Как ИИ меняет подходы к разработке, тестированию и требованиям

🔥 Важное для QA-специалистов! 🔥
В QaRocks ты найдешь туториалы, задачи и полезные книги, которых нет в открытом доступе. Уже более 15.000 подписчиков – будь среди нас! Заходи к нам в телеграм канал QaRocks 

В первой части мы разбирали инфраструктуру, которая обеспечила стремительный рост Искуственного Интеллекта в 2025 году.
Во второй части смотрим шире: какие отрасли меняются, какие платформы задают темп, и где открываются реальные возможности.
По прогнозам Bloomberg, к 2032 году рынок ИИ достигнет $1.8 трлн, захватив 14–16% всех технологических расходов. Но рост распределён неравномерно — он сконцентрирован вокруг нескольких ключевых направлений.

Рассмотрим подробнее:

1. Взлёт AI-агентов и автоматизации уровня потребителя

В 2025-м стали массовыми AI-агенты — автономные помощники, способные мыслить и действовать в разных интерфейсах:

• Персональные ассистенты управляют почтой, встречами и задачами.
• Бизнес-агенты: решают тикеты поддержки, проверяют соответствие, сортируют запросы QA прямо в Slack, GitHub или Jira.
• Креативные агенты генерируют дизайн прототипы, тексты и пользовательские сценарии.

Ожидается, что к 2032 году расходы на такие системы достигнут $214 млрд. От централизованных больших моделей переходят к встроенным, адаптивным ассистентам, работающим «рядом» с командой.

2. Появление DeepSeek и новая конкуренция

Большие игроки — OpenAI, Google, Anthropic продолжают закрытое развитие моделей. Но платформы вроде DeepSeek меняют правила:

• Открытый доступ к моделям
• Снижение стоимости внедрения
• Развитие через open-source сообщество

Почему это важно:

• Команды поменьше могут позволить себе экспериментировать с умным алгоритмом
• ИИ становится не фичей, а базой для вертикальных SaaS-решений, инструментов для разработчиков и систем QA.

🧪 3. Разработка, тестирование и DevOps

ИИ кардинально меняет процессы написания, тестирования и поддержки кода. 

• Из макетов в Figma или требований генерируют UI, API и тесты
• LLM генерируют код, но QA инженеры теперь проверяют логику решений, а не только функционал.
• В CI/CD встраивают автоматическое создание и проверку тестов
• Части ревью кода делает ИИ, а человек проверяет нюансы типа безопасности и граничных случаев.

🧬 4. Медицина и наука

ИИ помогает там, где нужно быстро обрабатывать сложные данные:

• В разработке лекарств моделируются белки и синтезируются кандидаты
• В клинических исследованиях подбираются группы, составляются анкеты, выявляются аномалии
• Чат‑боты помогают с регистрацией пациентов, первичным анализом и мультиязыковой поддержкой.

Важно, чтобы всё было объяснимо. Регуляторы требуют прозрачность и прослеживаемость, чего у моделей «чёрных ящиков» зачастую нет.

🏭 5. Промышленная автоматизация и дизайн

В производстве и инженерии ИИ уже используется для:

• Генерации компонентов, аэродинамических форм, логики встраиваемых систем
• Предиктивного обслуживания, объединяющего сенсоры, визуализацию и рекомендации

Так работают решения, натренированные на специфических отраслевых данных, что важно для точности и пригодности.

☁️ 6. Облачные платформы и бум AIaaS

AWS, Azure и Google Cloud инвестируют в AI как в главный драйвер роста:

• AI нагрузки растут быстрее систем хранения данных и вычислений
• Все больше поставщиков облачных услуг выпускают собственные базовые модели, оптимизированные под снижение стоимости обработки запросов и контроля над данными
• Появляются платформы BYOM (Bring-Your-Own-Model), позволяющие компаниям использовать собственные ИИ модели с гарантией защиты данных и стабильной работы

К 2032 году AIaaS станет ключевой моделью облачных сервисов, обгоняя контейнеры и serverless технологии

⚖️ 7. Регуляции и ESG

Правила ожестчают, особенно в ЕС — AI Act уже на подходе. Ключевые вопросы:

• Отсутствие предвзятости и дискриминации
• Контроль энергопотребления моделей
• Интеллектуальная собственность
• Утечка пользовательских данных

Компании внедряют прослеживаемость моделей, аудит, фокус на прозрачных и малых специализированных системах, что важно не только с технической, но и с юридической точки зрения

🌈8. Отраслевые изменения: от ПО до полупроводников

ИИ не универсальная технология, а катализатор изменений в конкретных отраслях. По данным Bloomberg, его влияние распространяется на ключевые секторы:

• Оборудование: резкий рост спроса на AI серверы, HBM память и системы хранения данных
• Программное обеспечение: переосмысление инструментов разработки, QA платформ и AI ассистентов для программистов
• Интернет индустрия: трансформация генерации контента, персонализации и таргетированной рекламы
• Корпоративные IT: автоматизация рабочих процессов, улучшение безопасности и обработки данных
• Медицина и фармацевтика: ускорение разработки лекарств, помощь в диагностике и медицинском моделировании
• Финансовый сектор: оценка рисков, обнаружение мошенничества и автоматизация клиентского обслуживания

📌 Новые требования к тестировщикам в эпоху ИИ

Тестировщики должны анализировать, как предпосылки модели влияют на поведение системы. Инженеры качества должны гарантировать, что системы остаются:

• Тестируемыми (доступными для проверки)
• Наблюдаемыми (с прозрачной логикой работы)
• Улучшаемыми (возможность доработки)

Инструменты должны эволюционировать не для замены людей, а для создания общего контекста между человеком и ИИ.

Перевод статьи «How Generative AI Is Reshaping Development, Testing, and Compliance».