1. Почему большинство инструментов QA на базе ИИ терпят неудачу в продакшенеСхема уже знакома: команда интегрирует LLM в свой рабочий процесс QA, демонстрация впечатляет заинтересованные стороны, а через три месяца инструмент тихо выводится из эксплуатации. Сгенерированные им тесты требовали ручной доработки. Анализ первопричин был настолько общим, что подходил к любому сбою. Предоставление данных приводило к несогласованному состоянию сред. Инженер, находящийся на дежурстве, перестает ему доверять и возвращается к ручной работе.Проблема редко заключается в самой модели. Она кроется в инженерии, окружающей модель. Производственные системы ИИ требуют такой же строгости, как и любое другое программное обеспечение: контрольные точки качества, ограниченные режимы отказа, проверяемые выходные данные и четкие контракты о том, что система будет делать, а что не будет делать автономно. Большинство интеграций QA на базе ИИ пропускают все это, выпускают тонкую обертку вокруг промпта и удивляются, почему внедрение застопорилось.