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.

Собянин: камеры в Москве не вторгаются в личную жизнь

Мэр Москвы Сергей Собянин не считает, что развитие городских систем видеонаблюдения и цифровизации приводит к вторжению в личную жизнь граждан. По словам градоначальника, сотрудник полиции на перекрёстке тоже видит прохожих, автомобили и происходящие вокруг события. Однако это не означает вмешательства в частную жизнь.

В интервью РБК он заявил, что работа камер по своей сути мало отличается от присутствия полицейского на улице.

«Он вас видит. Ну, он же не вторгается в вашу личную жизнь. Ну, если вы начнете хулиганить, что-то такое вытворять, то... Тогда он подойдет и спросит, что вы делаете, и пресечет эти действия», — пояснил Собянин.

По мнению мэра, аналогичным образом работают и городские системы видеонаблюдения.

«Она есть и есть. Она фоновая. Она никакого отношения к вашей личной жизни не имеет. Поэтому никакого вторжения в личную жизнь там не происходит», — заявил он.

Тема городского видеонаблюдения и цифрового контроля остаётся одной из самых обсуждаемых в последние годы. Москва считается одним из мировых лидеров по количеству камер наблюдения и уровню цифровизации городских сервисов. Камеры используются для обеспечения общественной безопасности, контроля дорожного движения, поиска нарушителей и решения других задач.

При этом критики подобных систем регулярно поднимают вопросы о конфиденциальности данных и границах допустимого наблюдения со стороны государства.

Собянин же дал понять, что рассматривает камеры прежде всего как инструмент обеспечения порядка, а не как средство слежки за законопослушными гражданами.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru