ШІ в тестуванні програмного забезпечення: Sii публікує проривний звіт Testing Lab – AI Edition
23.04.2026
Штучний інтелект став невід’ємною частиною щоденної роботи ІТ-команд – не як тимчасовий експеримент, а як звичний інструмент. Якщо в таких завданнях, як аналіз документації чи створення ручних тест-кейсів, його користь очевидна, то в автоматизації тестування досі бракує достовірних і вимірюваних даних.
Саме тому Sii провела Testing Lab – AI Edition – контрольований дослідницький експеримент, покликаний виміряти реальний вплив ШІ на продуктивність і перевірити, чи не страждає при цьому якість коду. Нижче – ключові результати та можливість ознайомитися з повним звітом дослідження.
20 експертів, 8 годин і зіткнення двох світів
Експеримент було побудовано як контрольоване порівняння двох підходів. Участь взяли 20 експертів, об’єднаних у 10 команд по двоє, з приблизно однаковим рівнем досвіду. Учасників розподілили на дві групи:
- Team AI: команди, які використовували ШІ-асистентів для написання коду та великі мовні моделі (LLM).
- Team Oldschool: команди, що працювали традиційними методами без підтримки штучного інтелекту.
Учасники отримали завдання “з нуля” (greenfield): спроєктувати та реалізувати фреймворк для автоматизації UI та API тестування e-commerce системи зі стеком Java, C# та Playwright/Selenium. Процес оцінювало журі з експертів Sii Poland: Krzysztof Bednarski, Tomasz Kuran та Remigiusz Bednarczyk.
Чому варто ознайомитися зі звітом?
Ви отримаєте відповідь на запитання: наскільки ШІ впливає на продуктивність і якість роботи QA-команд. У звіті ми показуємо:
- Масштаб різниці, який неможливо ігнорувати
Команди з використанням ШІ створили від 5 до майже 200 тестів. Команди без ШІ – від 5 до 8. Це не просто оптимізація, а кардинальна зміна рівня продуктивності. - Що відбувається з якістю
Ми оцінювали код за 8 інженерними критеріями (зокрема: архітектура, стабільність, тестові дані, діагностика). ШІ не лише пришвидшує роботу, у багатьох аспектах він також покращує якість рішень. - Чому досвід має ще більше значення
Найкращі результати показали команди, які працювали ітеративно та свідомо керували моделлю. ШІ не зрівнює всіх, а підсилює найсильніших фахівців, які вміють правильно з ним працювати. - Де ШІ дає збій
Моделі можуть “застрягати” у неправильному напрямку. Наприклад, при роботі з динамічними селекторами. Експерти Sii Poland наводять конкретні кейси та їхні наслідки. - Як ухвалювати рішення щодо впровадження ШІ
Звіт дає основу для побудови стратегії, що базується на даних, а не на трендах.
Розумне використання ШІ починається зі знань – завантажте звіт
Не будуйте стратегію на припущеннях. Перевірте факти та підготуйте свою команду до нової ери тестування. Завантажте повний звіт і дізнайтеся, як ефективно впроваджувати ШІ у свої проєкти!
TESTING LAB – AI EDITION
.
Що насправді визначає успіх тестування
в епоху LLM?
Ми дослідили це в межах експерименту.
.
.
Що далі? Продовження експерименту
Перша ітерація чітко показала: ШІ може давати значну перевагу, але результат залежить від того, як саме його використовують. Різниця між командами була настільки суттєвою, що ключовим висновком дослідження стала не сама технологія, а підхід до роботи з нею.
Саме тому наступна ітерація Testing Lab буде зосереджена на пошуку найефективніших способів використання ШІ. Команда Sii планує дослідити, які методи, інструменти та підходи реально прискорюють роботу, дозволяють зберігати високу якість коду та водночас оптимізують витрати на використання моделей.
Якщо перше дослідження відповіло на запитання «чи працює ШІ», то наступне дасть відповідь на значно важливіше: як використовувати його так, щоб отримати максимум користі без компромісів у якості та витратах.
