2ГИС: 36% тестировщиков исследуют ИИ, но не применяют на практике
В рамках исследования, проведенного компанией 2ГИС, был проведен анализ изменений в профессиональной деятельности специалистов по тестированию в сфере информационных технологий. Исследование выявило основные тенденции и направления развития профессии.
Анализ показал, что технологии искусственного интеллекта применяются преимущественно для автоматизации рутинных задач, таких как генерация программного кода и разработка тестовых сценариев. Только 12% специалистов используют ИИ для аналитических целей, в то время как 22% вообще не применяют его в своей профессиональной деятельности.
Читайте также
В командах по тестированию компании 2ГИС и её дочерней организации «Отелло» наблюдается значительный рост численности сотрудников. С января 2024 года количество специалистов по тестированию увеличилось на 67%, что соответствует приросту в семь человек ежемесячно.
Для более глубокого понимания используемых инструментов и методологий, а также анализа изменений в профессиональных обязанностях и роли специалистов по тестированию, компания 2ГИС провела исследование среди русскоязычного профессионального сообщества тестировщиков. В опросе приняли участие 570 человек, из которых почти половина работает в крупных корпорациях и организациях.
Анализ показал, что специалисты по тестированию играют ключевую роль в обеспечении качества программного продукта на ранних этапах разработки. 57% опрошенных активно участвуют в обсуждении бизнес-требований и планировании работы уже на начальных стадиях проекта. Только 20% начинают свою деятельность после завершения этапа разработки, а участие в этапе выпуска продукта или при возникновении проблем в производственном процессе практически не регистрируется.
Автоматизация тестирования широко распространена в индустрии: 89% команд используют автоматизированные тесты, включая базовые юнит-тесты и комплексное тестирование пользовательского интерфейса. Однако 34% специалистов не применяют дополнительные инструменты для поддержки автоматизации, а базовые практики, такие как рецензирование кода, используют лишь 39% команд.
Несмотря на активное внедрение ИИ в повседневную практику, большинство специалистов по тестированию ограничиваются экспериментами с данными технологиями: 36% тестировщиков испытывают различные ИИ-инструменты, но не интегрируют их в рабочие процессы. Наиболее популярные направления применения ИИ включают помощь в написании тестового кода (34%), разработку тестовых сценариев (28%) и тестовых данных (26%). Более сложные задачи, такие как анализ и приоритизация тестов (12%), обнаружение дефектов с использованием ИИ (5%) и визуальное тестирование (4%), остаются нишевыми. 22% респондентов не используют ИИ в своей профессиональной деятельности.
Основные факторы, влияющие на качество и эффективность процесса тестирования, включают сжатые сроки, которые негативно сказываются на качестве работы по мнению 71% опрошенных. Почти 40% специалистов отметили недостаточную вовлеченность тестировщиков в проектные процессы, а 37% сталкиваются с проблемой нехватки квалифицированных кадров.
Основным критерием оценки качества работы является количество выявленных ошибок, что отметили 58% респондентов. Более сложные метрики, такие как покрытие кода тестами (43%) и покрытие автотестами (23%), применяются реже. Только 15% команд отслеживают стабильность тестов, которые могут давать разные результаты при повторных запусках. При этом 28% команд не используют никаких метрик, фактически работая без объективных показателей эффективности.
Мнения относительно будущего профессии тестировщика разделились: 37% респондентов прогнозируют значительные изменения, связанные с автоматизацией, в то время как 35% считают, что существенных трансформаций не произойдет. Почти треть специалистов ожидают, что их роль станет более значимой в специализированных областях, таких как безопасность и производительность. 27% тестировщиков связывают развитие профессии с интеграцией в процессы непрерывной разработки и эксплуатации, включая практики DevOps, направленные на ускорение выпуска качественного программного обеспечения, и подходы SRE, ориентированные на обеспечение надежности IT-систем, сообщает IT Channel News.
