AI w testowaniu oprogramowania: Sii Polska publikuje przełomowy raport z badania Testing Lab – AI Edition
07.04.2026
Sztuczna inteligencja na dobre zagościła w codziennej pracy zespołów IT, stając się naturalnym elementem środowiska, a nie tylko przejściowym eksperymentem. Choć w obszarach, takich jak analiza dokumentacji czy tworzenie scenariuszy testów manualnych korzyści z jej użycia wydają się intuicyjne, branży wciąż brakuje rzetelnych danych dotyczących automatyzacji testów.
Dlatego Sii Polska przeprowadziła Testing Lab – AI Edition – kontrolowany eksperyment badawczy, którego celem było zmierzenie realnego wzrostu produktywności oraz sprawdzenie, czy szybsza praca nie odbywa się kosztem jakości kodu. Przeczytaj artykuł, aby poznać wnioski płynące z badania.
20 ekspertów, 8 godzin i starcie dwóch światów
Eksperyment został zaprojektowany jako kontrolowane porównanie dwóch metod pracy. W wydarzeniu wzięło udział 20 ekspertów, podzielonych na dziesięć dwuosobowych zespołów o zbliżonym poziomie doświadczenia. Uczestników przydzielono do dwóch grup:
- Team AI: Zespoły wykorzystujące asystentów kodowania i modele LLM.
- Team Oldschool: Grupa pracująca metodami klasycznymi, bez wsparcia sztucznej inteligencji.
Uczestnicy stanęli przed wyzwaniem typu „greenfield” – musieli od zera zaprojektować i wdrożyć framework do automatyzacji testów UI i API dla systemu e-commerce w stacku Java, C# i Playwright/Selenium. Nad merytoryką czuwało jury złożone z ekspertów Sii Polska: Krzysztof Bednarski, Tomasz Kuran oraz Remigiusz Bednarczyk.
Dlaczego warto przeczytać raport?
Odbiorcy raportu poznają odpowiedź na pytanie: jak bardzo AI zmienia produktywność i jakość pracy zespołów QA. W raporcie Sii Polska pokazuje:
- Skalę różnicy, której nie da się zignorować
Zespoły AI dostarczyły od 5 do niemal 200 testów. Zespoły bez AI – od 5 do 8. To pokazuje, że użycie AI to nie optymalizacja, a całkowita zmiana poziomu wydajności. - Co dzieje się z jakością
Kod oceniano według 8 kryteriów inżynierskich (architektura, stabilność, dane testowe, diagnostyka). Wniosek? AI nie tylko przyspiesza – w wielu obszarach sztuczna inteligencja poprawia jakość organizacji rozwiązania. - Dlaczego doświadczenie jest dziś jeszcze ważniejsze
Najlepsze wyniki osiągały zespoły pracujące iteracyjnie i świadomie sterujące modelem. AI nie wyrównuje poziomu, lecz wzmacnia najlepszych testerów, którzy umiejętnie stosują wsparcie sztucznej inteligencji. - Gdzie AI zawodzi
Modele potrafią „utknąć” w błędnym kierunku – np. przy dynamicznych selektorach. W raporcie pokazano konkretne przypadki błędów i ich konsekwencje. - Jak podejmować decyzje o wdrożeniu AI
Raport daje podstawy do budowania strategii opartej na danych, a nie na trendach. Eksperci Sii radzą kiedy warto użyć sztucznej inteligencji, a kiedy lepiej nie ryzykować.
Mądre zastosowanie AI zaczyna się od wiedzy – pobierz raport
Nie opieraj swojej strategii na domysłach – sprawdź fakty i przygotuj swój zespół na nową erę w testowaniu. Pobierz pełny raport i dowiedz się, jak mądrze wdrażać AI w Twoich projektach!
TESTING LAB – AI EDITION
.
Co tak naprawdę decyduje o powodzeniu testów w erze modeli
językowych wielkiej skali (LLM)?
Zbadaliśmy to w ramach eksperymentu badawczego.
.
.
Co dalej? Kontynuacja eksperymentu
Pierwsza edycja pokazała bardzo wyraźnie: AI potrafi dać ogromną przewagę, ale o wyniku decyduje sposób jego wykorzystania. Różnice między zespołami były na tyle duże, że to nie sama technologia, lecz podejście do pracy z nią stało się najważniejszym wnioskiem z badania.
Dlatego kolejna edycja Testing Lab będzie skoncentrowana na znalezieniu najskuteczniejszych sposobów użycia AI – zespół Sii Polska chce sprawdzić, które metody, narzędzia i podejścia rzeczywiście przyspieszają pracę, pozwalają utrzymać wysoką jakość kodu oraz jednocześnie ograniczają koszty wynikające z wykorzystania modeli.
Jeśli pierwsza edycja odpowiadała na pytanie „czy AI działa”, to kolejna odpowie na znacznie ważniejsze: jak korzystać z AI, żeby maksymalizować efekt bez kompromisów w jakości i kosztach.
