Sztuczna inteligencja? Co to ma wspólnego z moją pracą jako QA?

Na pierwszy rzut oka AI może wydawać się tematyką z innej planety – przecież my, testerzy, raczej szukamy błędów, a nie wymyślamy skomplikowane algorytmy. Ale uwierz mi, AI to coś, co coraz częściej wkrada się do naszych narzędzi i codziennej pracy.

Jak AI działa w QA?

Wyobraź sobie, że masz narzędzie, które na podstawie tysięcy testów potrafi samo zauważyć, gdzie mogą być błędy, albo które fragmenty kodu są bardziej “ryzykowne”. To właśnie AI — analizuje dane, wzorce, i pomaga znaleźć to, co dla człowieka byłoby jak szukanie igły w stogu siana.

Uczenie maszynowe i AI – co QA musi o tym wiedzieć?
Nie musisz być programistą, żeby ogarnąć podstawy. AI uczy się na danych – czyli na tym, co my, testerzy, generujemy podczas testów. Im więcej informacji ma AI, tym lepiej potrafi przewidzieć potencjalne problemy. A my możemy skupić się na bardziej kreatywnych i trudniejszych zadaniach.

Sieci neuronowe? Brzmi groźnie, ale nie taki diabeł straszny!
To takie trochę “mózgi” AI, które próbują naśladować, jak my myślimy. Dzięki temu np. ChatGPT potrafi rozmawiać z użytkownikami, a systemy testowe mogą lepiej rozumieć wymagania i kontekst.

Czy AI zastąpi testerów?
No cóż, AI to super narzędzie, ale jeszcze długo nie będzie w stanie zastąpić ludzkiego oka, intuicji i zdrowego rozsądku. Testowanie to nie tylko kliknięcia, ale też rozumienie, kreatywność i analizowanie sytuacji, a tego AI jeszcze nie potrafi.

Co zyskujemy?
Dzięki AI możemy szybciej wykrywać błędy, automatyzować nudne zadania i lepiej zarządzać testami. To trochę jak mieć swojego asystenta, który robi za nas papierkową pracę.

Jak możesz dziś wykorzystać AI w pracy testera?

1. Automatyzacja tworzenia testów
AI potrafi analizować wymagania lub specyfikacje i na ich podstawie generować propozycje przypadków testowych. Dzięki temu oszczędzasz czas, bo nie musisz wszystkiego pisać ręcznie.

2. Wykrywanie błędów i anomalii
Narzędzia AI analizują wyniki testów i logi systemowe, szybko wyłapując nietypowe zachowania czy potencjalne błędy, które mogłyby umknąć człowiekowi.

3. Chatboty i wsparcie podczas testów
AI w formie chatbotów może pomagać testerom odpowiadając na pytania dotyczące procedur, dokumentacji czy zgłaszania błędów, co przyspiesza pracę i zmniejsza liczbę błędów.

4. Automatyczne raportowanie
Zamiast spędzać godziny na przygotowywaniu raportów, AI może na podstawie wyników testów i logów automatycznie generować czytelne i szczegółowe raporty.

Źródła: