Когда вижу «ИИ внедрили в тестирование», всегда смотрю не на хайп, а на P&L. Потому что в крупных командах гла

Когда вижу «ИИ внедрили в тестирование», всегда смотрю не на хайп, а на P&L. Потому что в крупных командах главный враг не баги, а зоопарк фреймворков: каждый пишет по-своему, поддержка дорожает, скорость релизов падает, а QA‑бюджет расползается.

Тут зашли не в очередной «умный чатик», а собрали централизованную платформу, прикрутили RAG и MCP, чтобы LLM понимала контекст тестов, а не фантазировала мимо. Это уже похоже на нормальную операционку: меньше ручного сопровождения, выше повторяемость, меньше потерь на разрозненные костыли.

Я бы перевёл это на язык монетизации так: когда инфраструктура стандартизирована, каждый новый тест дешевле в запуске, а каждая ошибка в автотестах меньше режет выпуск. 📉

Инсайд простой: будущий QA — это не «кто умеет писать скрипты», а кто умеет управлять моделями, промптами и предметной логикой. То есть не автоматизация ради автоматизации, а контроль cost per test.