Я всё чаще вижу одну и ту же проблему в больших командах: тестирование пытаются «ускорить» ИИ, но сначала не ч

Я всё чаще вижу одну и ту же проблему в больших командах: тестирование пытаются «ускорить» ИИ, но сначала не чинят сам хаос внутри процесса.

Если у вас в компании 7 фреймворков, 12 способов писать автотесты и каждый QA живёт по своим правилам, LLM не спасёт. Она просто очень быстро начнёт путаться вместе с вами.

Вот где, на мой взгляд, реальная точка роста: не в том, чтобы «прикрутить нейросеть к автотестам», а в том, чтобы сначала собрать единый контекст — централизованный фреймворк, общие правила, понятную структуру знаний. Тогда ИИ перестаёт быть игрушкой и становится нормальным рабочим инструментом: помогает писать, разбирать, объяснять и искать пробелы в покрытии.

Будущее QA — это не «тестировщик без кода». Это инженер, который умеет формулировать задачу, держит предметную область в голове и знает, как разговаривать с моделью так, чтобы она не галлюцинировала, а реально помогала 🤝

ИИ в QA усиливает порядок. Беспорядок он просто масштабирует.