Делимся материалами с RSHB QA MeetUP: AI в тестировании

18 декабря в офисе РСХБ-Интех (Москва, Профсоюзная 125А) прошел митап для QA-инженеров RSHB QA MeetUP: AI в тестировании, организованный РСХБ.цифра при поддержке JUG Ru Group и Сколково.  Рассказываем о том, как прошел митап, о чем рассказывали спикеры, а также даем записи докладов и другие материалы мероприятия.

Команда РСХБ.цифра проводит митапы каждый квартал. Стараемся затронуть как можно больше сфер, в которых работают наши специалисты и где мы можем поделиться собственной экспертизой с сообществом: DevSecOps ^[1], Backend Dev ^[2], QA ^[3], облака ^[4], Data Integration ^[5], Identity Management ^[6] и не только.

В этот раз собрали QA-инженеров, чтобы обсудить AI в тестировании: когда AI поможет проверить качество API и UI/UX, а в каких случаях на него лучше не полагаться. Мы собрали почти 800 регистраций, из них около 60 человек участвовали в митапе в офисе РСХБ-Интех в Москве, остальные смотрели митап онлайн и задавали свои вопросы в чате Митапы РСХБ.цифра ^[7] в Telegram.

Мероприятие было организовано при поддержке наших постоянных партнеров — JUG Ru Group ^[8]. Ведущим стал Александр Воробей, Руководитель группы QA Auto из Ozon.

Митап включал четыре доклада: два от спикеров из РСХБ-Интех и два от наших гостей — специалистов из uxtool․pro и Cloud.ru.

Мероприятие открыл Антон Бородин с докладом «Внедрение генеративного искусственного интеллекта ^[9] в тестирование». Антон — специалист широкого профиля, который исполнял различные роли, связанные с QA: автоматизация, DevOps, нагрузочное тестирование. Энтузиаст применения ML/AI технологий. Успел поработать в разных сферах — от информбезопасности до биофармтехнологий и финтеха. В РСХБ-Интех Антон — техлид проекта внедрения ИИ в процессы тестирования. В докладе он рассмотрел внедрение технологий искусственного интеллекта в тестирование и связанные с этим проблемы и предложил методики разработки API и UI-автотестов, основанные на этих технологиях.

Выводы: внедрение ИИ уже на начальных этапах показывает положительные эффекты, но необходимо уметь создавать четкие формулировки для успешной работы, без прозрачности и низком уровне цифровизации ML технологии бесполезны.  LLM не позволяет самостоятельно решить все вопросы. На текущий момент — это инструмент помощник, а не система, заменяющая людей.

Ещё один спикер митапа Никита Рубинов из uxtool․pro — системный архитектор ПО, QA-инженер, fullstack-разработчик и преподаватель. Топит за использование новых технологий, особенно ML/AI в самых неочевидных и эффективных местах. В прошлом старший разработчик VK Ads, сервиса генерации медиаконтента. Сейчас работает над сервисом автоматического UX/UI-тестирования uxtool․pro. Никита рассказал об опыте ^[10] тестирования реализации продукта, которая вызывает негативные эмоции ^[11]. Как этого можно избежать и аргументировать недостатки, используя современные подходы? Как AI докажет, что UI/UX плохой? Никита рассказал, какие факторы важны для интуитивного взаимодействия пользователя с системой и как ИИ оптимизирует этот процесс.

Выводы: AI сможет подкрепить ^[12] «вкусовщину»  количественными метриками, ML модели развиваются и близки к пониманию графических интерфейсов,человек + AI лучше, чем только человек.

«AI, я думал, мы друзья» — с таким докладом выступил Александр Волков из Cloud.ru. Спикер рассказал об использовании суперкомпьютеров в создании моделей для тестирования навыков юных футболистов, прогнозирования спроса и оптимального распределения товара между точками,  улучшения поиска и рекомендательной системы.

Выводы: ИИ — инструмент, а не замена критического мышления ^[13] и анализа. ИИ проникает в рабочие задачи, помогая отслеживать аномалии в сетевом трафике, определять фишинг, проводить синтетический мониторинг, генерировать документацию, отслеживать актуальность контента во внутренней wiki. 

Завершил митап Ян Акмеев из Школы тестирования КОТ Блока качества в РСХБ-Интех и рассказал про идею фиксировать компетенции сотрудников для подготовки новых инженеров-тестировщиков внутри компании, а также повышения компетенций действующих сотрудников. Создание школы тестирования КОТ (Как Обучить Тестировщика) помогло решить проблему поиска кандидатов, которые после прохождения слишком «теоретизированных» курсов не могли включиться в производственный процесс.

В рамках митапа мы поощряли офлайн и онлайн слушателей за любознательность и активность. Гости и зрители получали призы за лучшие вопросы, а также делились впечатлениями ^[14] о докладах. Можно с уверенностью сказать, что самый популярный вопрос был связан с тем, заменит ли ИИ человека. Все спикеры ответили отрицательно: если это и произойдёт, то очень нескоро. И, конечно же, не обошлось без фуршета.

Все материалы митапа уже есть в открытом доступе. Презентации докладчиков можно скачать здесь, ^[15] фотографии с митапа посмотреть тут ^[16]. Если по каким-либо причинам вам неудобно смотреть записи докладов на Rutub ^[17]e, они дополнительно выгружены на ВК Видео ^[18].

Анонсы будущих митапов ищите в нашем Telegram-канале ^[20], группе в ВК ^[21], а также в чате Митапы РСХБ.цифра ^[7] в Telegram.