Redakcja
Obniżony próg startu
Dzisiaj pierwsze „zielone” testy można uruchomić w kilkanaście minut. Playwright czy Cypress pozwalają zainstalować środowisko jednym poleceniem, nagrać prosty scenariusz i od razu zobaczyć efekt. Do tego dochodzą narzędzia do testowania API, które w intuicyjny sposób pokazują, jak działa komunikacja w systemach, a także AI, które potrafi wygenerować szkielet testów na podstawie krótkiego opisu w języku naturalnym.
Dla kogoś, kto zaczyna, to ogromna zmiana. Jeszcze dekadę temu start wymagał żmudnej nauki podstaw Selenium, konfiguracji środowiska czy wielogodzinnej obsługi systemu bez większego feedbacku. Teraz satysfakcja z działania przychodzi szybciej, a motywacja rośnie, bo narzędzia dają poczucie sprawczości już od pierwszego dnia.
Dlaczego to jednocześnie podnosi poprzeczkę?
Skoro bariera techniczna jest niższa, naturalnie zwiększa się liczba osób, które próbują wejść do branży. Konkurencja rośnie, a to oznacza, że prosty zestaw umiejętności, który jeszcze niedawno wystarczał, dziś już nie robi wrażenia. Firmy wiedzą, że junior może już w kilka dni nauczyć się obsługi podstawowego frameworka. Dlatego w rekrutacji mniej interesuje je fakt, że ktoś odpalił test, a bardziej to, czy potrafi ocenić jego wartość, dostrzec to, czego w danym zestawie testów brakuje, czy rozumie, jakie ryzyka są najważniejsze dla biznesu albo czy potrafi zadać pytanie, którego AI ani framework nigdy nie zada. To w praktyce oznacza, że start jest łatwiejszy, ale droga do wyróżnienia się na rynku pracy trudniejsza.
Co pozostaje niezmienne mimo technologicznych zmian
Narzędzia przyspieszają pracę, ale nie odpowiadają za fundamenty testowania. Nadal trzeba znać podstawy SDLC, rozumieć różnicę między testami regresji a eksploracyjnymi albo umieć zdefiniować kryteria, które pozwolą stwierdzić, że wynik jest poprawny. AI wygeneruje 20 testów logowania, ale to tester powinien umieć zauważyć, że brakuje scenariusza blokady konta po wielu nieudanych próbach, że nie sprawdzono bezpieczeństwa resetu hasła czy poprawności mechanizmu 2FA. Innymi słowy, technologia podsuwa nam narzędzia, ale to nadal człowiek decyduje, czy sprawdzają one to, co rzeczywiście istotne.
AI i automatyzacja
Obecnie AI potrafi stworzyć kod szybciej, niż junior zdąży przeczytać dokumentację. Może też podsunąć przykładowe dane testowe albo gotowe asercje. Oszczędza to czas i daje komfort początkującym. Jednak to, czego sztuczna inteligencja nie wie, to jaki jest kontekst biznesowy w danej sytuacji. Nie ma świadomości ryzyka, nie rozumie, co jest defektem krytycznym, a co drugorzędnym. Dlatego też testy przez nią wygenerowane bywają pozornie imponujące, a w praktyce dość płytkie. Jeżeli junior zaufa im bezkrytycznie, pokaże jedynie, że potrafi używać narzędzia, ale nie, że rzeczywiście rozumie testowanie.
I tu właśnie mamy do czynienia z paradoksem: im więcej AI znajdzie się w procesie, tym bardziej cenione staje się ludzkie myślenie. Rynek pracy oczekuje, że młody tester nie tylko odpali narzędzie, ale że też będzie w stanie ocenić sens wygenerowanych przypadków i wskazać, gdzie są luki.
Obalenie mitów
Jeśli wierzyć obiegowym opiniom, AI już za chwilę całkowicie zastąpi testerów, testy manualne są martwe mniej więcej tak samo, jak polski kabaret (wszyscy o tym mówią, a one wciąż gdzieś się pojawiają), a znajomość jednego narzędzia ma być biletem do kariery. Każdy z nas na pewno słyszał już takie zapewnienia. Niestety są to bardziej bajki, które łatwo sprzedać w Internecie, niż prawdy, na których da się oprzeć swoją przyszłość w zawodzie, a rzeczywistość niestety pokazuje, że to właśnie takie uproszczenia najbardziej szkodzą początkującym. Czas więc rozbroić kilka mitów, zanim ktoś potraktuje je serio.
- "AI zrobi testy za mnie". Nie, nie zrobi. Owszem, poda struktury, które mimo wszystko nadal wymagają ludzkiej krytycznej oceny i poprawy.
- "Manualne testy są martwe". Nie są. Testy eksploracyjne, akceptacyjne czy użyteczności nadal potrzebują osądu ludzkiego testera i empatii wobec użytkownika. Co prawda są próby ich automatyzacji w postaci Vibe Testing, ale człowiek ciągle lepiej oceni subiektywny odbiór UI reprezentując innego człowieka.
- "Wystarczy znać jedno narzędzie". Nie wystarczy. Narzędzia zmieniają się co kilka lat, ale umiejętność analizy, zadawania pytań i definiowania ryzyka pozostanie niezmienna.
Obalenie tych mitów jest podstawą, bo wielu juniorów wchodzi w branżę z błędnym założeniem, że technologia zrobi za nich robotę. Co więcej, wielu juniorów zrezygnuje z poszukiwania pracy w IT z powodu wszechobecności mitów o skuteczności narzędzi i rzekomym końcu testowania. W rzeczywistości właśnie dlatego rosną oczekiwania, bo firmy potrzebują testerów, którzy rozumieją więcej niż samo działanie narzędzia.
Podsumowanie
Mamy łatwiejszy start, ale trudniejsze przebicie.
Nowe technologie są trochę jak trampolina. Pozwalają odbić się szybko i efektownie, ale ta trampolina niestety nie zadecyduje o kierunku, w którym polecimy. To, że łatwiej jest dziś uruchomić pierwszy test wcale nie znaczy, że łatwiej będzie zbudować swoją karierę. Jest wręcz przeciwnie, bo skoro każdy może zacząć, to trzeba dać z siebie znacznie więcej, żeby zostać zauważonym.
Próg wejścia został obniżony, ale poprzeczka jest zawieszona wyżej. Efektem jest to, że studenci IT nie konkurują już tylko ze sobą nawzajem, lecz także z szybko rozwijającymi się narzędziami i stale rosnącą grupą przebranżawiających się kandydatów. Może nie jest to powód do rezygnacji, ale z pewnością do głębszej refleksji. Sama obsługa narzędzia nie wystarczy. Wartością, której AI nie zastąpi, pozostaje krytyczne myślenie, analiza ryzyka i zrozumienie jakości.
I to właśnie te elementy zdecydują, kto faktycznie znajdzie swoje miejsce na rynku testowania.
