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.
AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Утечки из зарубежных сервисов ускорили импортозамещение в ИИ

До конца года треть российских ИТ-специалистов перейдёт на отечественные инструменты с искусственным интеллектом (ИИ). Главная причина — рост числа утечек данных из зарубежных сервисов. Согласно исследованию Yandex B2B Tech и университета ИТМО, к началу 2026 года 30% российских разработчиков будут использовать отечественные решения.

О тенденции сообщили «Известия» со ссылкой на Yandex B2B Tech. Сейчас доля российских систем составляет 17%, ещё 11% применяются в тестовом режиме и 10% разработчиков планируют перейти на них в ближайшее время.

Среди основных причин перехода на российские ИИ-инструменты называют:

  • участившиеся утечки данных в зарубежных сервисах;
  • ограниченный доступ к иностранным инструментам из России;
  • необходимость технической поддержки;
  • требования корпоративной кибербезопасности.

Как отметил руководитель платформы SourceCraft Дмитрий Иванов, 62% разработчиков в Яндексе регулярно используют SourceCraft Code Assistant для автоматизации повседневных задач. В MWS AI также применяют собственный ассистент Kodify. По словам представителей компании, на российском рынке уже есть достаточно качественные генеративные ИИ-решения, главное преимущество которых — более глубокая поддержка русского языка.

«Отечественные решения доступны напрямую, без обходных схем и риска отключения. Для бизнеса это критично: сбой в работе ИИ-инструмента, встроенного в процессы, может парализовать целое подразделение или компанию. С российскими системами такого не произойдёт — их не отключат из-за санкций, политических решений или изменений в лицензиях», — заявил главный владелец продукта Content AI Антон Хаймовский.

Крупнейший инцидент с утечкой данных произошёл в китайском сервисе Deepseek, где в открытом доступе оказался массив более чем из миллиона строк пользовательской информации. В целом количество взломов аккаунтов в нейросетевых сервисах в начале 2025 года выросло вдвое по сравнению с прошлым годом.

По словам технического директора OSMI IT Дениса Нагаева, утечки из зарубежных платформ стали сигналом для многих компаний о необходимости перехода на локальные решения. Импортозамещение помогает избежать репутационных рисков и позволяет заранее минимизировать угрозы, связанные с использованием ИИ, который во многом остаётся «чёрным ящиком».

«Нет никаких гарантий, что данные в российских нейросетях будут защищены лучше. Утечки возможны везде. Всё зависит от архитектуры системы, того, кто ею управляет, и какие меры защиты применяются», — дополнил Антон Хаймовский.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru