ELMA365: три итерации до полезного ИИ для тестирования

⚡ Главное за 5 секунд - Суть: команда КОРУС Консалтинг автоматизировала тестирование ELMA365 с помощью ИИ-инструмента, пройдя три итерации. - Где доступно: Татьяна Веселова, руководитель направления ELMA в департаменте CRM&BPM, описала кейс на Habr. - Ограничение: полностью исключить человека из процесса не получилось — итоговое решение полуавтоматическое. ### 🔍 Что обнаружено Команда внедряет и кастомизирует low-code платформу ELMA365. Выделенных тестировщиков нет, поэтому аналитики перед каждым релизом вручную проверяют формы, роли, согласования и регрессионные сценарии. Первая версия ИИ-инструмента была «вайбкоднута» через Claude всего за пару недель. Она изучала выгрузку конфига и должна была самостоятельно придумывать тест-кейсы, прогонять их и выдавать отчёт. На деле ИИ проверял только функциональность отдельных элементов интерфейса, например обязательность формы, и показывал «всё работает». Такие «зелёные тесты» не подтверждали, что пользовательский сценарий проходит целиком и условия срабатывают корректно. На второй итерации ИИ подключили к системе по API: инструмент создавал записи в бэкенде и заполнял поля форм. Но такой подход полностью игнорировал UX: не проверялись логика интерфейса, обязательность полей, зависимость от определённых данных и сложные последовательности. Только третья итерация с Playwright дала значимый результат: инструмент заходит в браузер под учётной записью конкретного пользователя и повторяет действия человека в реальном сценарии. Однако и здесь ИИ часто останавливался на середине: не понимал, к какому итоговому статусу должен прийти процесс, и не мог самостоятельно переключаться между учётными записями с разными ролями. В итоге решение стало полуавтоматическим: ИИ выполняет сценарии в браузере, а аналитик валидирует ожидаемые результаты. ### 💡 Почему это важно Практическая польза — после трёх итераций инструмент снизил нагрузку аналитиков примерно на 30%. Для команд без выделенных тестировщиков это заметный выигрыш: рутина перестала полностью съедать время людей, которые занимаются требованиями, документацией, архитектурой и клиентами. Кейс также показывает, что ИИ не заменяет специалиста в тестировании, а сдвигает его роль на валидацию сценариев и ожидаемых результатов. Это реалистичный сценарий автоматизации: сначала инструмент, потом разбор ошибок, затем встраивание человека в процесс. ### 🧩 Контекст В командах внедрения ELMA365 есть руководители проектов, разработчики и аналитики, но выделенных тестировщиков нет. Аналитики проводят регрессионное тестирование перед каждым релизом, даже если после презентации системы клиенту внесены только минорные правки. Именно эта рутина подтолкнула Татьяну Веселову к эксперименту: клиенты спрашивали, почему при наличии ИИ всё делается руками. Первые две итерации — анализ выгрузки конфига и подключение по API — не дали полезного результата. Только переход на Playwright позволил получить рабочее полуавтоматическое решение, где ИИ эмулирует действия пользователя, а человек проверяет корректность сценариев.

🔗 Читать на habr.com