Как Искусственный Интеллект меняет тестирование: от ежедневных задач до стратегии

Анастасия Якунина
30 июня 2025

Представьте, что у вас есть личный помощник, который может помочь с рутинными задачами, подсказать необычные решения и даже создать тестовую документацию за вас. И это не коллега по команде, а искусственный интеллект (AI). Сегодня мы поговорим о том, как AI меняет подход к тестированию – практически, с примерами и инструментами.

AI как личный консультант

AI можно сравнить с опытным помощником, который работает 24/7. Но есть нюанс: если у вас нет базовых знаний в тестировании, он может "галлюцинировать" – уверенно придумывать ответ, не имеющий смысла. Именно поэтому важно понимать основы – только тогда AI станет настоящим усилителем, а не источником рисков.

Вы – тестировщик, которому нужно создать тест-кейсы. Вы даёте AI требования к модулю, а он предлагает десятки кейсов за минуты. Конечно, вам нужно их перечитать, отфильтровать и адаптировать. Но скорость – впечатляет.

Где AI уже помогает тестировщикам

  1. Генерация тест-кейсов
    AI помогает создавать тест-кейсы с нуля или на основе требований, скриншотов, диаграмм или даже end-to-end флоу. Если добавить чёткое ТЗ (prompt), результат будет качественнее.
  2. Анализ логов
    Для автоматизаторов и разработчиков это must-have: AI может просканировать логи и подсказать, где потенциальные баги.
  3. Генерация тестовых данных
    Больше не нужно ждать, пока кто-то предоставит данные. AI сгенерирует как валидные, так и невалидные примеры для позитивных и негативных сценариев.
  4. Фаззинг
    Это создание "подозрительно правильных" данных, которые на самом деле являются аномалиями. Так проверяют, способна ли система увидеть нетипичные входные значения.
  5. Создание документации
    От тест-стратегии до отчётов – AI может сгенерировать документ в нужном формате, который вы потом адаптируете под свой проект.

Инструменты, которые стоит попробовать

ChatGPT (версия 4 и выше) – универсальный консультант.
Gemini от Google – особенно хорош для генерации отчётов.
Claude от Anthropic – умеет объяснять логику своих ответов.
TestCase Studio – расширение для браузера, записывает все действия на сайте, делает скриншоты и формирует отчёт.
Mockaroo или другие генераторы данных – для создания больших объёмов тестовых наборов.

Вы открываете TestCase Studio, проходите по сайту – а инструмент сам формирует шаги, делает скриншоты и записывает видео. После – экспортирует отчёт, готовый для создания баг-репортов.

Как сформировать эффективный запрос (prompt)

AI – это как джуниор в команде. Если дать нечёткое задание, результат будет соответствующим. Сформулируйте запрос так, как будто объясняете задачу новому сотруднику.

Структура эффективного prompt:

  • Роль AI (например: "Ты senior QA")
  • Контекст (система, над которой работаете)
  • Цель (что ожидаете: тест-кейсы, отчёт, генерация данных)
  • Формат (таблица, слайды, Word-файл)
  • Ограничения (например: "Не используй техники X, не касайся модуля Y")

Что дальше?

Искусственный интеллект – не замена тестировщику, а мощный помощник. Главное – знать, как с ним работать. Итак:

  • Начните с простого: сформируйте один качественный prompt и проверьте результат.
  • Попробуйте разные инструменты: не ограничивайтесь одним.
  • Сохраняйте готовые промпты: это база, которая сэкономит время в будущем.

Хотите научиться большему?

Исследуйте тему глубже вместе с курсами SkillsUp, где мы практически работаем с AI в тестировании. Зарегистрируйся на курс SkillsUp, чтобы прокачать себя до уровня уверенного QA с навыками работы с AI.