Полуавтоматизация тестирования: опыт внедрения ИИ-инструмента в ELMA365
Habr AI · оригинал
Материал подготовлен автоматизированной редакционной системой. Факты можно сверить по указанному первоисточнику.
Руководитель направления ELMA в Korus Consulting описывает процесс создания ИИ-инструмента для автоматизации регрессионного тестирования low-code платформы. После трех итераций разработки команда пришла к гибридной модели «человек + ИИ», которая сократила нагрузку на аналитиков примерно на 30%.
Материал демонстрирует реальный кейс применения генеративного ИИ в корпоративном разработке, показывая ограничения полностью автономных решений и эффективность итеративного подхода к автоматизации рутинных задач в low-code средах.
В департаменте CRM&BPM компании Korus Consulting возникла необходимость оптимизировать процесс тестирования функциональности платформы ELMA365. Поскольку выделенная команда QA отсутствовала, рутинные проверки форм, ролей и сценариев согласований ложились на плечи аналитиков и разработчиков. Татьяна Веселова, руководитель направления ELMA, инициировала проект по созданию ИИ-инструмента, способного взять на себя часть этой нагрузки. Целью было высвобождение времени специалистов для работы с архитектурой, документацией и клиентскими требованиями.
Первая попытка автоматизации базировалась на анализе выгрузки конфигурации системы. Инструмент, созданный с помощью Claude, генерировал тест-кейсы и выдавал отчеты об успешности прогона. Однако проверка показала, что ИИ оценивал лишь базовую функциональность отдельных элементов интерфейса, игнорируя логику бизнес-процессов. Система подтверждала наличие полей и обязательность заполнения, но не проверяла корректность прохождения сценария целиком, что делало результаты малоценными для регрессионного тестирования.
Во второй итерации разработчики перешли к взаимодействию через API. ИИ начал создавать записи в базе данных напрямую, минуя пользовательский интерфейс. Этот подход позволил обойти проблемы с UI, но выявил новую слепую зону: система полностью игнорировала UX-аспекты. Инструмент не проверял логику работы форм, сложные последовательности действий и условные ветвления, которые критически важны для корректной работы бизнес-процессов в ELMA365.
Третья итерация предполагала использование библиотеки Playwright для эмуляции действий реального пользователя в браузере. ИИ научился заходить под учетными записями и выполнять последовательные шаги. Однако инструмент часто останавливался на середине сценария, не доводя процесс до финального статуса. Анализ причин показал, что ИИ не всегда мог однозначно определить ожидаемый результат конкретного сценария из-за недостатка контекста в документации и сложности управления ролями пользователей.
В результате команда пришла к выводу о невозможности полной автономизации процесса. Было принято решение о создании полуавтоматического инструмента, где ИИ выполняет рутинные операции, а аналитик валидирует сценарии и предоставляет доступ к системам. Для корректной работы ИИ была загружена база знаний вендора, включающая справку по методам, правилам разработки и стандартным объектам платформы. Дополнительно инструмент использует проектные документы, такие как ПМИ и технические задания, для понимания бизнес-логики.
Рабочий процесс теперь выглядит следующим образом: ИИ анализирует конфигурацию и генерирует сценарии тестов, которые аналитик проверяет и уточняет. Специалист указывает ожидаемые финальные статусы процессов и предоставляет доступ под нужными ролями. После запуска инструмента он выполняет сценарии в браузере, очищает тестовые данные и формирует отчет о результатах. Аналитик на основе отчета дорабатывает систему и запускает повторную проверку.
По итогам эксперимента затраты аналитиков на регрессионное и функциональное тестирование сократились примерно на 30%. Ключевым уроком проекта стало понимание того, что даже без глубоких знаний в разработке можно создать полезный продукт, если действовать итеративно и привлекать экспертов предметной области. ИИ эффективно собирает инструменты для автоматизации, но его ценность реализуется только при тесном взаимодействии с людьми, понимающими специфику бизнес-процессов.