#sztucznainteligencja

Co AI potrafi, a czego (jeszcze) nie?

Główny problem z technologią AI nie wynika z jej ograniczeń, lecz z faktu, że potrafi ona zdziałać bardzo wiele, sprawiając przy tym wrażenie, jakby rozumiała procesy. Taka specyfika prowadzi często do defektów, które wykryć jest znacznie trudniej niż klasyczne usterki; są one bowiem poprawne pod względem składni, spójne logicznie i brzmią nadzwyczaj przekonująco.

Dług techniczny generowany przez AI

Narastająca popularność narzędzi sztucznej inteligencji w testowaniu obiecuje przyspieszenie pracy. Ale tam, gdzie priorytetem staje się szybkość, łatwo pojawia się ukryty koszt w postaci długu technicznego.

Agenci AI specjalnej troski

Czy autonomiczne agenty AI to rewolucja, czy systemowe zagrożenie? Przyglądamy się przypadkom Moltbooka i OpenClaw, krytycznym błędom w architekturze i wyzwaniom, przed którymi stają coraz częściej testerzy.

Junior tester czy operator algorytmu?

Czy AI zdejmuje z juniorów obowiązek rozumienia kodu? Jak zachować jakość w projektach, gdzie kod utrzymuje się trudniej, niż generuje?

AI w przestrzeni testerzy.pl. Pilot

29.01.2025 podczas AI Testing Conference przedstawiliśmy architekturę i rozwiązania oraz postępy, jakie osiągneliśmy w naszym projekcie, w którym wykorzystujemy AI do dostarczania wartościowej testerskiej wiedzy oraz wspierania edukacji testerów.

Testowanie dostępności przy wsparciu AI

Czy weryfikacja dostępności jest lepsza, gdy używamy technologii AI? Sprawdzamy.

Testowanie rozmyte z użyciem AI

Testowanie rozmyte, znane jako fuzzing, jest techniką testowania oprogramowania, która istnieje od niemal czterdziestu lat. Mimo swojej długiej historii, nie zyskała powszechnej adopcji w mainstreamie, będąc głównie domeną specjalistów, takich jak pentesterzy czy uczestników programów bug bounty. Dziś, w obliczy dominacji generatywnej sztucznej inteligencji, to podejście zyskuje na znaczeniu.

Przegląd testerskiego Internetu – Grudzień 2025

Jeśli mielibyśmy wskazać motyw przewodni grudnia, byłoby to „działa zgodnie z projektem, tylko nie tym, co trzeba”. W tym przeglądzie: dużo technologii, jeszcze więcej zaufania i zaskakująco mało kontroli.

Testowanie oprogramowania 2026. Prognozy

Wiele sygnałów wskazuje na to, że 2026 będzie rokiem, w którym praca testerów zmieni się bardziej niż przez całą ostatnią dekadę. Na stałe zagoszczą nowe praktyki, a część dotychczasowych założeń trzeba będzie po prostu porzucić.

LLM-y w testowaniu dostępności

Czy GPT-4o potrafi wykrywać błędy dostępności lepiej niż klasyczne Walidatory? Przyglądamy się badaniu, które testuje możliwości LLM-ów w automatycznym sprawdzaniu zgodności z wytycznymi WCAG.