Redakcja
Obserwując branżowe dyskusje o tym, jak sztuczna inteligencja w kilka minut przepisuje całe repozytoria z Javy na Playwrighta, trudno nie ulec złudzeniu, że zawód testera stał się prostszy niż kiedykolwiek. Skoro maszyna dostarcza gotowy kod zgodny z dobrymi praktykami, a procesy, które kiedyś zajmowały tygodnie, teraz trwają godziny, to czego właściwie musi uczyć się początkujący adept automatyzacji? Odpowiedź jest przewrotna: musi uczyć się wszystkiego tego, czego algorytm nie rozumie, choć potrafi to sprawnie naśladować.
Ryzyko ślepego zaufania
Największym zagrożeniem dla osób wchodzących do zawodu nie jest to, że zabraknie dla nich pracy, ale to, że przestaną rozumieć, co właściwie robią. Gdy doświadczony inżynier używa asystenta kodowania, robi to z pozycji kogoś, kto potrafi wychwycić subtelne błędy w architekturze lub logice. Junior, który otrzymuje od maszyny pozornie działający zestaw testów, często nie ma narzędzi poznawczych, by zakwestionować wynik pracy algorytmu.
Zjawisko nazywane przez niektórych „vibe codingiem” – czyli programowaniem opartym na ogólnym wrażeniu poprawności – to dla nowicjusza ślepa uliczka. Jeśli test przechodzi, pojawia się pokusa, by uznać zadanie za wykonane. Jednak bez zrozumienia, dlaczego dany test jest skuteczny i co dokładnie weryfikuje, początkujący pracownik staje się jedynie operatorem interfejsu, a nie inżynierem jakości.
Podstawy wciąż są w cenie
Prawdziwa nauka testowania zawsze odbywa się na styku błędu i naprawy. Dawniej junior spędzał godziny na walce z selektorami czy asynchronicznością, co – choć żmudne – budowało głębokie zrozumienie struktury aplikacji. Dziś te problemy rozwiązuje za niego podpowiedź w edytorze kodu. W efekcie proces nauki staje się powierzchowny.
Aby uniknąć bycia „przekaźnikiem” między modelem językowym a repozytorium, junior musi narzucić sobie rygor weryfikacji. Każdy fragment kodu powinien być traktowany jako propozycja, nie instrukcja. Pytania, które należy sobie zadawać, nie dotyczą już tylko tego, jak to napisać, ale przede wszystkim:
- Czy ten test faktycznie może się wysypać, gdy aplikacja przestanie działać?
- Czy wygenerowana struktura jest utrzymywalna w perspektywie roku, a nie tylko najbliższego sprintu?
- Kto weźmie odpowiedzialność za błąd, jeśli algorytm pominął istotny przypadek brzegowy?
Kto podpisze się pod błędem?
W branży narasta przekonanie, że wydajność mierzy się szybkością dostarczania skryptów. To niebezpieczne uproszczenie, zwłaszcza dla osób na początku drogi. Jeśli jedynym wkładem juniora w projekt jest szybkie zatwierdzanie propozycji asystenta AI, jego wartość dla zespołu szybko spadnie do zera.
Wartościowy tester to taki, który potrafi podważyć działanie maszyny. Najlepszą szkołą rzemiosła w obecnych warunkach jest próba zepsucia tego, co podpowiada algorytm. Szukanie luk w logice wygenerowanych scenariuszy uczy więcej niż samodzielne pisanie prostych testów od zera. To przejście od roli twórcy kodu do roli audytora jakości tego kodu.
Tester jako audytor
Przyszłość zawodu nie należy do osób, które najszybciej generują kody. Należy do tych, którzy potrafią zarządzać chaosem, jaki ta szybkość generuje. Dla juniora oznacza to konieczność położenia nacisku na analizę architektury i zrozumienie, dlaczego dane rozwiązanie jest skalowalne, a inne staje się z czasem nieczytelne, krytyczne podejście do danych i stałe weryfikowanie, czy testy nie zwracają wyników pozytywnych niezależnie od stanu usługi, a także świadome dawkowanie pomocy ze strony sztucznej inteligencji tak, by nie stracić umiejętności samodzielnego rozwiązywania problemów.
Algorytm jest doskonałym naśladowcą, ale fatalnym inżynierem. Nie posiada intuicji, nie rozumie kontekstu biznesowego i nie czuje ciężaru odpowiedzialności za produkt. To właśnie w tych obszarach junior musi szukać swojej szansy na rozwój. Prawdziwe rzemiosło zaczyna się tam, gdzie kończy się podpowiedź z czatu.
Artykuł powstał jako komentarz do dyskusji w serwisie Reddit, w której specjaliści QA dzielili się swoimi doświadczeniami z błyskawiczną migracją frameworków przy użyciu AI. Uczestnicy debaty zwracali uwagę zarówno na imponujące tempo pracy, jak i na zagrożenia związane z brakiem nadzoru nad maszynowo wygenerowanym kodem. Pełny zapis rozmowy, która zainspirowała powyższe refleksje, znajdziecie pod adresem: https://www.reddit.com/r/QualityAssurance/comments/1qu47nf/so_ai_is_insane/
