Мы живем в эпоху, когда технологии прочно входят в нашу повседневную жизнь и постепенно перестают восприниматься как нечто из области фантастики.
От инноваций к качеству: новая реальность
Недавно, например, впервые была проведена пересадка трахеи, созданной с помощью 3D-печати из живых клеток. На фоне подобных достижений, Gartner, американская исследовательская и консалтинговая компания в сфере ИТ, вводит термин «физический ИИ». Под ним понимается перенос интеллекта из облака в устройства: роботов, дронов, промышленное оборудование и инфраструктуру. Такой подход расширяет возможности автоматизации физических процессов.
Deloitte, одна из крупнейших аудиторских и консалтинговых корпораций мира, добавляет: интернет нового поколения через спутники интегрирует прямые соединения в повседневные гаджеты, стирая границы связи.
Эти тренды формируют среду, в которой сложность систем растет, а требования к их надежности становятся выше. В таком контексте обеспечение качества выходит на новый уровень значимости, превращаясь в важный элемент устойчивых и безопасных инноваций.
Казахстан: движение в цифровом авангарде
Казахстан уверенно следует глобальной технологической повестке. Национальная концепция развития ИИ на 2024–2029 годы включает запуск суперкомпьютера Alem, создание Национальной платформы ИИ с более чем 100 агентами и подготовку законопроекта по регулированию ИИ. Национальный Банк и Национальная платежная корпорация представили доклад: из 94 участников финансового рынка 31% уже использовали ИИ в 2024 году, среди крупных банков — 60%. Страна заняла 39-е место из 64 в рейтинге IMD по цифровой конкурентоспособности за 2025 год, подтверждая готовность к технологическому рывку.
На фоне такой динамики тестирование ПО приобретает новую роль. Оно становится архитектурным компасом бизнеса, помогая адаптироваться к изменениям, внедрять инновации и превращать сложность цифровых решений в конкурентное преимущество.
Правовая база ИИ в Казахстане: влияние на тестирование ПО
С 18 января 2026 года вступил в силу Закон «Об искусственном интеллекте» (No. 230‑VIII) — первый в Центральной Азии комплексный нормативный акт, регулирующий работу с ИИ.
Основные положения
- Введена единая терминология: «ИИ‑система», «модель ИИ», «синтетические результаты», «национальная платформа» — это создает юридическую ясность и формирует общее поле для бизнеса и регуляторов.
- Применяется риск-ориентированный подход — ИИ-системы классифицируются по категориям воздействия. Для высокорисковых систем вводятся повышенные требования и обязательный аудит.
- Устанавливается национальный оператор ИИ, который создает инфраструктуру и поддержку экосистемы. При этом закон требует прозрачных и недискриминационных условий доступа, чтобы избежать монополии.
- Защищаются права пользователей — обязательное информирование о взаимодействиях с ИИ, защита персональных данных, объяснимость решений и право отказаться от использования таких систем.
Влияние на процессы обеспечения качества
- QA-команды будут тестировать алгоритмы на соответствие терминологии, управлению рисками и требованиям пояснения решений.
- Появятся стандарты для аудита ИИ-моделей: проверка безопасности, устойчивости и прозрачности.
- В финтехе, где ИИ используется для электронной идентификации, антифрод-проверок и кредитных решений, тестирование обеспечит соответствие законодательству и укрепление доверия клиентов.
Основные тренды тестирования ПО в 2026 году
1. Тестирование в продуктовой среде
Один из ключевых трендов — смещение фокуса от проверки перед релизом к анализу поведения систем в реальной эксплуатации.
Тестирование на ранних стадиях давно стало неотъемлемой частью проектов по разработке ПО в разных отраслях. Но теперь все больше организаций исследуют потенциал тестирования после релиза. 38% участников World Quality Report (WQR) 2025–2026, уже начали пилотные проекты для изучения его возможностей.
Компании используют ИИ для анализа эксплуатационных данных. Дополнительно применяются мобильная аналитика, проверки на основе сравнения альтернативных вариантов и контролируемое поэтапное внедрение изменений. Эти техники дают командам более глубокое понимание поведения пользователей, помогают выявлять проблемы, которые не проявляются до релиза, и отслеживать долгосрочные тенденции.
В контексте регулируемых рынков, включая Казахстан, тестирование в рабочей среде системы приобретает особую форму. Здесь оно все чаще реализуется через регуляторные песочницы. Это контролируемые среды, в которых компании могут запускать и проверять новые цифровые продукты, финтех‑решения и сервисы с реальными пользователями, но при ограниченных рисках и под надзором регуляторов. Такой подход уже применяется, в частности, в финансовом и государственном секторах, позволяя тестировать гипотезы, цифровые каналы и сервисные модели без полного вывода продукта на рынок.
Таким образом, тестирование в реальной эксплуатации постепенно становится стратегическим приоритетом 2026 года. Это отражает общий переход к практикам качества, которые сочетают оперативные инсайты с непрерывным улучшением.
2. Генеративный ИИ как инстумент повышения надежности ERP-систем и финтеха
Еще один важный тренд — использование генеративного ИИ для укрепления устойчивости и качества работы ERP‑ и финтех‑систем.
ERP‑платформы давно стали ключевым элементом цифровой архитектуры организаций: они объединяют данные, процессы и механизмы принятия решений. Благодаря этому компании могут поддерживать согласованность операций и эффективно координировать работу подразделений.
По мере роста сложности этих систем все больше внимания уделяется тому, как ИИ может поддержать их развитие — в операциях, аналитике и тестировании. Например, 44% участников WQR уже проводят пилоты для изучения потенциала генеративного ИИ в тестировании ПО. Интервьюируемые отмечают, что благодаря этому удалось сократить циклы тестирования на 39% и расширить возможности инженеров совмещать QA-задачи с написанием кода.
Использование ИИ в тестировании ERP способствует созданию более адаптивных корпоративных систем. К 2026 году организации, внедряющие ИИ-инструменты в процессы обеспечения качества, смогут перейти от реагирования на проблемы к проактивному управлению рисками.
В Казахстане это особенно заметно на примере банковского сектора. Более 30% банков внедряют машинное обучение и компьютерное зрение для задач электронной идентификации и проверки клиентов, предотвращения мошенничества и ускорения кредитных решений.
3. Автоматизация нового поколения с использованием ИИ
Новый тренд в области тестирования ПО — переход к автоматизации следующего поколения, где классические скрипты уступают место интеллектуальным, самонастраивающимся и масштабируемым решениям на базе ИИ.
Автоматизация тестирования вступает в этап системного развития. Компании выстраивают единую стратегию на уровне предприятия, где ИИ играет ключевую роль. Почти треть участников WQR заявили, что активно внедряют корпоративный подход к автоматизации тестирования, а 10% уже используют генеративный ИИ для создания до 75% всех скриптов.
Рост роли ИИ в автоматизации тестирования объясняется его практическими преимуществами. Он помогает сокращать QA-циклы, снижать расходы и повышать уверенность в качестве решений. Например, разработчик онлайн-игр уменьшил время разработки автоматизированных тестов на 28%, сэкономив 788 часов за девять месяцев.
В Казахстане заметную динамику показывают крупные финтех‑компании — Kaspi.kz и Halyk Bank, которые используют Open API и обрабатывают десятки тысяч запросов в день. Это делает автоматизацию важной частью их технологической экосистемы.
При этом данный подход требует внимательного управления, чтобы результаты ИИ оставались точными и соответствовали бизнес-приоритетам.
Компании, которые внедрят продуманный системный подход в 2026 году, смогут превратить автоматизацию тестирования в устойчивый, адаптивный и масштабируемый процесс.
4. Фокус на тестировании безопасности
Значимым трендом 2026 года становится расширение подходов к тестированию безопасности, которое интегрируется во все этапы жизненного цикла ИТ-систем.
Кибербезопасность является важным направлением для развития цифровых продуктов. Практика показывает, что отдельные уязвимости могут приводить к инцидентам, требующим своевременной реакции. Так, в корпоративной версии SharePoint был обнаружен дефект безопасности, позволявший злоумышленникам имитировать действия легитимных пользователей и получать доступ к связанным системам. Этот случай затронул порядка 100 компаний в разных странах.
Похожая ситуация произошла с компанией Marks & Spencer. В результате кибератаки с использованием программ‑вымогателей были временно нарушены онлайн‑продажи и возникли сопутствующие финансовые и репутационные издержки.
По мере цифровизации бизнес-процессов внимание к вопросам безопасности закономено растет. Регуляторы все чаще требуют, чтобы вопросы безопасности учитывались на всех этапах разработки цифровых продуктов. Компании переходят к подходу DevSecOps и создают специализированные центры экспертизы по безопасности.
В Казахстане также активизируется работа в этом направлении. Международный финансовый центр «Астана» открывает регуляторные песочницы для безопасного тестирования новых технологических решений. Банковский сектор, в свою очередь, усиливает подход «безопасность прежде всего» при разработке и эксплуатации цифровых платформ.
5. Интеграция Agile-практик в процессы тестирования
На фоне активной цифровой трансформации растет тренд интеграции Agile-подходов в тестирование, что помогает синхронизировать команды и оптимизировать сроки выпуска продуктов.
Agile продолжает развиваться: 74% участников последнего отчета о состоянии Agile используют гибридные, комбинированные или собственные модели. Это связано с доказанной способностью Agile ускорять взаимодействие, связывать разработку с бизнес-целями и поддерживать высокое качество ПО.
В отчете WQR также отмечается, что генеративный ИИ становится ключевым элементом успешных Agile-проектов. Он помогает поддерживать необходимый темп разработки и тестирования, облегчает создание артефактов и повышает устойчивость процессов.
При этом, несмотря на то что в течение следующих двух лет 33% организаций планируют включить до половины своих QA‑инженеров в Agile‑команды, многие компании по‑прежнему сталкиваются с рядом ограничений. Чаще всего они связаны с недостаточной автоматизацией, дефицитом необходимых навыков и неполным пониманием роли и ценности инженерии качества.
Чтобы эффективно преодолеть эти вызовы и сохранить за QA роль движущей силы, организациям необходимо усиливать предметную экспертизу и развивать взаимодействие между командами. Также важно формировать культуру непрерывного обучения, приоритизировать использование ИИ‑инструментов и формировать общее понимание ценности качества среди всех участников проекта.
Придерживаясь такого подхода, в 2026 году компании смогут превратить тестирование в адаптивную, интеллектуальную дисциплину. Она будет способствовать созданию бизнес‑ценности на каждой итерации и обеспечит более предсказуемые и зрелые результаты.
6. Усиление данных с помощью ИИ
В 2026 году особое значение приобретает тренд усиления работы с тестовыми данными с помощью ИИ.
Тестовые данные — фундамент тестирования ПО. 95% участников WQR применяют генеративный ИИ, чтобы ускорить подготовку данных и повысить их точность.
Кроме того, более трети опрошенных используют синтетические методы для формирования свыше четверти своих тестовых данных. Эти интеллектуальные подходы позволяют компаниям:
- обеспечивать более точные результаты тестирования;
- соблюдать регуляторные требования;
- снижать зависимость от данных «живых» систем;
- использовать безопасную альтернативу производственным данным.
Таким образом, в предстоящем году организации, которые сделают генеративный ИИ и синтетические данные основой своего подхода, смогут превратить тестовые данные в стратегический актив. Он будет поддерживать как устойчивое качество, так и регуляторное соответствие.
7. Интеграция генеративного ИИ в тестирование ПО
Заметно усиливается и тренд интеграции генеративного ИИ в тестирование. Компании все чаще используют ИИ‑агентов и интеллектуальные модели для сокращения QA‑циклов и повышения аналитичности процессов.
Генеративный ИИ помогает выявлять скрытые паттерны, ускорять создание тест-кейсов, анализировать дефекты, автоматизировать регрессионное и визуальное тестирование.
Несмотря на риски конфиденциальности и сложности интеграции, компании будут внедрять ИИ-агентов для оптимизации процессов, сохраняя контроль со стороны специалистов.
Заключение
Развитие ИИ в Казахстане подкреплено национальной стратегией, запуском суперкомпьютера и масштабным внедрением ИИ в финтех. Тестирование переходит от роли «детектора ошибок» к роли стратегического партнера в развитии инноваций.
Среди ключевых трендов 2026 года — тестирование в продуктовой среде, автоматизация, усиление мер безопасности, использование синтетических данных на базе генеративного ИИ и ряд других практик. Компании, которые выстраивают такие подходы, получат значительное преимущество на технологическом рынке.
Свяжитесь с a1qa, чтобы обеспечить безупречную работу ваших программных решений.