Код появляется быстрее, тесты генерируются сотнями, команда успевает закрывать всё больше задач. Но потом оказывается, что далеко не всё соответствует бизнес-правилам, сломаны скрытые зависимости между модулями, а зелёным прогонам всё меньше веры 🐒

Мы опубликовали новую статью о тест-анализе и тест-дизайне в эпоху ИИ для того, чтобы вы, наконец, поняли, как взять бюджет на QA под контроль. Прочитайте, как экономить на тестировании так, чтобы это не оборачивалось дорогими переделками. И речь не о сокращении команды или других кардинальных методах.

Что внутри: 🔘 Как рассчитать полную стоимость тестирования – учитывая сопровождение проверок, задержки релизов и последствия от проникновений дефектов в прод. 🔘 Как определить, какие тесты действительно нужны, а какие только увеличивают расходы без покрытия новых рисков. 🔘 Какие инженерные подходы позволяют сократить затраты на регрессию, не теряя контроль над критическими сценариями. 🔘 Как внедрить новую модель тест-анализа и тест-дизайна за 90 дней и оценить эффект.

🤑 Так что, если ваша команда уже использует ИИ для разработки и тестирования, но вы не уверены, что это действительно снижает стоимость релизов, этот текст поможет разобраться, что стоит изменить в процессах.

🔗 Читайте статью по ссылке

#ИИ #ГенерацияКода #ТестированиеПО #ТестАнализ #ТестДизайн #QA #УправлениеРазработкой #КачествоПО