Умное тестирование: как использовать ИИ и не сойти с ума?

Грань между человеческим опытом и результатами, полученными с помощью ИИ, становится все более тонкой, но есть способы наладить отношения с новыми технологиями.

Во время поездки в Триест я встретила коллегу, разработчика программного обеспечения, который предложил свежий взгляд на сферу IT. Наша беседа завершилась классической тирадой о том, что ИИ отнимает у нас работу. Но действительно ли виноват ИИ? Причина лежит гораздо глубже.

Если даже коллеги из поколения зумеров обеспокоены этим, я теряю свой первоначальный оптимизм. Является ли ИИ угрозой для отрасли или помощником, который может сэкономить нам время на рутинной работе? На этот вопрос существует множество точек зрения.

Не существует хрустального шара, в котором можно увидеть, заменит ли ИИ инженеров и дизайнеров через 10 лет или даст нам суперспособности. Тем не менее, мы не можем игнорировать стремительное развитие инструментов ИИ, и мы видим, как все больше людей внедряют их в свою повседневную рабочую рутину. Однако где проходит грань между возможностями ИИ и человеческим опытом, и как мы можем разумно подходить к ИИ? Давайте углубимся в эту тему.

ИИ против качества

Как человек, заботящийся о качестве цифровых продуктов, я считаю, что качество – это больше, чем просто галочка в списке – это мост между технологией и человеческим опытом. Однако я наблюдаю в отрасли следующее: инженеры все больше и больше становятся похожими на хомячков, бегающих в колесах стремительного развития.

Инструменты искусственного интеллекта принесли нам космическую скорость. В то же время такая скорость может оказаться непосильной для качества. Серьезные инциденты, вызванные действиями ИИ-агентов, такие как случайное удаление баз данных, уже не вызывают смеха. Всякий раз, когда мы экспериментируем с ИИ, мы должны действовать с осторожностью.

Действительно, в отрасли появляются новички, которые слепо доверяют ИИ и копируют-вставляют результаты без каких-либо сомнений или критического анализа. В долгосрочной перспективе это, безусловно, повлияет на качество цифровых продуктов (я полагаю, что это уже оказывает влияние, о котором никто не хочет открыто говорить).

Должны ли мы лучше понять, как использовать новые технологии, не давая им ослепить себя? На мой взгляд, самообразование – это обязательное условие для всех в нашей сфере. Агенты ИИ заменят людей только в одном случае: когда люди утратят способность критически мыслить.

Непринятие ИИ

Неприятие по отношению к новым технологиям – это другая крайность. В последнее время я заметила удивительную тенденцию. Нетехнологические компании медленно внедряют современные стеки, но некоторые технологические компании довольно неохотно относятся к инструментам на базе ИИ.

Действительно, довериться ИИ сложно, особенно если у компании нет четко сформулированной политики безопасности. Как только компания начинает использовать инструменты ИИ, разработанные сторонними поставщиками, возникает очевидный риск утечки данных. Даже если компания достаточно гибко подходит к использованию ИИ-агентов, использование личного аккаунта для корпоративных целей категорически недопустимо.

Как инженер по контролю качества, я в настоящее время изучаю ИИ, чтобы он помогал мне в составлении документов (тестовых случаев, уставов, отчетов об ошибках), а затем дорабатываю все это вручную. Когда я пишу подсказки, я предоставляю только необходимый контекст без подробностей.

Тем не менее, я по-прежнему создаю истории и иллюстрации самостоятельно (включая ту, по которой вы сейчас читаете), хотя и использую инструмент проверки грамматики на базе ИИ. Как ни странно, я регулярно обнаруживаю, что мой контент используется в статьях, сгенерированных ИИ.

Я также считаю, что самые креативные идеи, например при разработке стратегии тестирования, по-прежнему рождаются в результате совместной работы людей. Однако мы можем попросить ИИ подготовить набросок или предложить ключевые моменты для сессии мозгового штурма. В этом случае у нас по-прежнему будет возможность решать, что включить, а что отсеять.

На мой взгляд, следующий уровень навыков ИИ – это умение предоставить инструменту ИИ достаточно контекста, не ставя под угрозу безопасность, конфиденциальность или аутентичность. Если эти принципы соблюдаются, нам не о чем беспокоиться.

Что можно делегировать ИИ?

Будучи по натуре любознательным человеком, я тестирую, как ИИ может помочь в повседневной работе инженера по контролю качества. Он позволяет сэкономить время и силы при выполнении целого ряда задач, но есть области, где человеческий опыт по-прежнему играет ключевую роль.

Я помню времена, когда все делалось вручную: тестовые случаи записывались в таблицу или инструмент управления тестированием, а код набирался строка за строкой в среде автоматизации.

Сейчас, насколько я вижу, специалисты по QA без колебаний делегируют эти задачи Gemini, ChatGPT или Claude. Нужно лишь иметь зоркий глаз и проверять результаты работы ИИ-агентов.

Если мы просто копируем и вставляем, легко что-то упустить из виду. Кроме того, мы всегда можем доработать результат, сгенерированный ИИ: отредактировать его, добавить свои замечания, перегруппировать и т. д. Если агент ИИ «заблуждается» и выдает неверные результаты, у нас всегда есть возможность их отбросить.

Кроме того, с помощью ИИ-агентов мы можем легко освоить любую среду автоматизации, написать наши первые тесты и интегрировать их в CI/CD за несколько часов. Раньше на это уходило гораздо больше усилий, когда приходилось просматривать тонны учебников и видеокурсов.

Конечно, я бы делегировал ИИ повторяющиеся задачи, такие как генерация тестовых случаев и автоматизация регрессионных тестов. Однако я по-прежнему считаю, что исследовательское тестирование лучше всего проводить людям. Да, ИИ может помочь нам, например, в создании тестового плана. Однако он не может заменить наше человеческое сопереживание и критическое мышление при оценке продукта. В результате он может упустить крайние случаи и несоответствия в пользовательском опыте, которые заметил бы человеческий глаз и опыт.

Тем не менее, ИИ может стать отличным помощником в генерации идей, пользовательских сценариев, пользовательских историй и, наконец, тестовых случаев и автоматизированных тестов. Мы также можем использовать ИИ в качестве блестящего помощника в повседневном обучении. В любом случае, по-прежнему требуется тщательная проверка со стороны эксперта-человека.

Вместо того чтобы относиться к ИИ скептически, сделайте его своим союзником. Он значительно экономит время старшим разработчикам, инженерам по контролю качества и дизайнерам. Он может стать отличным помощником в процессе обучения для специалистов среднего и младшего звена. В целом, однако, мы должны критически подходить к результатам, предоставляемым ИИ-агентом. Слепое копирование и вставка могут привести к ошибке и нанести серьезный ущерб бизнесу.

В работе с ИИ очень важно соблюдать баланс. Не стоит полагаться на него слишком сильно, но если вы будете недооценивать его, то не сможете двигаться достаточно быстро.