🔥 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
Как отмечают QA-специалисты, сфера стремительно развивается благодаря технологическому прогрессу и растущей потребности в более быстрых и эффективных процессах тестирования. В этой статье мы рассмотрим 10 основных тенденций, которые формируют будущее QA в 2025 году: от появления инструментов на базе ИИ до роли этики и доступности.
В статье рассмотрим, как эти тенденции меняют подход к тестированию, помогая командам создавать высококачественные, безопасные и удобные приложения в мире, где всё только усложняется. Приготовьтесь узнать о ключевых стратегиях и инструментах, которые определят будущее QA и помогут вашему проекту выделиться среди конкурентов!
1. ИИ и машинное обучение в тестировании
Искусственный интеллект (AI) и машинное обучение (ML) меняют подход к тестированию, делая его умнее и эффективнее. Эти технологии берут на себя выполнение сложных задач, которые в противном случае потребовали бы значительных затрат времени и сил. Например, прогнозирование потенциальных проблем и автоматизация повторяющейся работы. С помощью инструментов прогнозирования на базе ИИ команды могут спрогнозировать проблемы на ранних этапах разработки, что приводит к более плавному запуску и экономии ценных ресурсов.
Генеративный ИИ активно используют для создания синтетических тестовых данных, которые максимально похожи на реальные, но не содержат персональных данных. Это позволяет свести к минимуму потребность в реальных данных, обеспечивая соблюдение правил и сохранность конфиденциальной информации.
А ещё ИИ отлично справляется с визуальным тестированием: отслеживает пиксельные баги, проверяет, чтобы интерфейс на всех экранах выглядел как надо.
2. Shift-Left и Shift-Right тестирование
Shift-Left тестирование подразумевает смещение проверки качества на более ранние этапы процесса разработки. Чем раньше найдены баги — тем дешевле и быстрее их исправить. Такой подход помогает существенно сократить затраты времени и ресурсов на поздние доработки.
Тестирование Shift-Right проводится уже после выхода продукта. Оно основано на анализе данных из продакшена — например, взаимодействия пользователей или скорости загрузки страниц. С помощью инструментов вроде New Relic и Dynatrace команды отслеживают состояние прод-среды, вовремя замечают проблемы и устраняют их до того, как они повлияют на пользовательский опыт.
В связке эти два подхода дают комплексную стратегию обеспечения качества: Shift-Left помогает находить баги до релиза, а Shift-Right — дорабатывать и улучшать уже запущенное ПО, обеспечивая стабильность и позитивные впечатления пользователей.
3. Low-code и No-code тестирование
Low-code и no-code платформы меняют правила игры в тестировании: теперь автоматизацию могут осваивать даже специалисты без технического бэкграунда. Такие инструменты, как LambdaTest и Katalon, предоставляют удобные интерфейсы, позволяющие бизнес-аналитикам и продуктовым менеджерам создавать тест-кейсы без написания кода. Снижение технического порога способствует более тесному взаимодействию между QA, разработкой и бизнесом, делая процесс тестирования совместным и инклюзивным.
С учётом растущих темпов разработки и возросших требований к качеству ПО, low-code и no-code решения становятся незаменимыми инструментами для быстрой и стабильной автоматизации.
4. Big Data и качество данных в QA
Тестирование больших данных (Big Data) сегодня играет важную роль в обеспечении качества и надежности массивов данных в различных системах. Команды QA используют передовые инструменты для проверки, очистки и преобразования данных, обеспечивая их надежность. Тесты на масштабируемость обеспечивают возможность системы справляться с растущими объемами данных без ущерба для производительности.
Дополнительно проводятся проверки на соответствие требованиям законодательства и отраслевым стандартам. Качественные данные позволяют организациям принимать решения, основанные на достоверной информации.
5. Тестирование безопасности и DevSecOps
С ростом числа кибератак тестирование кибербезопасности становится неотъемлемой частью современной практики QA. DevSecOps, интеграция безопасности в рабочие процессы разработки и QA, обеспечивает выявление и устранение уязвимостей на ранних этапах жизненного цикла. Автоматизированные инструменты, такие как Snyk, Checkmarx и Detectify, упрощают пентесты и статический анализ кода, повышая скорость и надежность проверок. Непрерывный мониторинг безопасности в производственных средах позволяет получать информацию в режиме реального времени, снижая риск взлома.
DevSecOps делает безопасность общей зоной ответственности для команд разработки, тестирования и эксплуатации. Даже при отсутствии специальных знаний компании могут использовать облачные сервисы для продвинутого пентестинга. Растущее внимание к безопасности подчеркивает важность создания надежного и безопасного софта, которому пользователи могут доверять.
6. Тестирование IoT и граничных вычислений
Стремительный рост IoT-устройств и Edge computing (граничных вычислений) ставит перед QA-командами новые задачи: от проверки подключения и совместимости до тестирования обработки данных в реальном времени. Теперь важно проверить, что устройства стабильно работают вместе, даже при различных настройках оборудования, условиях сети и обновлениях прошивки.
Граничные (периферийные) вычисления переносит обработку данных к местам их генерации, а значит, тестирование на границе становится как никогда важным. Такие инструменты, как цифровые двойники (digital twins) — виртуальные копии физических устройств, — обеспечивают безопасное моделирование и тестирование сценариев IoT.
QA-специалисты также фокусируются на таких ключевых показателях, как задержка, нагрузка на канал и устойчивость к сбоям. Поскольку устройства IoT становятся все более распространенными, тестирование безопасности становится обязательным. Чтобы всё работало стабильно, QA-командам нужны продвинутые инструменты и гибкие подходы.
7. Data-Driven подход в тестировании
Современные команды тестировщиков всё активнее используют данные, чтобы принимать более разумные решения и улучшать процесс тестирования.
Такие продвинутые инструменты, как TestRail и qTest, собирают данные из тестовых сред и производственных систем. Эта информация помогает командам находить узкие места, расставлять приоритеты в тест-кейсах, и прогнозировать сбои.
Данные в реальном времени, такие как тепловые карты и повторы сессий, показывают, как люди на самом деле используют приложение. Это помогает командам QA сосредоточиться на действительно важных вещах. Такой подход исключает догадки и делает тестирование более точным и релевантным. Благодаря использованию реальных данных, создаются наиболее понятные пользователям и близкие к реальности продукты.
8. Производительность и устойчивость в QA
Тестирование производительности (performance testing) расширяется — теперь оно включает в себя показатели устойчивости, что отражает растущее внимание отрасли к экологической ответственности. QA-команды анализируют энергопотребление во время выполнения тестов и оптимизируют использование ресурсов, чтобы снизить углеродный след. Инструменты, моделирующие реалистичные пользовательские сценарии, обеспечивают масштабируемость и энергоэффективность приложений при различных нагрузках.
Практика «зелёного» тестирования, например, проведение тестов на энергоэффективных серверах, набирает обороты, поскольку компании стремятся к устойчивому развитию. Интеграция производительности и устойчивости позволяет создавать не только стабильные и производительные, но и экологически ответственные приложения.
9. Этичный ИИ и ответственное тестирование
По мере того, как ИИ играет все большую роль в программном обеспечении, команды QA всё чаще следят за тем, чтобы его использование было этичным. Это означает проверку алгоритмов ИИ на предвзятость, защиту пользовательских данных и обеспечение прозрачности автоматизированных решений. Этичное тестирование ИИ — это не просто следование правилам, это построение доверия с пользователями и следование ценностям общества.
Компании, которые внедряют ИИ осознанно, получают не только технологическое преимущество, но и имидж ответственного разработчика. Ключевую роль в этом играют команды по контролю качества, которые следят за тем, чтобы этические нормы были частью каждого шага — от разработки систем до релиза.
10. Тестирование доступности в QA
С ростом зависимости от цифровых устройств доступность становится неотъемлемой частью качественного софта. Тестирование доступности (accessibility testing) помогает убедиться, что продукт подходит для людей с ограниченными возможностями и удобен для всех пользователей. Тестировщики в процессе проверки основных функций следуют таким стандартам, как WCAG. Они проводят функциональное тестирование, чтобы убедиться в доступности интерактивных элементов, таких как кнопки, формы и ссылки. Аудиты доступности выявляют проблемные области, а инструменты тестирования используются для оптимизации процесса на различных платформах и устройствах. Приоритизация доступности — это не только про улучшение UX, но и про социальную ответственность: чтобы каждый пользователь, независимо от физических особенностей, мог полноценно пользоваться продуктом.
Заключение
Это был краткий обзор тем, актуальных в мире QA в 2025 году. ИИ по-прежнему играет центральную роль в автоматизации и тестировании. Хотя применение инструментов на основе ИИ позволит сэкономить время и ресурсы на начальном этапе разработки, в то же время возникают новые задачи — от этических вопросов до разумного использования данных и алгоритмов.
Перевод статьи «Top 10 QA Trends of 2025».