10 задач, в которых AI действительно помогает QA-инженеру

Этот пост – саммари пилота нейросетей на реальном проекте. На тесте было несколько моделей: DeepSeek, Qwen, Gemma. 

Вот универсальный список задач по тестированию, с которым все они справляются хорошо:

– анализ логов и stack trace;
– поиск причин неочевидных ошибок в пайплайне;
– генерация SQL-запросов и объяснение незнакомых конструкций (например, JSONB);
– экранирование кавычек в больших XML-фрагментах;
– автоматическая генерация тест-кейсов из BPMN- или XML-схем;
– генерация случайных данных для теста;
– сравнение параметров (включая UTF-8 кодировку) при ошибках интеграции;
– проверка SQL-запросов, XSD (XML) и JSON-схем на соответствие структуре;
– подсказки по фиксам в случае ошибок, связанных с отсутствием логов;
– преобразование описаний ТЗ в чек-листы (но только если текст написан понятно и ТЗ описано подробно, подойдет не для всех и нужно внимательно ревьюить результаты);
– написание сниппетов для postman.

Вывод ожидаем: ИИ все еще не заменяет тестировщика, но ускоряет работу. Главное – не забывать проверять то, что получилось.

💬 А какие кейсы сработали у вас?