Automation In Action
Запрошуємо на традиційну щорічну онлайн-конференцію Automation in Action, яка відбудеться 19 листопада!
Темою цьогорічної події ми обрали «The New Testing Reality», адже вона присвячена новим викликам, архітектурі та методологіям у сфері тестування та забезпечення якості. У динамічному середовищі, де вимоги до швидкості та надійності постійно зростають, ми зібрали провідних експертів галузі, щоб обговорити еволюцію підходів і перевірені на практиці стратегії.
Що на вас чекає:
- надихаючі доповіді від визнаних фахівців у сфері автоматизації та інженерії якості;
- практичні кейси та демонстрації оптимізації тестових процесів в умовах сучасних реалій;
- глибока панельна дискусія, де ми проаналізуємо ефективні інструменти, стійкість до змін та нові стандарти тестування.
Теми та спікери:
«Чому ваше агентивне QA не працюватиме», Сергій Пірогов
AI-агенти, які «самі тестують», гарно виглядають на демо. А в реальних проєктах вони часто тихо зникають через місяць. Поговоримо, чому так стається і чи винна в цьому модель. Наприкінці дам чекліст, за яким можна перевірити, чи ваша команда готова до агентивного QA.
«Знання про продукт як артефакт якості з допомогою AI», Владислав Бабенко
У кожному продукті є функціональність, яку вже ніхто не може повністю пояснити. Людина, яка могла б це зробити, зайнята, документація відстає, а тестування перетворюється на здогадки. У цій доповіді представлено робочий підхід, який збирає дані з Confluence, Jira, системи управління тестами та коду в єдину базу знань — її команда може переглянути в будь-який момент.
На виході: специфікація, де кожне твердження має джерело, BDD-сценарії та аудит покриття, який демонструє, чи охоплене тестами кожне бізнес-правило. Ви вводите назву функціональності, йдете у своїх справах, а повертаєтеся вже до готового завдання. Ви побачите реальні кейси, отримані на живому корпоративному продукті.
«AI QE Teammate: підхід AI Factory до розробки та постачання ПЗ на реальному проєкті», Антоніна Тараненко
Поговоримо про AI Factory — підхід до розробки, у якому AI-агенти залучені до всього процесу постачання: від Jira-тікета до злитого коду й готових тест-кейсів. Розглянемо, що роблять 9 AI-агентів, як вони інтегруються з Jira та CI/CD і яке місце в цьому ланцюжку займає QA. Детально зупинимося на Test Cases Generator: як працюють його двофазний пайплайн і ланцюжок тригерів, як налаштувати JSON-конфігурацію, правила в Confluence та промпти. Наостанок поділюся інсайтами та практичним досвідом: де AI справді допомагає, де ні і які навички тепер потрібні QA-інженерам.
«Перехід на AI-native SDLC-процес і чому це особливо важливо для тестувальників», Олексій Жилін
AI вже давно перестав бути просто «помічником» для написання коду — він змінює весь AI-native SDLC-процес зсередини, і ті, хто продовжує використовувати його лише як «найкращий автокомпліт», залишаються далеко позаду. У цій доповіді розберемо, що насправді означає перехід на AI-native, чому ця трансформація критично важлива саме для тестувальників і як вартість розробки та тестування з AI може відрізнятися у десятки, а то й у 100 разів — залежно від того, як саме ви побудували свій процес.
«AI Governance: Реліз — це лише початок», Марина Дідковська
Ваш AI вже пройшов усі тести й потрапив у продакшн, але справжній виклик починається тоді, коли все навколо змінюється і постає питання: як тримати під контролем його ризики та масштаб можливих наслідків? Під час доповіді на основі шестирівневого фреймворку AI Governance ми детально розберемо, як оцінювати бізнес-ризики за межами звичайної точності та успішних тестів, як автоматизувати перевірки поведінки агентів, їхніх повноважень і потенційних наслідків, а також визначимо, коли штучний інтелект повинен продовжити роботу самостійно, звернутися по допомогу до людини чи повністю зупинитись — і як перевіряти всі ці запобіжні механізми вже після релізу.
«Патерни та антипатерни впровадження AI: від хаотичного використання AI до системного AI-Driven SDLC», Єгор Максимчук
Сьогодні інженерні команди активно впроваджують AI, проте замість системної трансформації в AI-Driven SDLC часто отримують хаотичний набір ізольованих рішень. У цій доповіді ми розглянемо ключові патерни та антипатерни такого впровадження: від вибору правильного контексту та архітектури (Markdown, MCP, RAG) до балансу між скілами, агентами й людським контролем у CI/CD. На реальних кейсах — від генерації тестів до AI Code Review — ми покажемо еволюційний шлях переходу від персональних асистентів до масштабованої та ефективної AI-екосистеми.
«Агенти пишуть, агенти тестують. А я що тут роблю?», Аліса Пєтівотова
Колись ми тестували код розробників, тепер — код агентів, яких налаштували розробники з допомогою AI. Звучить як рецепт хаосу, але насправді це нова інженерна задача. Розкажу, як тестувати AI-фабрики, які quality gates реально працюють і чому роль тестувальника не зникає, а стає цікавішою.
«Human Layer: ментальні моделі, які не автоматизуєш (поки що)», Олександр Романов
ШІ вже блискавично генерує тести й аналізує логи. Але якщо штучний інтелект робить усю рутину, в чому цінність QA-інженера? Наша суперсила — це ментальні моделі. У доповіді ми розберемо 7 моделей, які допоможуть знаходити приховані ризики, передбачати неочевидні збої та поєднувати критичне мислення з сучасними AI-асистентами. Ми не змагатимемося з ШІ у швидкості генерації кодів — ми навчимося ставити правильні запитання і знаходити проблеми там, де ШІ безсилий.
«е2е тести по матриці залежностей», Наталія Попелишко
Як скоротити кількість регресійних тестів на 90% і отримати за це премію :)
Розклад виступів STREAM I:
12:00-12:05 — вступне слово
12:05-12:45 — Аліса Пєтівотова, «Агенти пишуть, агенти тестують. А я що тут роблю?»
12:50-13:30 — Олексій Жилін, «Перехід на AI-native SDLC-процес і чому це особливо важливо для тестувальників»
13:35-14:15 — Єгор Максимчук, «Патерни та антипатерни впровадження AI: від хаотичного використання AI до системного AI-Driven SDLC»
14:20-15:00 — Сергій Пірогов, «Чому ваше агентивне QA не працюватиме»
15:05-15:45 — Марина Дідковська, «AI Governance: Реліз — це лише початок»
15:50-17:00 — панельна дискусія, учасники Марина Дідковська та Артур Шевченко
Розклад виступів STREAM II:
12:00-12:05 — вступне слово
12:05-12:45 — Антоніна Тараненко, «AI QE Teammate: підхід AI Factory до розробки та постачання ПЗ на реальному проєкті»
12:50-13:30 — Владислав Бабенко, «Знання про продукт як артефакт якості з допомогою AI»
13:35-14:15 — Олександра Ковальова
14:20-15:00 — Наталія Попелишко, «е2е тести по матриці залежностей»
15:05-15:45 — Олександр Романов, «Human Layer: ментальні моделі, які не автоматизуєш (поки що)»
Реєструйтеся та слідкуйте за нашими оновленнями, щоб не пропустити жодної важливої новини!
СПІКЕРИ:
МАРИНА ДІДКОВСЬКА
Senior Director @EPAM
Марина — старша директорка, докторка філософії (PhD), доцентка, керівниця напряму AI Governance та практики Quality Engineering у Західній та Центральній Європі в EPAM. Авторитетна міжнародна спікерка (EuroSTAR, AutomationSTAR, STAREAST, SEETEST, HUSTEF, ProQuality). Створює інженерні системи контролю й безпеки штучного інтелекту для організацій, завжди орієнтуючись на бездоганну якість та результат.
АРТУР ШЕВЧЕНКО
Director of Engineering @NDA
Артур має 12 років різноманітного досвіду в бекенд-розробці, архітектурі, менеджменті, тестуванні продуктивності та автоматизації. Останніми роками працює на посаді Engineering Director. Має сертифікати AWS Solutions Architect та ISTQB Advanced TAE, а також науковий ступінь PhD.
ЄГОР МАКСИМЧУК
Quality Architect @EPAM
AI-Driven QA Architect із понад 10-річним досвідом у сфері Quality Engineering, автоматизації тестування та Performance Testing. Спеціалізується на інтеграції генеративного штучного інтелекту (GenAI) та агентних AI-систем у процеси розробки програмного забезпечення (SDLC). Автор внутрішніх навчальних курсів з AI в EPAM та незалежних освітніх програм на qastudy.online, де ділиться практичним досвідом впровадження AI в інженерні процеси та сучасні підходи до тестування. Автор каналів: AIDevTestOps та qastudy.online.
ВЛАДИСЛАВ БАБЕНКО
Quality Engineering Manager @EPAM
Владислав має понад 10 років досвіду в тестуванні програмного забезпечення. Керує QA-процесами для корпоративної коучингової платформи з командою понад 15 інженерів. EPAM AI Champion і QE UA AI Ambassador.
СЕРГІЙ ПІРОГОВ Lead QA (monoмаркет) у mono
Сергій — переможець Ukraine IT Award 2018 “Quality Assurance”. Експерт в області автоматизації тестування. Також Сергій робить значний внесок у спільноту як активний спікер та член програмного комітету різних професійних конференцій. Засновник телеграм-каналу automation-remarks.com.
АЛІСА ПЄТІВОТОВА
Senior Quality Architect @EPAM
Аліса — Senior Quality Architect і AI Adoption Lead в EPAM Systems із 15+ роками досвіду в Quality Engineering. Колись тестувала те, що написали розробники, тепер — те, що написали агенти, яких налаштували розробники, яким допомагав AI. Знає, як у цьому ланцюжку не загубити якість, і охоче поділиться.
ОЛЕКСАНДР РОМАНОВ
Senior Software Engineer in Test @Shielded Technologies
За 15+ років в автоматизації Олександр успішно попрацював із вебдодатками, платіжними системами, іграми, мікросервісами, розподіленими системами та блокчейном. Спікер багатьох конференцій (TestCon Europe, Selenium Camp) і ведучий подкасту Testing Minutes. А також автор каналу Test Engineering Notes.
ОЛЕКСІЙ ЖИЛІН
Quality Architect II @EPAM
Олексій — Quality Architect та AI Architect із понад 20-річним досвідом у розробці ПЗ, з яких понад 10 років припадає на лідерство команд Quality Engineering для топових enterprise-клієнтів США та Європи. Має експертизу в реверс-інжинірингу легасі-продуктів та їх редизайні на сучасну архітектуру, стратегіях міграції в хмари Google та Amazon, а також у підготовці до production-релізів. Впроваджує інноваційні Gen AI-рішення та веде AI Adoption для багатьох команд, покриваючи повний SDLC-процес від ідеї до результату та звітування
АНТОНІНА ТАРАНЕНКО
Lead Software Quality Engineer @EPAM
Антоніна — досвідчена Lead Software Quality Engineer із понад 10-річним стажем у галузі тестування й забезпечення якості. Як AI-практикиня та амбасадорка, вона активно впроваджує штучний інтелект у процеси QA: використовує AI-агентів і LLM для генерації тест-кейсів, покращення документації та аналізу дефектів. Особливу увагу приділяє відповідальному використанню AI та досягненню вимірюваних результатів у проєктах.
НАТАЛІЯ ПОПЕЛИШКО
Senior Quality Engineer @doxy.me
Наталія — експертка з автоматизації тестування з 8-річним досвідом. Авторка курсів в ІТ-школах, освітніх програмах ЧНУ ім. Ю. Федьковича та надійного технічного YouTube-каналу, який здобув перемогу на DOU Awards 2023 у номінації «Найкращий технічний YouTube-канал». Менторка понад 300 фахівців в Україні та США, постійна суддя хакатону DevChallenge, а також активна спікерка на провідних ІТ-подіях (QA Party Hard, QA Hills) та подкастах.
модератори
ВОЛОДИМИР КАПУСТІН Senior Software Testing Manager
АРТЕМ ОВЧАРЕНКО
Software Testing Team Leader