QA automation после AI-трансформации: как меняется роль инженера
- SQADays / 39
-
40 мин
AI уже умеет генерировать код, переносить автотесты между языками, поднимать прототипы, искать причины проблем и превращать тест-кейсы в заготовки автотестов. На первый взгляд это выглядит как ускорение разработки, но на практике меняется сам процесс QA automation и роль инженера.
В докладе я поделюсь опытом применения AI в тестовой автоматизации: миграцией E2E-тестов с Java на .NET, быстрым прототипированием библиотек, генерацией тестов по сценариям, поиском root cause и развитием внутреннего репозитория AI-практик для тестирования и требований.
Покажу, где AI полезен: в рутинной конвертации, sandbox-экспериментах, документировании и генерации гипотез. И где он опасен: в core-архитектуре, сложной логике, финальном ревью и решениях, за которые отвечает человек.
Главный фокус — как встроить AI в инженерный процесс так, чтобы ускорить рутину, но не потерять контроль над качеством: через diff-метрики, эталоны, зоны ответственности и платформенный подход внутри команды.