ЧТО QA НУЖНО ОСВОИТЬ В 2026?

Недавно наткнулся на сообщение человека в Threads, который ищет работу. Он относительно недавно закончил курсы по тестированию, находится в поиске своей первой работы и перечисляет свои навыки: умеет заводить хорошие баг-репорты, ему нравится тестирование и что-то в таком духе. То есть всё достаточно общее.

И я задумался о том, что если мы говорим про западный рынок и российский рынок, то складывается ощущение, что на российском рынке сейчас требуют намного больше.

Поэтому я решил поделиться своим списком того, что, на мой взгляд, нужно знать QA в 2026 году и что мы с этим делаем.

Нужно понимать, что тренды рынка сейчас движутся сразу в нескольких направлениях.

Первое — растёт доля требований к QA как к технически самостоятельному специалисту.

Если условно года три назад, Kafka была не особо обязательным навыком для тестировщика, то сейчас это уже будет большим плюсом, а в ближайшее время, я думаю, может стать одним из базовых требований.

И это касается не только Kafka. Работа с backend, API, базами данных и SQL — это уже какой-то must-have, который необходимо знать любому более-менее сильному специалисту на рынке труда.

Сюда же можно добавить работу с логами, понимание асинхронного взаимодействия, тестирование интеграций на разных уровнях, инфраструктурные знания и понимание CI/CD.

Второе направление — это AI. Искусственный интеллект внедряется практически во все процессы.

Поэтому растёт использование AI как дополнительного инструмента, с которым должен уметь работать человек, в том числе и тестировщик.

И третье — снижается количество позиций, где компании готовы нанимать узкого ручного тестировщика без дополнительных компетенций.

В целом это согласуется и с публичными обзорами рынка за 2025 год, и с тем, что мы видим сейчас в 2026 году.

При этом я понимаю, что из всех утюгов звучит мысль: «AI скоро заменит тестировщиков, они больше никому не нужны».

Но на самом деле здесь важно другое: нужно не бояться этой волны, а научиться её использовать.

AI не заменяет QA. Он заменяет механическую рутину и усиливает тех, кто умеет правильно использовать эти инструменты.

Он помогает быстрее разбирать требования, писать чек-листы, генерировать тестовые данные, формулировать баг-репорты, анализировать логи и просто ускорять ту часть работы, которую раньше мы делали руками.

И поэтому вместе с моим другом Pablo мы готовим отдельный мини-продукт. Я пока не знаю, можно ли это назвать полноценным курсом, но это будет отдельное направление, которое позволит применять AI в работе тестировщика.

Причём это будет полезно не только действующим специалистам, но и тем, кто сейчас учится. AI уже сейчас может помогать быстрее разбираться в новых темах, быстрее учиться и глубже погружаться в необходимые навыки.

При этом я понимаю, что спрос на автотестирование никуда не исчезает.

Как среди моих учеников, которые видят качество подготовки, которую мы даём, так и на рынке труда в целом есть большой спрос на специалистов, которые умеют работать с автоматизацией.

Поэтому следующим шагом мы запускаем два отдельных направления по автотестированию.

Я искренне верю в то, что искусственный интеллект сейчас намного больше раскрывается именно в рамках работы автотестировщика.

Но даже ручному тестировщику сегодня полезно понимать хотя бы базу автоматизации, потому что с AI развиваться в этом направлении становится намного проще.

Поэтому оставлю ниже три ссылки на заполнение анкет по разным направлениям.

В конце июля мы запускаем наборы:

— автотестирование на TypeScript;
— автотестирование на Python;
— отдельный мини-продукт по использованию искусственного интеллекта в работе QA.

Это будет полезно как начинающим специалистам, так и тем, кто уже работает в тестировании и хочет усилить свои навыки.