🤖 Якщо ви працюєте в QA, але використовуєте AI лише для простих промптів — ви задіюєте лише малу частину його можливостей.

AI уже змінює сам QA workflow. Розробники генерують більше коду, а отже, QA-командам доводиться швидше аналізувати зміни, перевіряти їх і проводити регресію.

І просто попросити AI «протестувати це» — недостатньо.

Він може:

▪️ втратити контекст
▪️ вигадати вимоги
▪️ пропустити важливий сценарій
▪️ видати PASS без реального доказу

Тому наступний крок для Middle+ QA — не просто навчитися писати кращі промпти, а побудувати контрольований AI-процес, де AI бере на себе рутину, а QA контролює якість і фінальний результат.

На практичному спринті AI-QA Engineering: From Manual QA to AI Pipeline ви створите власний AI-QA pipeline та розберете, як використовувати AI для:
🔹 аналізу задач і вимог
🔹 створення test cases
🔹 PR та code verification
🔹 API / DB / Web testing
🔹 аналізу дефектів
🔹 контролю test coverage

🎯 Це не підготовка до нової професії. Програма створена для Middle+ Manual / General QA та QA Lead, які хочуть прокачати свої поточні компетенції та адаптуватися до нового AI-driven підходу.

🎤 Авторка програми — Анна Куркотова, Head of QA в iSpeedToLead, 8+ років у QA та авторка власного AI-QA pipeline.

🗓 Старт — 14 вересня | 6 тижнів
⚡️ Спеціальна умова: до 1 вересня діє знижка -24% на участь у спринті.

👉 Детальніше про програму:
https://cutt.ly/Pygdb7Cu