Ещё недавно переход из manual QA в automation выглядел как отдельная профессия. Нужно было: — учить язык программирования; — разбираться с фреймворками; — писать код с нуля; — месяцами бороться с debugging. Для многих это становилось барьером. Сейчас AI радикально меняет вход в automation. И нет — AI не заменяет QA. Он снижает порог входа. Сегодня manual QA может: — описать тест-кейс обычным языком; — получить Playwright/Selenium тест за секунды; — попросить AI объяснить код; — быстро доработать сценарий; — разобраться с ошибками через AI-assisted debugging. То, что раньше занимало недели, теперь можно сделать за вечер. Но здесь есть важный нюанс. AI не делает человека automation engineer автоматически. Он ускоряет обучение. И рынок уже начинает делиться на две группы QA: 1️⃣ Те, кто просто копируют AI-generated код. 2️⃣ Те, кто используют AI как ускоритель: понимают архитектуру, умеют дебажить, знают product context, строят качественные тестовые сценарии. Именно вторая группа сейчас становится особенно востребованной. Что интересно — меняется и взгляд компаний. Раньше роли были жёстко разделены: Manual QA / Automation QA / SDET. Сейчас всё чаще ценятся hybrid QA: специалисты, которые понимают testing + умеют работать с AI-инструментами. Потому что бизнесу нужны люди, которые: — ускоряют delivery; — быстрее адаптируются; — могут автоматизировать рутинные проверки; — помогают команде двигаться быстрее. Самая большая ошибка manual QA сегодня — ждать “идеального момента”. Рынок меняется уже сейчас. И, возможно, главный вывод: manual QA больше не обязан проходить путь “от нуля до software engineer”, чтобы войти в automation. AI сделал этот переход намного ближе. А как вы считаете: AI действительно снижает порог входа в automation — или создаёт иллюзию лёгкости? 👇 Интересно услышать мнение.