ИИ в QA — не магия, а новый способ замаскировать бардак.

ИИ в QA — не магия, а новый способ замаскировать бардак.

В крупной компании проблема обычно не в тестах, а в зоопарке фреймворков: у каждой команды свой стек, свои костыли, свои «у нас так принято». В итоге автоматизация не ускоряет релизы, а плодит несовместимые решения и ломает отчётность.
Дальше подключают ИИ — и получают не умного помощника, а чат-бота, который не понимает контекст тестов и уверенно ошибается.

Нормальный ход здесь не «добавить LLM», а сначала собрать всё в централизованную платформу, а уже потом подключать RAG и MCP, чтобы модель работала с реальными данными, а не с догадками. Иначе это не автоматизация, а дорогой генератор шума 🤖

Жёсткий вывод простой: будущий QA — это не человек, который красиво пишет промпты, а специалист, который понимает предметную область, архитектуру тестов и умеет проверять, что ИИ не врёт в отчётах.