🛠 ИИ генерирует тесты, но тестировщик проверяет проверки

В программе INFOSTART TECH EVENT 2026 два доклада звучат как диагноз: «Тестирование устаревших систем с помощью ИИ» и «Как заставить ИИ писать полезные модульные тесты для 1С, а не уверенную ерунду». Проблема не в качестве генерации — модель быстро готовит основу, но не понимает бизнес-логику, критичность сценариев и реальные риски конфигурации. Поэтому тестировщику приходится проверять не только код, но и сам смысл проверки.

Не вся рутина требует нейросетей. На дымовом тестировании связка Vanessa Automation и ИИ разделяет работу: автоматизация выполняет стабильные проверки, модель помогает готовить сценарии и разбирать результаты. Ценность определяет не новизна инструмента, а включение в ежедневный процесс — иначе получается ещё один генератор бесполезных тестов, который надо проверять.

Отдельный сдвиг — границы ролей. Разработчик отвечает за тестируемость кода, аналитик — за однозначность требований, тестировщик — за стратегию проверок и риски. ИИ добавляет сюда новую задачу: оценивать, что именно проверяет сгенерированный тест, а не только то, завершается ли он с ошибкой. По данным Habr, обсуждение продолжится 8–10 октября в Санкт-Петербурге.

Генерация тестов переводит тестировщика от проверки кода к проверке проверок — это новая роль специалиста, оценивающего тесты. Если команда не измеряет долю сгенерированных тестов, прошедших проверку без переписывания, ИИ не ускоряет выпуск, а добавляет ещё один этап проверки.

#QA #генеративноетестирование #1С #ИИ #INFOSTART