В крупных компаниях автоматизация тестирования часто превращается в зоопарк: у каждой команды свой фреймворк,

В крупных компаниях автоматизация тестирования часто превращается в зоопарк: у каждой команды свой фреймворк, свои костыли, свой «это у нас исторически так сложилось». Итог предсказуемый — поддержка дорожает, скорость падает, а ИИ, который обещали «подключить сверху», вместо помощи начинает путаться в контексте.

В одном из кейсов это пытались развернуть через централизованный фреймворк + RAG + MCP-сервер для LLM. Логика простая: не заставлять модель угадывать, а дать ей доступ к предметному контексту тестов. Тогда она не просто генерирует текст, а понимает, что именно проверяет QA и в какой среде.

Вывод сухой: будущий QA в enterprise — это не «человек, которого заменит ИИ», а специалист, который умеет ставить ИИ задачу и проверять результат. То есть промпт-инженерия без доменной экспертизы не работает. А доменная экспертиза без нормальной платформы — тоже. 🤖