ИИ в QA: почему первые результаты часто разочаровывают
Компании всё чаще внедряют ИИ в процессы тестирования, рассчитывая повысить качество и скорость без расширения команды. Ожидания при этом высоки: автоматизация рутинных задач, ускорение регрессии, снижение нагрузки на QA-специалистов. Однако на практике первые результаты нередко разочаровывают — пилотные проекты быстро сворачиваются, ассистенты создают больше вопросов, чем ответов, а требования к безопасности данных останавливают инициативы на стадии экспериментов.
Этот сценарий повторяется в разных компаниях и командах. Причина кроется не в ограничениях самой технологии, а в разрыве между ожиданиями и реальными возможностями ИИ: его пытаются использовать как «универсального специалиста», а не как инструмент для усиления существующих процессов.
Своим практическим опытом поэтапного внедрения AI-ассистента в процессы тестирования с компанией «Системный софт» поделилась команда разработчиков платформы управления и визуализации тестирования ТестОпс. Следуя мировым трендам, команда ТестОпс не только интегрирует ИИ в собственные процессы разработки и тестирования, но и создаёт AI-ассистента, встроенного в ядро платформы.
На основе этого опыта разберём в статье несколько примеров, почему ИИ в QA часто не даёт ожидаемого эффекта и какие условия необходимы, чтобы он стал рабочим инструментом, а не разочаровывающим экспериментом.
«Волшебная кнопка» и альтернатива специалисту-человеку?
От ИИ в тестировании ждут, что он сам напишет и прогонит тесты, найдет и исправит баги. Фактически им пытаются заменить сотрудников, а не использовать как инструмент для усиления команды: пусть ИИ одновременно пишет тестовые задания, анализирует логи, исправляет ошибки, оценивает удобство использования и ведет документацию. Одну языковую модель используют как «универсального эксперта», ожидая, что робот поймет продукт так же хорошо, как опытный QA-специалист.
В итоге модель галлюцинирует (то есть уверенно генерирует правдоподобные, но неверные сценарии), раздувает количество сценариев, не учитывает контекст и специфику, а команда делает вывод: «мы попробовали, ИИ генерирует чушь, тема раздута».
Проблема решается простым правилом: искусственный интеллект — это усиление, а не замена. Ему можно отдавать типовые объемные задачи. Все решения принимают люди. QA-специалисты проверяют черновики, исключают лишние проверки, уточняют формулировки и выбирают, что пойдёт в регрессию, а что останется вспомогательным.
Противоречие между полнотой контекста и безопасностью данных
Чтобы ИИ понял, что от него хотят, и стал реально полезен, ему нужно показать актуальные данные из проекта, а именно:
- требования к продукту;
- тест-кейсы;
- логи выполнения тестов;
- фрагменты исходного кода.
Чем больше данных, тем точнее ответы. Но с облачными ИИ возникает дилемма: либо отдаём им чувствительную информацию и рискуем утечкой, либо прячем и обфусцируем (обфусцирование — процесс умышленного усложнения или запутывания кода или данных так, чтобы их было трудно читать, понимать или анализировать человеком, но при этом они продолжали работать корректно) всё так, что теряется смысл.
В реальности это превращается в две крайности:
- Команда сливает чувствительные данные в публичный чат-бот, не понимая, где они потом лежат и кто имеет к ним доступ;
- Компания полностью запрещает ИИ, и сотрудники начинают пользоваться им тайком, без какого-либо контроля.
Чтобы решить эти проблемы, приходится балансировать на грани удобства и безопасности. Рассмотрим два варианта использования модели:
Локальные модели
Большие языковые модели требуют мощных серверов или рабочих машин. Инструменты такие, как Ollama (платформа для локального запуска больших языковых моделей (LLM)) упрощают их развертывание с контролем конфигурации и ресурсов. Данные остаются на месте, что действительно важно для закрытых проектов и регулируемых отраслей. Плюсы: максимальная конфиденциальность. Минусы: дорого, нужны ресурсы и постоянная поддержка.
Гибридный вариант
Модели находятся на облачном сервере, а туда отправляют только очищенный текст — без персональных данных, ключей и секретов. Примеры таких решений: DeepSeek, Claude, Gemini. База знаний остаётся внутри компании. Риски ниже, удобство облака сохраняется, но нужно тщательно продумывать правила фильтрации, а именно выделения и удаления из данных любой чувствительной или конфиденциальной информации, прежде чем отправлять их в облачную модель.
При любом подходе важно заранее определить: какие данные показывать ИИ нельзя, что можно анонимизировать без потери смысла, и действительно ли нужны облачные модели, если можно развернуть локальные.
ИИ живёт отдельно от процессов и инструментов
Частая картина: команда использует ИИ-ассистента в отдельном чате или плагине IDE, экспериментируя с генерацией кода. При этом тест-планы, логи, требования и задачи остаются в разрозненных инструментах — системах управления тестированием, хранилищах кода, трекерах ошибок. Полезные результаты остаются в голове тестировщика или в переписках, не встраиваясь в реальные процессы.
Из этого вырастают две проблемы:
- Нельзя стабильно воспроизвести результат. В понедельник ассистент дает один набор тестов, в среду — другой, истории работы и версий нет.
- Разрыв с автоматизацией, при котором ИИ никак не встроить в регрессию без связи с CI/CD, системой управления тестами и трекером.
Пока ИИ существует в виде отдельного чата, он остаётся вспомогательным, а не производственным инструментом. Нужна интеграция на нескольких уровнях:
- доступ к тест-кейсам и их статусам в TMS;
- данные из CI/CD для запуска нужных наборов и реакции на падения;
-
связь с трекером для автоматического создания и обновления тикетов по результатам анализа.
Таким образом, система сама будет собирать информацию о поломке, описывать проблему, предлагать решение и уведомлять ответственных. Данные сохраняются в базе для отслеживания истории проблем и решений. Это удобнее, чем длинные и запутанные сообщения в чате.
«Подключили ассистент — и что?» Проблема отсутствия измеримого эффекта
Часто компания запускает ИИ-пилот, а потом не может понять, стало ли лучше: «Подключили ассистента, но эффект непонятен» — типичная ситуация. Причина в том, что проект стартует на предположение, без четких целей и метрик. Вместо конкретных сведений вроде «регрессия занимает 40 часов в неделю» или «30% времени уходит на документацию» формулируют расплывчатое «глобально улучшить процессы», а такое просто невозможно измерить.
Рабочий вариант — привязывать каждый пилот к одной-двум измеримым целям. Например, команда фиксирует, сколько часов в неделю уходит на регрессию и актуализацию тест-кейсов, применяет LLM для черновой генерации и правок, а через месяц сравнивает показатели. Когда времени меньше, но качество остается, добавляют новые этапы. Если качество не улучшается или ошибок больше, эксперимент неудачен. Стоит ли использовать ИИ в тестировании, зависит от конкретных желаемых улучшений и их реалистичности.
План реалистичного внедрения ИИ в тестировании
Если суммировать всё вышеописанное, получается достаточно рабочая схема, в рамках которой следует выбирать выполнимые сценарии и грамотно настроить работу с данными. Так ИИ перестает разочаровывать и становится нормальным рабочим механизмом улучшения качества продукта — наравне с автотестами, CI/CD и здоровой тестовой аналитикой. Внедрение ИИ в тестировании стоит начинать не с выбора популярной модели, а с анализа конкретной боли и реальных процессов, где технология принесет наибольшую пользу:
- Выбрать конкретную боль — длинная регрессия, дубли тест-кейсов или рутинные тикеты.
- Проработать защиту данных и безопасность — определить, какие артефакты можно отправлять во внешние сервисы, какие — только локальным моделям, а какие вообще ни в коем случае нельзя показывать ИИ. На этом этапе становится ясно, где нужны локальные решения вроде Ollama, а где достаточно облачного API с корректно подобранным контекстом.
- Начать с одного кейса — одну команду, один процесс или один тип задач — и внедряют ИИ туда, а не сразу «во весь QA».
- Интегрировать в реальные инструменты — ассистент должен быть встроен в реальные рабочие инструменты: иметь доступ к тест-кейсам и их статусам, понимать, какие сборки есть, помогать оформлять живые тикеты, а не существовать отдельным чатом сам по себе.
- Измерить эффект в реальных значениях — если за адекватный срок пилот действительно приносит ожидаемое сокращение времени и рост продуктивности, его масштабируют.
Следуя этой схеме, компании получают возможность внедрять ИИ в тестирование постепенно и осмысленно. Такой подход снижает риски, позволяет оценить реальный эффект на конкретных процессах и формирует основу для масштабирования успешных практик. В результате ИИ становится не разочаровывающим экспериментом, а полноценным инструментом повышения качества продукта и эффективности команды.
Коротко о главном
Опыт внедрения ИИ в QA показывает: разочарование чаще всего связано не с технологией, а с тем, как её применяют. ИИ даёт эффект там, где у него есть чёткая задача, понятные данные и место в существующих процессах. Постепенные пилоты, измеримые цели и интеграция в реальные инструменты позволяют превратить ИИ из эксперимента в рабочий механизм повышения качества.
Именно по этому принципу действует команда ТестОпс, разрабатывая собственное AI-решение. Их ассистент заточен под задачи пользователей платформы и естественно вписан в их рабочие процессы. Важно, что система не просто выполняет функции, но и отслеживает и наглядно демонстрирует свою эффективность по ключевым метрикам. Такой подход обеспечивает измеримую ценность, что является критически важным фактором для конечного пользователя при оценке внедрения ИИ.
Используете ли вы уже искусственный интеллект при разработке своих продуктов? Если вы только начинаете путь или планируете расширять использование ИИ в тестировании, разработке, работе с данными или автоматизации внутренних процессов, важно тщательно оценить доступные технологии и понять, как они вписываются в архитектуру и рабочие практики вашей команды.
Эксперты компании «Системный софт» помогут подобрать оптимальные инструменты — как для внедрения искусственного интеллекта, так и для организации эффективной разработки.