#ProQuality_case

🚀 ИИ пишет код быстрее, но кто за это расплачивается? Спойлер: QA-инженеры

Всем привет! 👋 Вышел свежий отчет от DeviQA: «State of AI-Generated Code 2026: The QA and Testing Gap». В его основе — опрос более 300 QA-инженеров, SDET и тест-лидов. Исследование дает отрезвляющий взгляд на «реальный» рост продуктивности разработки с помощью ИИ, посмотрев на это не глазами программистов, а с нашей стороны — со стороны QA.

Вот главные цифры из отчета:
🤖 65% QA-инженеров работают в командах, где разработчики активно используют ИИ для написания кода.
📈 58% отмечают, что их рабочая нагрузка на тестирование возросла. При этом штат QA для компенсации никто не расширяет.
🐛 52% сообщают об увеличении количества багов после внедрения ИИ-тулзов (и только 2% видят их уменьшение).
📉 0 из 300 опрошенных тестировщиков поставили высший балл доверия коду, сгенерированному ИИ.

Интересный инсайт о «реальной продуктивности»: 💡
Отчет подчеркивает скрытую цену ИИ-генерации. Иллюзия скорости разработки разбивается об «узкое горлышко» проверок. Время на ревью пулл-реквестов (PR), написанных с помощью ИИ, выросло на 91%, и такие PR простаивают в ожидании проверки в 4.6 раза дольше. В итоге весь сэкономленный разработчиками ресурс просто перетекает вниз по конвейеру — в долгий код-ревью и масштабное регрессионное тестирование.

Какие баги ИИ генерирует чаще всего?
1️⃣ Логические ошибки (58%)
2️⃣ Необработанные корнер-кейсы и граничные условия (52%)
3️⃣ Дублирование кода (42%)
4️⃣ Несоответствие изначальным требованиям (42%)

🔗 State of AI-Generated Code 2026: The QA and Testing Gap
💬 А как обстоят дела на ваших проектах? Ощутили ли вы на себе последствия того, что разработчики стали использовать Copilot/ChatGPT? Стало ли больше «глупых» багов в логике, или наоборот — код стал чище? Делитесь болью (или радостью)! 👇