Вам не кажется, что конец года всегда звучит одинаково? Для кого-то в декабре уже включён режим “давайте обсудим это уже после праздников” с переносом на январь, а для кого-то наступает жаришка. Мы пытаемся уложиться в сроки, как-то спасти релизы (они часто висят на волоске), свести бюджеты и “договориться” с KPI.
Конец года в ИТ-индустрии вообще странный сезон. Одновременно нужно закрыть хвосты и при этом угадать, каким будет следующий год. У СТО в это время три вопроса – что укреплять, куда инвестировать и что перестало работать в реальности сложных систем.
Новостей об ИИ этой осенью было предостаточно. Успевай только осваивать.
Тренды и фишки из мира IT,
экспертные статьи и всё о тестировании.
В какой-то момент разговоры про ИИ в тестировании перестали быть футуристичными. И стали практичными.
Помните, в 2023 это ещё звучало как «интересная опция», то в 2025 стало очевидным, что искусственный интеллект – новый слой QA. Такой же базовый, как мониторинг или логирование. Его можно не внедрять, но это ненадолго.
Я работаю в тестировании несколько лет, но и этого достаточно, чтобы видеть, как меняется сам смысл слова качество. ИИ в нашей работе QA уже не выглядит фичей.
ИИ стал слоем QA, а не инструментом
Раньше подход был простой: есть ручное тестирование, есть автоматизация, есть ещё что-то «экспериментальное». Сегодня всё иначе. Не нужно быть фанатом хайпа, чтобы заметить очевидное.
Когда у тебя сотни API, десятки интеграций, микросервисы, фичи, релизы раз в неделю и бизнес, который требует стабильности, AI в QA делает то, на что у человека физически не хватит внимания. Он перерабатывает весь хаос. А мы с вами прекрасно знаем, что хаос и есть главный враг качества.
Если взять типовые задачи, как то:
- анализ логов по всей системе,
- поиск аномалий в цепочках запросов,
- выявление зависимостей,
- создание черновых сценариев,
- анализ покрытия API,
- корректировка тестов под конкретный релиз,
- предсказание проблемных зон и т.д.
…всё, что раньше требовало нескольких специалистов, сегодня может выполняться одной моделью с точностью и скоростью, на которую QA-команда просто не рассчитывала.
Что происходит внутри QA, когда заходит ИИ
Самое интересное начинается там, где команды переходят от «давайте попробуем» к системному внедрению. Сначала мы боимся, что ИИ заменит нас, но после видим, как он круто подсвечивает слабые места процессов и что без него было сложнее и хуже. Понятно, такое происходит, если с ним правильно обращаться. И суть не только в правильно написанном промте, конечно.
AI добавляет структуру туда, где раньше была лично выработанная логика отдельных тестировщиков. Он снимает операционную рутину, потому что в машине нет и не будет замыленного взгляда и усталости. Он не забудет прогнать сценарий, который «и так вряд ли упадёт».
Меняется сама архитектура роли специалиста. Тест-аналитики становятся архитекторами запросов: они формируют контекст, риски, границы системы. Автоматизаторы превращаются в интеграторов агентов. Им важно не только писать тесты, но и управлять инструментами, которые живут в CI и сами предлагают корректировки.
То, что раньше занимало дни, становится задачей на время утреннего кофе. То, что раньше было «только у senior», теперь доступно командам поскромнее. В итоге скорость QA перестаёт быть ограничением для релиза. И это, пожалуй, главный сдвиг.
Что делает ИИ на 70-90%, а что остаётся человеку
Честно говоря, я не встречала ещё ни одного проекта, где можно было бы сказать: «Вот здесь ИИ работает идеально». Но есть сферы, где он часто объективно сильнее/быстрее нас. ИИ очень хорошо выполняет:
– приоритизацию сценариев под релиз,
– поиск аномалий в логах,
– выявление цепочек зависимостей,
– генерацию тестовых данных,
– черновой тест-дизайн,
– оптимизацию API- и E2E-покрытия,
– даёт подсказки по рискам на основе прошлых релизов.
Естественно, есть такая зона, куда ИИ входить рано. Зона смысла.
ИИ пока не понимает (и не факт, что поймёт в ближайшие годы):
- продуктовую логику,
- UX-сигналы,
- бизнес-ценность сценариев,
- реальную критичность флоу,
- архитектурный замысел системы,
- связи между пользователями и данными.
Риск-ориентированный тест-анализ, понимание архитектуры продукта, UX-чувствительность, работа со средой, оценка бизнес-ценности – это то, что нельзя передать модели без опасных побочных эффектов. ИИ может предложить сценарий, но он не почувствует ценность его падения.
Хороший QA в будущем 2026 году – специалист, который не побоится делегировать рутину машинам и при этом будет держать в руках стратегическую точку контроля.
Экономика. ИИ сокращает time-to-release и стоимость ошибок
ИИ в QA ещё и плотно связан с экономикой.
Когда ты убираешь из регрессии то, что не нужно гонять, релизы выходят раньше. Когда ты ловишь косяки ДО релиза, ты не тратишь деньги на баги в проде. Когда ты сокращаешь повторяемую ручную работу, ты перераспределяешь бюджет туда, где он реально нужен.
Я знаю проекты, где внедрение ИИ снижало длительность регрессии в два раза. И проекты, где уменьшалась стоимость вывода фичи на прод за счёт предотвращённых отказов. Это не что-то из фантазий для отчётности в конце года. Это реально работающий здравый смысл плюс данные.
СТО не интересует красивый текст про «умный ИИ». СТО интересуют два показателя:
- предсказуемость релиза,
- устойчивость системы.
Если ИИ улучшает оба – значит, он эффективен. Как пример из практики – мы уменьшили время регрессии с 18 часов до 7, просто включив ИИ-приоритизацию и переподбор сценариев. Это дало +2 релиза в месяц и убрало необходимость ночных прогонов.
Чем сложнее система, тем быстрее окупается ИИ.
Мы поможем вам внедрить ИИ в процессы QA так, чтобы релизы выходили быстрее, баги ловились ещё до продакшена, а бюджет перераспределялся на действительно важные задачи. Если вам нужно сократить время регрессии и сделать систему максимально устойчивой — получите бесплатную консультацию, оставив заявку по кнопке ниже.
Метрики-2026 в QA
Старые метрики не всегда актуальны. Что они показывают? Количество тест-кейсов? Смешно. Процент автоматизации? Размыто.
Необходимо смотреть не на количество тестов, а на риск и динамику его снижения.
В следующем 2026 году стандартом точно станут:
- скорость прохождения регрессии,
- плотность дефектов в разных фазах,
- стабильность разных типов тестов (особенно визуальных и API),
- доля сценариев, оптимизированных ИИ,
- предсказуемость релиза по историческим паттернам,
- predictability, то есть соотношение релиза и прогноза,
- компонентные риски, надо понимать, какие сервисы создают наибольшую нестабильность.
Зрелые команды будут строить дашборды, где видно, как ИИ меняет всю эту динамику. И именно прозрачность сделает разговор о бюджете честным.
QA + Observability. Связка, которая станет нормой
Когда мы впервые увидели с коллегами, как ИИ анализирует трассировки, корреляции логов и тестовые результаты в одном окне, стало понятно, что тестирование выходит за границы QA.
То, что раньше считалось «отдельными мирами» (тестирование, мониторинг, логирование, метрики), теперь объединяется. И мы с этим ничего не можем поделать, кроме как использовать возможности и подстроиться под новую реальность.
ИИ помогает:
– анализировать события OpenTelemetry,
– находить деградации между сервисами,
– строить граф зависимостей,
– определять, какие баги не поймал QA, но поймал мониторинг,
– прогнозировать точки отказа.
Для СТО это золото. Потому что это уже не QA. Это инженерный контроль жизненного цикла системы.
Как объяснять нужность ИИ в QA руководству и собственникам?
Собственникам редко нужен технический разбор. Им важна простая линейка: стабильность → скорость → меньше падений → меньше непредсказуемости.
Поэтому говорить с ними имеет смысл не про модели, а про эффект. Ответьте ему на четыре вопроса:
1. Стало ли стабильнее?
2. Вышли ли релизы быстрее?
3. Сократилось ли окно риска?
4. Можно ли теперь планировать точнее?
Так и нужно объяснять внедрение: не «у нас ИИ-тестирование», а «у нас прозрачность, скорость и предсказуемость».
Разница принципиальная.
Риски есть, как и здравый смысл
С ИИ надо быть осторожным и не отключать бдительность. Он легко увеличивает бардак, если тот уже есть. ИИ усиливает процессы. Хорошие делает лучше. Плохие превращает в катастрофу.
Другой риск – слепое доверие. Любая модель может ошибиться.
- Она может неправильно приоритизировать тесты.
- Она может пропустить критический сценарий.
- Она не понимает бизнес.
Так что никогда не забывайте, что ИИ не заменяет тест-аналитика. Он просто помогает ему работать быстрее.
Если у вас нет процессов, ИИ их не создаст. Он лишь ускорит движение в сторону ошибки.
Что можно внедрить за 30 дней?
Даже если не очень хочется заниматься этим перед новым годом, вспомните,что у вас ещё целый месяц. А это значит,что можно успеть вполне спокойно:
- подключить ИИ-приоритизацию тестов в CI,
- собрать исторические логи и дать модели выявить аномалии,
- создать карту рисков релиза и сопоставить с текущим покрытием,
- ввести черновую автогенерацию сценариев,
- подключить агентов, которые анализируют цепочки API.
И вы увидите эффект уже в начале 2026, когда все остальные будут только раскачиваться после новогодних каникул.
2026 год Лошади. Куда QA “поскачет”?
Чтобы не гадать, можно обратить внимание на несколько очевидных направлений.
- Автономные QA-агенты в CI, которые сами обновляют тесты.
- Мультимодальные проверки: API + UI + логи + трассировки,
- Тест-дизайн, который формируется на основе данных продакшена.
- Команды, где вместо «ручных и автотестировщиков» будут инженеры по качеству данных и архитекторы тестовых агентов,
- Предсказание багов до того, как они проявятся в коде.
Это не копия Рождественской сказки, а вполне себе программа прогрессивных компаний, которые уже внедряют ИИ.
Финал, если хотите стать лучше
ИИ перестал быть «экспериментом». Он стал тем, чем раньше была автоматизация, то есть частью зрелой инженерной культуры. Он поднимает QA с уровня ручного контроля до уровня предсказуемых систем. Делает релизы безопаснее. Помогает СТО объяснять бюджеты и планировать развитие.
В 2025 году мы все поняли, что сложность растёт быстрее команд, бюджет экономится как никогда, но качество остаётся иммунитетом бизнеса. Искусственный интеллект никогда не заменит людей.
Но чтобы команда работала там, где хаос не решает, выживёт система или нет, ИИ нам просто необходим.
Вот почему в 2026 это станет нормой для ещё большего количества компаний.
Кто успеет перейти на этот уровень, будет чувствовать себя уверенно.
Кто нет – будет разбирать завалы, хотя их можно было предотвратить.
Главное во всем этом – не путать инструмент со стратегией. ИИ даст эффект только там, где есть понимание, зачем он нужен. А в 2026 это понимание перестанет быть опцией, оно станет стандартом.
В следующем году многие компании будут постепенно внедрять ИИ для повышения устойчивости своих систем и оптимизации процессов. Если вы хотите разобраться, как это работает и что нужно учесть, чтобы ИИ действительно приносил пользу — оставьте заявку на бесплатную консультацию по кнопке ниже.
