ИИ в тестировании — не про далёкое будущее. Это про то, что происходит прямо сейчас в командах, которые закрывают задачи быстрее других без потери качества

Вопрос не в том, нужен ли ИИ, а в том, как внедрить его без хаоса, рисков и просадки по качеству. Этому и посвящён курс «ИИ в тестировании: ускорение процессов и проверка ИИ‑функций».

Он подойдёт, если вы:
— QA‑инженер и хотите ускорять работу с помощью LLM без потери качества;
— тимлид или руководитель тестирования. Курс поможет выстроить воспроизводимый, измеримый и безопасный процесс работы с ИИ.

Что вас ждёт на обучении:
— научитесь применять LLM в реальных задачах: анализ требований, тест‑дизайн, генерация данных, автотесты, баг‑репорты и отчётность;
— поймёте, где ИИ реально ускоряет процесс, а где создаёт новые риски;
— сможете использовать ИИ для поиска пропущенных сценариев и усиления тестовой документации;
— научитесь тестировать ИИ‑функциональность как отдельный объект качества: критерии приёмки, галлюцинации, prompt‑инъекции, golden datasets, мониторинг;
— узнаете, как системно внедрить ИИ в процессы команды и сделать это измеримо.

✅ Если тема давно в вашем списке «надо разобраться», самое время закрыть этот пункт. Оставьте заявку по ссылке, расскажем о программе и ответим на вопросы: https://otus.pw/7pbp/
Старт занятий — 30 июня.

✅ Если перед обучением хотите подробнее познакомиться с темой, приходите на бесплатный урок «Тесты, которые чинят себя сами: практика ИИ в UI-тестировании» 18 июня: https://otus.pw/JZzC/