AI u QA svijetu: alat, pomoćnik ili buduća zamjena?

Šef me veselo zove u ured da mi pokaže kako mu Claude rješava sve životne probleme. Dobro, možda ne baš sve, ali one napisane kodom definitivno. Uz nekoliko klikova i par dobro pogođenih inputa Claude već u 8 ujutro radi punom parom. Ne treba kavu, ne mora se razbuditi, nema pauzu za istezanje da mu se leđa ne “ušteknu”, a ni onaj trenutak kad pet minuta bulji u ekran i pita se zašto je uopće otvorio laptop.

S druge strane sjedi kolega koji lagano pijucka kavu dok mu Claude generira kompletan test plan s test caseovima koje samo prebaci u Excel i dokumentacija je praktički spremna za korištenje. A ja to sve gledam i razmišljam trebam li možda otvoriti MojPosao portal i početi istraživati alternativne karijere, izvan Quality Assurancea.

Ono što AI radi bolje od nas

No šalu na stranu, AI je u pravim rukama nevjerojatno moćan alat. Drastično ubrzava procese i ono što je nekad bio dug i mukotrpan posao danas se može napraviti višestruko brže. Pisanje dokumentacije, planova testiranja, generiranje test caseova, pomoć pri pisanju bug reportova pa čak i dobivanje ideja za edge case scenarije više nije nešto od čega svi kolektivno zaziru.

Danas bez problema mogu ubaciti opis funkcionalnosti i u nekoliko sekundi dobiti solidnu bazu testnih scenarija. Kod bug reportova AI često pomogne strukturirati misli, složiti jasniji sažetak ili prevesti ono moje “nešto se čudno događa kad kliknem ovo” u zapravo smislen tehnički opis problema. Ponekad me čak podsjeti na edge case koji mi možda ne bi odmah pao na pamet. I iskreno, u danima kada imaš deset funkcionalnosti za testiranje i još tri hitna bugfixa, takva pomoć stvarno znači puno.

Ono što mi (još) radimo bolje

No postoji jedan važan detalj: osoba koja koristi AI mora znati svoj posao. Dobar rezultat ne dolazi samo pritiskom na Enter. Potrebno je znati dati kvalitetan input, razumjeti problem koji se rješava i, možda najvažnije, prepoznati kada je AI nešto krivo shvatio ili kada elegantno “izmišlja” rješenje koje zapravo nema smisla.

Jer AI zna biti nevjerojatno samouvjeren dok potpuno promašuje poantu. Kolegica PM često ima taj problem. Nerijetko čujem kako s druge strane stola vodi čvrstu raspravu s Claudeom objašnjavajući mu da je opet nešto fulao. A Claude, naravno, i dalje vrlo pristojno i vrlo samouvjereno objašnjava zašto je u pravu.

Dogodi se tako da AI generira savršen test plan… za feature koji uopće ne postoji. Ili potpuno krivo razumije poslovno pravilo pa predloži scenarije koji tehnički zvuče odlično, ali u stvarnom proizvodu nemaju nikakvog smisla. I upravo tu dolazi do izražaja iskustvo čovjeka koji zna kako sustav stvarno funkcionira.

Ništa bez ljudske perspektive

U mom poslu danas je puno lakše napisati testnu dokumentaciju, generirati test caseove ili dobiti pomoć pri automatizaciji. No osiguravanje kvalitete proizvoda nije samo provjera funkcionalnosti i specifikacija. Ključan dio posla je razumjeti proizvod, ali još više razumjeti korisnike.

AI trenutno ne može u potpunosti predvidjeti kako će se stvarni ljudi ponašati dok koriste aplikaciju. Ne može dovoljno dobro procijeniti frustraciju korisnika, umor nakon osam sati rada, izgubljenu koncentraciju ili razinu računalne pismenosti osobe koja će koristiti sustav. Ne može osjetiti da je neka funkcionalnost tehnički ispravna, ali toliko komplicirana da će korisnik odustati nakon tri klika.

Na kraju dana proizvod mora biti i verificiran i validiran. Mora zadovoljiti tehničke zahtjeve specifikacije, a tu mi je AI često najbolji prijatelj. Ali isto tako mora zadovoljiti stvarne potrebe korisnika, biti intuitivan, razumljiv i ugodan za korištenje. Taj dio još uvijek traži ljudsku perspektivu, iskustvo i empatiju.

Kaaj? QA i AI zajedno su jači

Zato bih rekla da sam za sada još sigurna. Zapravo, AI me tjera da budem bolja u svom poslu. Pomaknuo je granice onoga što možemo napraviti u jednom danu i natjerao nas da manje vremena trošimo na repetitivne zadatke, a više na razmišljanje, analizu i razumijevanje proizvoda.

Možda AI jednog dana bude znao pronaći svaki bug.
No još uvijek ne zna prepoznati frustraciju korisnika koji peti put klikće isti gumb i pita se radi li problem aplikacija ili on sam.
A upravo tu, negdje između specifikacije i stvarnog čovjeka, QA još uvijek ima svoje mjesto.