Нове обличчя автоматизації тестування

💡 Усі статті, обговорення, новини про тестування — в одному місці. Приєднуйтесь до QA спільноти!

Про автора

Мене звати Анна Дев’ятко. Я працюю QA-інженером у продуктовій компанії у США, спеціалізуюсь на автоматизації та інтеграції з AI-рішеннями. За понад 10 років у тестуванні я мала змогу спостерігати не лише за еволюцією інструментів, але й брати участь у трансформації команд, процесів і самих підходів до якості.

Вступ

Уявіть, що ваша улюблена автоматизація вже не потребує щоденного ручного «підтягування» локаторів, переписування тестів після кожного редизайну й нескінченних годин дебагу через нестабільність оточення. Автоматизація змінюється — стрімко, глибоко і в сторону інтеграції з AI, no-code підходами та фреймворками нового покоління — шлях QA став набагато ширшим і складнішим.

Ця стаття — спроба зібрати ключові зсуви, які відбувалися у 2024 року і дотепер, і поділитися власними спостереженнями з реального досвіду.

Революція AI в тестуванні

Інструменти на основі штучного інтелекту змінюють парадигму. Тепер QA не просто пише тести — він керує генерацією, пріоритизацією та аналізом результатів:

• Testim, mabl, TestSigma — приклади платформ, які використовують AI для створення стабільних е2е тестів.
• AI-асистовані фреймворки можуть автоматично генерувати тести на основі змін у UI або навіть на основі юзер-логів.
• Інтеграція з observability (наприклад, Datadog + AI layer) дозволяє відстежувати вплив фіч в продакшні та будувати регресію з урахуванням реальної поведінки користувача.

Плюси: менше ручної рутини, швидше реагування на зміни.

Мінуси: «чорний ящик», складність відлагодження, потреба у валідації результатів вручну.

No-code / Low-code автоматизація: не тільки для джунів

No-code не обов’язково означає «для новачків». Платформи типу Katalon, TestProject, Ranorex дозволяють:

• створювати складні сценарії без глибокого знання коду;
• будувати крос-командні флоу, де продукт-менеджери чи аналітики можуть взаємодіяти з тестовими сценаріями;
• підвищувати продуктивність QA-команд за рахунок швидкого онбордингу.

Особливо цікаво: деякі платформи дозволяють «прототипувати» тестову логіку на візуальному рівні, а потім експортувати її в код для подальшої кастомізації.

Сучасні фреймворки: швидкість, стабільність і DevOps-френдлі

Старий добрий Selenium все ще з нами, але його все частіше витісняють:

• Playwright — підтримує мультибраузерність, паралельність із коробки, інтеграцію з API, mobile views та network mocking.
• WebdriverIO — ідеально лягає в TypeScript-проекти, має вбудовану підтримку Appium.
• Cypress — максимально DevEx-орієнтований фреймворк із чудовими DevTools і hot reload’ом для тестів.

DevOps-ready підхід:

Фреймворки легко інтегруються в CI/CD, дозволяють запускати тести як сервіс, створювати візуальні репорти (Allure, ReportPortal), паралелізувати в cloud-середовищах.

Beyond UI: повноцінний QA-стек

Сучасна автоматизація — це не лише кліки по кнопках:

• API automation: Postman, RestAssured, Supertest, але з упором на стабільну контрактну перевірку (Pact, Dredd).
• Performance testing: не лише JMeter. Легкі й потужні фреймворки на кшталт k6, Artillery інтегруються у pipeline та запускаються з GitHub Actions або Jenkins
• Accessibility: Axe-core, Lighthouse — тестування доступності стає частиною стандарту якості.

Зміна ролей у командах: інженер, а не просто тестер

З появою AI та ускладненням архітектур тестувальник стає технічним стратегом:

• Поява hybrid-ролей: QA з DevOps-скіллами, Test Architect, Prompt QA Engineer.
• Вимоги до QA: знання JS/Python, CI/CD, cloud-інфраструктури, розуміння моніторингу і навіть ML-based analytics.
• Принцип «quality as a service»: QA як інтегратор процесів перевірки, а не просто виконавець.

Мій досвід: коли теорія зустрічає продакшн

У своїй роботі я стикалася з ситуаціями, коли класична автоматизація просто не могла вирішити ситуацію:

Постійні зміни в UI, інтеграції з third-party, залежності між мікросервісами. Зокрема, ми почали використовувати Playwright з кастомним layer-ом на API та генерацією моків для стабільності. А в іншому проєкті — інтегрували AI-платформу для пріоритизації smoke-сценаріїв на основі live usage data.

Це дозволило:

— зменшити тривалість smoke-релізів на 40%;

— скоротити flaky-рейти нижче 5%;

— перейти від «automation заради coverage» до «automation як сервісу для девелоперів».

Саме в таких кейсах відчувається, що QA — це вже не про «чи все працює», а про «як швидко ми можемо безпечно рухатись далі».

Висновок: якість — це стратегія, а не чекліст

Сучасна автоматизація — це симбіоз інженерії, аналітики та креативності. Нові інструменти дають суперсили, але вимагають розуміння архітектури, взаємодії з дев-командами й вміння адаптуватися.

І хоча AI чи no-code інструменти виглядають як магія, без сильної експертизи та критичного мислення вони не принесуть цінності. Майбутнє QA — це не лише автоматизація кроків, а автоматизація рішень.

Якщо ви вже впровадили щось подібне — поділіться досвідом у коментарях. З радістю обговорю і нові інструменти, і ваші кейси.