Руководитель отдела тестирования Андрей Сыроежкин поделился минусами применения ИИ и почему нейросеть не заменит живого тестировщика:
«ИИ требует больших объемов данных для обучения, соответственно, их недостаток или плохое качество приведет к ложным срабатываниям или пропуску дефектов. Вовлеченный в проект тестировщик обладает почти полным объемом информации для тестирования».
Кроме того, эксперт отмечает, что задача тестировщика не только указать на ошибку, но и помочь разработчикам ее устранить. ИИ с этим пока что справляется плохо:
«ИИ работает как «чёрный ящик»: он может выдать решения, но вы не узнаете, что его к ним привело. По этой же причине (работа по скрытому алгоритму) вы не поймете, почему одни ошибки ИИ подсветил, а другие пропустил. По факту вам придется проверять его работу, делая ее на 100% параллельно».
Отмечает Сыроежкин и высокую стоимость внедрения ИИ-решений:
«Развертывание ИИ в локальном контуре компании требует значительных инвестиций в инфраструктуру и обучение сотрудников, что для небольших компаний может оказаться неподъемным».
Кроме того, остро стоят вопросы конфиденциальности и персональных данных при тестировании с реальными пользовательскими данными:
«Если ИИ пропустит критичный дефект, который приведет к убыткам компании, кто будет виноват — разработчик, тестировщик или алгоритм?»
Подытожив, эксперт обращает внимание на то, что не стоит совсем отказываться от применения нейросетей:
«Автоматика берет на себя типовые проверки, а специалисты занимаются креативными задачами и проверкой результатов».
Полный текст статьи: https://prufy.ru/news/society/170405-ot_skeptika_do_partnera_kak_khudozhniki_stsenaristy_i_dazhe_strakhovshchiki_priruchili_ii_i_zarabaty/