34% тестировщиков применяют ИИ для генерации кода, 28% — для тест-кейсов

34% тестировщиков применяют ИИ для генерации кода, 28% — для тест-кейсов

34% тестировщиков применяют ИИ для генерации кода, 28% — для тест-кейсов

2ГИС решила разобраться, как себя чувствует русскоязычное QA-сообщество: чем пользуются тестировщики, как устроены процессы и как в работу проникает искусственный интеллект. В исследовании поучаствовали 570 QA-специалистов, почти половина из них работают в крупных компаниях.

57% опрошенных сказали, что подключаются к разработке фич ещё на этапе обсуждения требований — то есть задолго до появления кода.

Лишь 20% приходят в проект только после завершения разработки. А вариант «подключаюсь, когда в продакшене что-то сломалось» — уже почти экзотика.

89% команд используют автотесты — от юнитов до UI. Но вот инструменты вокруг них, вроде поддержки, аналитики и стабильности, применяют далеко не все. Например, код-ревью автотестов делают только 39% опрошенных, а 28% команд вообще не отслеживают никаких метрик и работают «вслепую».

ИИ используют не все, и в основном — для рутинных задач

Хотя ИИ уже прочно вошёл в мир тестирования, чаще всего его применяют для типовых задач:

  • написание тестового кода (34%),
  • генерация тест-кейсов (28%),
  • и тестовых данных (26%).

 

Более продвинутые сценарии вроде анализа тестов, автоматического поиска багов и визуального тестирования пока используются редко. Например, только 5% автоматизируют дефект-дискавери, и лишь 4% пробуют AI для визуальных проверок. А 22% QA-специалистов вообще не используют ИИ в своей работе.

Главные проблемы в тестировании

На первом месте — сжатые сроки. Об этом сказали 71% участников опроса. На втором — слабое вовлечение QA в процессы (40%) и нехватка квалифицированных специалистов (37%).

Как измеряют качество

  • Главная метрика — количество найденных багов (58%).
  • Покрытие автотестами учитывают 43%, покрытие кода — только 23%.
  • Стабильность тестов (например, чтобы они не «флапали») отслеживают всего 15% команд.

Что будет с профессией дальше? Мнения разделились:

  • 37% считают, что всё уйдёт в тотальную автоматизацию;
  • 35% уверены, что ничего особо не поменяется;
  • почти треть верит, что QA станет глубже интегрироваться в специфические направления вроде ИБ и производительности;
  • 27% видят будущее за DevOps и SRE — то есть тесной работой на всех этапах: от разработки до эксплуатации.

Предполагаемый ботовод IcedID инсценировал свою смерть — не помогло

Украинец, разыскиваемый ФБР по делу о распространении трояна IcedID, попытался избежать экстрадиции в США, подкупив полицейских, чтобы те помогли ему попасть в списки умерших. Трюк сработал, но ненадолго.

Как пишет Cybernews со ссылкой на украинский Реестр исполнительных производств, хитрец допустил ошибку: после регистрации смерти киевским ЗАГС (по подложным документам) он остался в Ужгороде, по месту постоянной прописки, и в итоге был пойман.

Как выяснилось, оборотням в погонах удалось выдать за благодетеля безвестный труп, подменив идентификационные данные. Перед этим заказчик предусмотрительно переписал все свое имущество на родственников и знакомых.

Его опасения были не напрасны: через месяц стало известно об успехе Operation Endgame, очередного международного похода против ботнетов, созданных на основе особо агрессивных зловредов, в том числе банковского трояна IcedID.

Поиск подозреваемого после его мнимой смерти был прекращен, однако украинец в итоге чем-то привлек внимание правоохраны. Дело было вновь открыто, к повторному изучению свидетельств, раздобытых Интерполом и ФБР, были привлечены сторонние криминалисты и аналитики, и в итоге следствие пришло к выводу, что фигурант жив.

Триумфальное задержание произошло в конце 2025 года, однако обманщик даже тогда попытался выдать себя за другое лицо, предъявив фальшивые документы.

На его дом, автомобили и парковки наложен арест. Ввиду вероятности побега подозреваемого суд определил размер залога как $9,3 миллиона.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru