Искусственный интеллект для тестировщиков

Этот курс для QA-инженеров, которые хотят использовать искусственный интеллект не ради галочки, а ради реальной ценности. Если вы начинающий тестировщик, ИИ поможет быстрее понять продукт и уверенно строить тестовую стратегию. Если вы опытный специалист, он снимет рутину, усилит анализ и позволит сосредоточиться на главном — качестве и рисках. Мы разбираем, как ИИ работает изнутри, где он силён, где опасен, и как построить процесс так, чтобы выигрывали и команда, и пользователи.

Ключевой принцип курса — «ИИ усиливает сильного специалиста и демаскирует слабого». Мы учим применять модели осмысленно: задавать правильные вопросы, формулировать критерии качества, проверять ответы и интегрировать ИИ в повседневный процесс без потери контроля. Никакой магии: только понятные практики, прозрачные решения и проверка результата.

Курс адаптирован под российскую ИТ-реальность. Мы рассматриваем локальные модели (YandexGPT, GigaChat, Kandinsky), китайские решения (DeepSeek, Qwen, ERNIE) и международные инструменты, доступные через VPN. Обсуждаем безопасность и конфиденциальность: что можно передавать ИИ, как анонимизировать данные, какие есть юридические ограничения и как организовать внутренние правила использования.

Вы получите набор рабочих шаблонов промптов для типичных задач QA: анализ требований, генерация тест-кейсов и тест-планов, поиск противоречий, составление вопросов к аналитику, подготовка данных, написание баг-репортов, разбор логов и стек-трейсов, генерация шагов воспроизведения, поиск дубликатов, поддержка регресса, идеи для исследовательского тестирования, первичная генерация автотестов и документации к ним. Мы уделяем особое внимание валидации: как отличить уверенную ошибку модели от полезного вывода, какими чек-листами пользоваться и когда лучше отказаться от ИИ.

Формат — сочетание теории, практических кейсов и пошаговых инструкций. Мы не перегружаем кодом, но даём достаточно технических деталей, чтобы вы понимали, как ИИ принимает решения и почему иногда ошибается. В результате вы научитесь:

• применять ИИ для анализа требований, тест-кейсов и багов;
• создавать тестовую документацию и черновики автотестов на основе LLM;
• проверять корректность и достоверность ответов ИИ с помощью системных чек-листов;
• соблюдать этику и безопасность при работе с корпоративными данными;
• использовать ИИ для профессионального роста, а не для замещения здравого смысла.

Каждый модуль закрывает конкретную задачу. Сначала вы поймёте базовые принципы работы моделей и ограничения. Затем разберётесь с инструментами и выбором подходящей модели под задачу. Отдельный блок посвящён безопасности и этике — без этого ИИ легко превращается из помощника в источник рисков. Далее — промпт-инжиниринг для QA: как формулировать роль, контекст, критерии успеха и формат ответа, как итеративно улучшать результат и избегать лишней «болтливости» модели.

Практические модули показывают, как ИИ помогает в анализе требований, генерации тестовой документации, подготовке данных, работе с багами и логами, автоматизации тестирования и исследовательском подходе. Мы разберём чек-листы качества ответов ИИ, признаки недостоверности и сценарии, когда модель лучше не использовать вовсе. Завершают курс карьерные перспективы: новые роли, компетенции и способы обучения через ИИ-ассистентов, включая создание собственного помощника для вашей команды.

Если кратко: вы перестанете «спрашивать ИИ обо всём», начнёте ставить точные задачи, получать полезные результаты и уверенно их валидировать. Чуть меньше рутины, чуть больше смысла — и заметно выше качество.