ИИ в тестировании ПО 2025: применение, рабочие AI-инструменты в России и будущее QA

Зачем тестировщику ИИ

Если раньше аббревиатура «ИИ» в QA звучала как «погоня за единорогом», то в 2025 году это скорее «надежный напарник, который во время работы не пьёт кофе (то есть не зумер, о котором мы делали гайд) и не ленится». Давайте пораскинем мозгами, но так, чтобы все не раскидать, представим только, что вы – Джеймс Бонд или Iron Man тестирования (или два в одном!), а ИИ – ваша QualityLab-лаборатория с гаджетами, которые делают всю-всю рутину за вас, пока вы занимаетесь настоящими миссиями. Но если быть точнее, то это ваш Джарвис (J.A.R.V.I.S.). Точно хотите отказаться от услуг этого умника?

В России 2025 года выбор AI-инструментов – не «всё подряд», а именно те, кто умеет работать в наших реалиях. Сегодня мы поговорим о том, как и зачем брать ИИ в команду тестирования, на каких этапах это реально работает, какие инструменты не заставят вас рыскать по темным закоулкам сервисов, и главное, что будет с профессией тестировщика, когда ИИ будет писать тесты быстрее и лучше вас (ну или почти).

ИИ в тестировании ПО уже давно перестал быть фантастикой. Сейчас он стал таким же рабочим инструментом, как любой баг-трекер или фреймворк для автотестов. Это надёжный помощник, который не уходит в отпуск и не забывает про тест-кейсы, не ноет, не болеет и не выгорает, как некоторые из нас (упс!).

«За 13 лет в QA я понял, что ИИ не замена людям. ИИ-шка расширяет их возможности, но не заменяет. Он берёт на себя то, от чего у меня, например, замыливается глаз и дергается палец над мышкой, а я в это время могу заниматься сложными сценариями, UX и бизнес-логикой. Но просто передать ему свои обязанности – глупость. Надо научиться правильно давать задачи и не ждать идеала с первого раза, ИИ тоже должен иметь время на обучение,» – Алексей, QA Lead, плотно работает с ИИ последние 6 лет.

Ключевые сценарии и примеры

Начнем с очевидного и достаточно болезненного: тестировщик – это не только мастер искать баги, но и заложник рутины. Каждый тест-кейс, тест-сьют или чек-лист, который мы писали часами, может превратиться в дело пяти минут, если рядом стоит ИИ с правильным промтом. ИИ не заменит человека, но станет мощным инструментом, который ускорит и оптимизирует многие процессы.

Автоматизация тестирования и генерация тест-кейсов

Раньше создание тестовых сценариев напоминало написание длинного письма от руки. Долго, сложно, и не всегда понятно, что должно получиться в итоге. Сегодня AI-инструменты могут значительно ускорить этот процесс. Например, с помощью нейросетей, обученных на исторических данных, можно автоматически генерировать актуальные тест-кейсы для новых функций продукта. Это экономит время и позволяет всей команде быстрее адаптироваться к изменениям.

ИИ отлично справляется с регрессионным тестированием. Он может анализировать изменения в коде и определять, какие тесты необходимо запустить повторно, чтобы проверить, не сломали ли новые функции старые. Это позволяет сосредоточиться только на критических участках, не тратя время на полный цикл проверок.

Нагрузочное тестирование с AI-аналитикой

Нагрузочное тестирование с помощью ИИ-инструментов дает нам возможность не просто симулировать тысячи пользователей, но и прогнозировать поведение системы в критических ситуациях. ИИ-аналитика может заранее выявить «узкие места» и потенциальные сбои, помогая найти решение до того, как проблема возникнет.

Визуальное тестирование

AI-инструменты для визуального тестирования способны выявлять малейшие отличия между версиями интерфейса. Они без труда находят баги, которые человеческий глаз может упустить, что особенно полезно для веб-приложений с частыми релизами. Эти инструменты автоматически сравнивают скриншоты, проверяя, что элементы расположены правильно и соответствуют дизайну.

Какие инструменты доступны российским командам

Из-за санкций и ограничений доступ к многим популярным западным AI-платформам затруднён. Однако у российских команд есть рабочие и эффективные альтернативы:

Локальные инсталляции нейросетей. Для компаний с высокими требованиями к безопасности есть возможность развернуть open-source нейросети (например, LLaMA или Mistral) на своих серверах. Это позволяет использовать AI-функции без выхода в облако и передачи данных третьим сторонам.

Инструменты с открытым исходным кодом. Библиотеки, такие как Selenium, Playwright или Cypress, позволяют создавать надёжные решения для автоматизации тестирования, интегрируя в них собственные AI-модели.

Российские разработки. Многие отечественные компании активно создают собственные платформы для автоматизации, которые учитывают требования к безопасности и независимости от внешних сервисов.

Где ИИ в QA не заменяет человека

• UX-тестирование и все, где нужна креативность. ИИ не чувствует пользователя, важна живая обратная связь и нужен человеческий разум. ИИ может написать автотест для формы, но не заметит, что кнопка «Отправить» сливается с фоном
• Бизнес-логика и контекст – алгоритмы не понимают контекст продукта так, как это делает специалист. ИИ пропустит логическую ошибку в расчёте скидок, если в требованиях было «скидка 10%», но подразумевалось «не более 10%».
• Тестирование безопасности и любой контроль. Экспертное тестирование с глубокими знаниями пока никто не отменял. 30% ошибок в нагрузочных тестах (Gatling) требуют ручной проверки (GeeksforGeeks). 

Как правильно писать промты

Всего 2,5 месяца назад мы разбирали, как ChatGPT помогает тестировщикам с чек-листами и простыми автотестами. Почитайте, если пропустили ту статью в мае «Как превратить ChatGPT в неутомимого QA-помощника: практический гид по ИИ в тестировании». А чтобы не пропускать:

В статье много примеров, как надо (и не надо тоже) делать, как грамотно внедрить ИИ и использовать его для оптимизации процессов тестирования.

Плохой промт:
«Напиши тесты для API». Выдаст общие, мало полезные сценарии.

Хороший промт:
«Сгенерируй 10 позитивных и 5 негативных тестов для API /users, используя Python и pytest, учитывая валидацию email и возраст от 18 до 65 лет».

Пошаговое внедрение ИИ в тестирование

Не бросайтесь сразу в омут с головой. Начните с пилотного проекта, возьмите один ИИ-инструмент и автоматизируйте регресс. Потом обучите команду базовым промтам – это сэкономит время и снизит количество ошибок. И наконец, встройте AI-тесты в CI/CD, чтобы ИИ работал на вас 24/7, а не только когда вы на месте.

Будущее профессии тестировщика с ИИ

ИИ в тестировании ПО не заменит специалистов, но тестировщик без AI-навыков быстро потеряет конкурентоспособность.

Обучение промт-инжинирингу необходимо? Безусловно, базовые навыки нужны, ведь вы не просто тестировщик, а еще и, прости господи, дирижёр ИИ-оркестра. Вот только тратить деньги на дорогие курсы не обязательно, начните с бесплатных гайдов и практики. Напоминаю, очень многое есть в нашей майской статье!

Профессия тестировщика трансформируется слишком быстро: от ручного поиска багов к роли QA-инженера с глубокими AI-скиллами, способного настраивать инструменты и интерпретировать результаты. Так что и зарплаты у таких специалистов будут выше. QA будущего – это инженер, который управляет AI-процессами, настраивает инструменты и умеет интерпретировать результаты. Зарплаты таких специалистов будут выше, а спрос на них – стабильным.

Вывод

Искусственный интеллект в QA – это уже рабочий стандарт, а не тренд. Вы же не слушаете музыку на кассетах когда есть доступ к сети? Винил не трогаем! Винил это святое! Чтобы использовать ИИ эффективно, начните с… да просто начните! Внедряйте проверенные AI-инструменты, учитесь писать точные промты и интегрируйте автоматизацию в процессы. ИИ не заменит тестировщиков, но заменит тех, кто не научится с ним работать.