Короткая ссылка: AIagentsSQA

30-31.10.2026 Москва SQAdays
Выступление на сайте конференции 
Видео доступно для участников, в публичном доступе ожидается

Использование ИИ кардинально ускорило разработку: работая с ИИ-агентами сеньор может выполнить годовой проект команды за пару месяцев. Создание кода перестало быть узким местом — ограничение сместилось на постановку задач, а это означает изменение процессов и роли ИТ. Управлять разработкой, когда проверка гипотезы вместо трех месяцев занимает пару дней, надо иначе. Инженеры же пока пытаются адаптировать старые концепты вроде разработки по требованиям и CASE-средств, создавая SDD и Disrupt-PDCL.

Реальная практика идет по другому пути. Подробные спецификации буксуют из-за объема и сложности проверки. Вместо идей и ТЗ бизнес приносит готовые прототипы, созданные с помощью вайбкодинга без спецификации. Но, бизнес готов формулировать acceptance criteria и тестировщики могут стать ключевым звеном разработки.

В выступлении обсудим, как трансформируются ИТ-процессы и как с помощью agentic engineering создавать гибридные команды из людей и ИИ-агентов для быстрого и надежного решения задач.

Это выступление - пересборка выступления на Как организовать гибридную команду людей и ИИ-агентов (Joker-2026), которое было на полторы недели раньше. Тезисы, описывающие ситуацию в ИТ-разработке - сохранились, я не буду их здесь дублировать со страницы выступления. Но были добавлены тезисы, касающиеся возможной роли тестировщика. Они распределены по выступлению, а здесь я их соберу.

Один из работающих вариантов SDD заключается в том, что вместо технического дизайна в спецификацию пишут Acceptance criteria и тест-кейсы, и в таком виде передают агенту для разработки, получается развитие TDD/BDD. В этом случае тестировщик естественным образом занимает роль прикладного разработчика. Если он работал с автотестами, то представления о коде у него есть, включая работу интеграции. Так что освоение новой роли будет не сильно сложным.
Аналогичная роль прикладного разработчика может быть при разработке прототипов или вайбкодинга приложений по заказу. Тут требуется большее количество навыков аналитика, но они у многих тестировщиков они есть – они взаимодействуют с заказчиком и пользователями для уточнения поведения системы в сложных случаях или разбора инцидентов в рамках поддержки. Кроме того, у тестировщиков обычно хорошие представления о способах интеграции в рамках конкретного ИТ-ландшафта, которые неизбежно потребуются для решения таких задач, чтобы обеспечить вписывание создаваемых сервисов в существующий ИТ-ландшафт.
После того, как для новой фичи или продукта вайбкодингом создан прототип или MVP, который прошел проверку на реальных пользователях в продакшн, это передается ИТ для развития и сопровождения. Его надо обвязать описаниями и тестами, проверить устойчивость и масштабируемость, и провести необходимый реинжиниринг, опираясь на гипотезы о притоке пользователей. В этой команде точно есть место нынешнему тестировщику, работающему с автотестами, особенно если он занимался аспектами устойчивости и масштабирования.
При агентской разработки есть задача мониторинга качества работы агентов и доработки harness в HADI-цикле. И это умеют делать тестировщики, если они работали с системами мониторинга нагруженных приложений в рамках нагрузочного тестирования и решения аналогичных задач. В рамках этих задач при большом масштабе разработки надо не только следить за текущими характеристиками, но и проводить апробацию различных моделей, а для этого нужно создавать наборы тест-кейсов и организовывать оценку. Эти задачи близки тестировщику, особенно если он работал с оценкой и тестированием ИИ-систем предыдущего поколения, например, рекомендательных системы выдачи рекламы и предложений пользователю или чат-ботов.

The future of IT: how AI is transforming the industry.

The use of AI has dramatically accelerated development: working with AI agents, a senior can complete an annual team project in a couple of months. Code creation is no longer a bottleneck - the constraint has shifted to task assignment, which means a change in processes and the role of IT. You need to new manage now, when testing a hypothesis takes a couple of days instead of three months. But engineers are try to adopt old concepts like requirements or CASE tools, creating SDD and Disrupt-PDCL.

Real practice follows a different path. Specifications are stalled due to the volume and complexity of verification. Instead of ideas or requirements, businesses bring prototypes created by vibecoding without specifications. But, business is ready to formulate acceptance criteria and QA can become a key role.

We will discuss how IT processes are being transformed and how, using agentic engineering, we will create hybrid teams of people and AI agents to quickly and reliably solve problems.