#sztucznainteligencja
Redakcja testerzy.pl
18 maja 2026
W ciągu ostatnich tygodni ISTQB® opublikowało nową wersję sylabusa Certified Tester – AI Testing oraz drobną aktualizację Certified Tester – Testing with Generative AI. Sprawdzamy, co się zmieniło, czym różnią się od siebie i do kogo są skierowane.
28 kwietnia 2026
Szykujemy dla Was coś dużego. Znów uchylamy rąbek tajemnicy.
23 kwietnia 2026
Przez ostatnie trzy lata dylemat „low-code czy no-code?” stracił na ostrości. Nie dlatego, że stracił na znaczeniu, ale dlatego, że przestał być trafnie definiowany. Do klasycznego podziału dołączył czwarty element, czyli testowanie AI-native. Granice między poszczególnymi modelami zacierają się tak mocno, że większość dostępnych w sieci zestawień opisuje rynek sprzed co najmniej dwóch cykli produktowych. Na który model zdecydować się w roku 2026? Sprawdzamy.
![Testowanie oprogramowania z wykorzystaniem generatywnej AI. Recenzja + konkurs [ZAKOŃCZONY]](https://testerzy.pl/assets/img/articles/helion-konkurs-ksiazka.jpg)
Radek Smilgin
17 kwietnia 2026
Ta książka przeleciała przez polskie regały księgarni oraz sklepy internetowe kompletnie niezauważona. Absolutnie niesłusznie. Radek Smilgin recenzuje książkę Marka Winteringhama.
15 kwietnia 2026
Jeśli zestawimy koszty pracownika z kosztami licencji na narzędzie, to ten prosty eksperyment kończy się przechyleniem szali na korzyść narzędzia. Tylko, że jest to błąd, który już popełniono wcześniej z automatyzacją.
27 marca 2026
Samo wdrożenie modelu językowego to dopiero początek. W tej części przyglądamy się jakości odpowiedzi, monitorowaniu systemu oraz problemom, które pojawiają się dopiero na produkcji.
20 marca 2026
Generowane przez LLM testy mają niewielką przydatność przy pierwszym uruchomieniu. Rozwiązaniem mogą być testy oparte na agentach, którym zlecamy nie tylko generację i uruchomienie testów, ale również ich poprawki.
17 marca 2026
Duże modele językowe łatwo uruchomić, ale trudno utrzymać na produkcji. LLMOps porządkuje ten obszar – od danych po komponenty systemu – i pokazuje, co naprawdę decyduje o stabilności rozwiązania.
11 marca 2026
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.
3 marca 2026
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.
Newsletter
Upewnij się, że nie ominęło Cię żadne ważne wydarzenie i zapisz się do naszego newslettera.
