Есть несколько направлений в сфере тестирования, где применение генеративных нейросетей действительно перспективно:
Генерация кода автотестов. Нейросети могут автоматически дописывать недостающие части кода, основываясь на описании тестовых сценариев и уже существующих тестах. Это снижает вероятность ошибок и ускоряет разработку.
Автоматизация создания тестовых моделей. Нейросети способны автоматически генерировать новые тестовые модели на основе анализа существующих сценариев, что ускоряет процесс тестирования.
Расширение тестового покрытия. Используя обученные модели, можно создавать тесты, которые охватывают большее количество сценариев, включая редкие и сложные. Это повышает качество тестирования.
А можно ли вообще заменить тестировщиков и разработчиков на ИИ? Например, архитектор давал бы ИИ техническое задание, а тот сам бы разрабатывал программное решение, покрывал его тестами и подсказывал, как улучшить процесс CI/CD. Реально ли это? И с какими сложностями при внедрении ИИ придется столкнуться?
Обо всем этом читайте в статье нашего коллеги Дениса Воденеева.