Идея хорошая. Вот только когда дело доходит до практики, то меня смущают некоторые метрики.
Конечно, если сравнивать скорость появления текста в файлах, то ИИ выигрывает, поскольку он банально печатает быстро и без остановок. Но вот если мы говорим о всём процессе, то уже всё не так весело, как по мне.
Меня как раз-таки и смущает тот факт, что нейросети нужно дать целый набор различных инструкций. Да, это сравнимо с обучением юного падавана, некий «анбординг». Но проблема вот в чём: процесс написания всех этих инструкции, чтобы они были безошибочными, однозначными и всеобъемлющими, также занимает много времени (а в большинстве случаев — почти невозможно с первого раза). По-хорошему, составлять такие инструкции нужно в течение прям нескольких дней (а то и недель, в зависимости от масштабов задач).
К этому нейросеть всё ещё имеет перевес по очкам эффективности в сравнении с человеком… Но после того, как код сгенерирован, его ОБЯЗАТЕЛЬНО нужно проверить. А проверять его может и должен только тот, кто имеет реальный опыт и насмотренность на код, а не просто знает, как промпты писать. Окей, допустим, здесь карты совпадают и писателем инструкций выступает действительно грамотный тестировщик… но ведь ему тоже нужно потратить время на проверку кода. Причём проверить нужно, как минимум, 2 объективных момента:
- проверки соответствуют ожиданиям;
- проверки выполняются за адекватное время.
Да, это то, чем всё ещё занимается человек (пока). Несмотря на стремительное развитие ИИ, разработчики всё ещё не могут создать модель, которая бы проверяла другие модели, выступая в качестве неустаревающего источника истины.
Собственно, проблема здесь в том, что проверяющий тратит время на проверку и изучения кода, сделанного нейросетью. А если задуматься, то в полном ли объёме тестировщик знает о тестируемом продукте, чтобы обеспечить безошибочными, однозначными и всеобъемлющими (не путать со стопроцентно покрывающими) тестами? Разве что он с самого начала жизни проекта принимал участие в его развитии или он десятки часов потратил на детализированное изучение всех необходимых документаций и может в голове держать все зависимости всех компонентов систем. Но даже если тут всё нормально будет, — код нейросети нужно будет изучать с нуля и следить за его «мыслью» в течение всего процесса.
Однако ж ведь мы все люди, на нас влияют разные факторы, ввиду чего ошибки неизбежны. И вот у нас уже кроме человеческой ошибки добавляется фактор ошибки от нейросети. И теперь проверять нужно не просто код нейросети, но и правильность донесения информации до неё. Этот слой неизбежен, нельзя застраховаться от ошибок (тем более от ошибок ИИ). А процесс сбора, анализа и исправления таких дефектов, связанных с результатами работы нейросети, и берёт на себя также немалую часть человеческого времени.
Таким образом, у нейросети к этому моменту уже намного меньше становится очков преимущества перед обыкновенным автоматизатором-человеком. Однако я не против помощи от ИИ. Моя версия золотой середины заключается в использовании нейросети как помощника в написании кода человеком (автокомплит). Это действительно выглядит как серьёзный баланс в эффективности работы тестировщика.
Ну и немного философии. Человек — натура творческая, даже если жизнь складывается так, что приходится выбирать тупое занятие. Процесс тестирования — это, на мой взгляд, что-то среднее между творчеством и тупой работой. Продолжая жизнь каждое утро, я хочу думать о том, что я действительно полезен для общества своими настоящими скиллами. Да, ручное тестирование никуда не исчезнет, поскольку нельзя автоматизировать то, что должно быть проанализировано исключительно человеком в его субъективном восприятии, — я даже не беру это во внимание здесь, ведь это база. Я считаю, что каждый наш день должен быть наполнен смыслом, который стимулирует нас жить. Я не вижу свою жизнь как, простите за грубость, «подтиральщик задницы» нейросети, потому что это для меня — реально тупая, безжизненная работа.
А ещё — ждём все дружно кризиса в связи с непомерными долгами AI-компаний. Мне это очень сильно напоминает кризисы в десятых годах текущего века. Только этот будет помасштабнее, учитывая всеобщее IT развитие и зависимость американской экономики от AI рынка. Ото весело будет 
