ООО "Перфоманс Лаб" провело опрос о российском рынке тестирования и обеспечения качества (QA) в ИТ-компаниях. В опросе приняли участие 470 представителей организаций разного уровня, в том числе стартапов. Также компания провела ряд интервью с ведущими представителями рынка.

Опрос проводился с декабря 2025 г. по февраль 2026 г., обработка и анализ данных - с марта по май 2026 г. Респондентами выступили руководители QA-команд, директора по качеству, руководители разработки, а также владельцы и топ-менеджмент компаний. Небольшую долю выборки составили старшие и ведущие QA-инженеры. Эксперты "Перфоманс Лаб" изучили технологические приоритеты компаний, использование искусственного интеллекта (ИИ), работу QA-команд.

По результатам опроса, 60% компаний назвали рабочие процессы управляемыми, еще 31% - оптимизированными. При этом представители компаний все чаще оценивают эффективность QA через бизнес-показатели: 62% смотрят на инциденты в продуктовой среде, 39% - на удовлетворенность пользователей, 34% - на скорость вывода продукта на рынок.

"Главный бизнес-показатель эффективности QA заключается в снижении скорости вывода на рынок (time-to-market) при сохранении должного уровня качества. Быстрый релиз не означает зрелый процесс. Если ускорение достигается за счет роста дефектов, откатов и инцидентов в продуктивной среде, то бизнес просто переносит стоимость ошибок на более поздний и дорогой этап. Эффективная QA-функция помогает команде быстрее и безопаснее доводить изменения до пользователя", - рассказал руководитель отдела тестирования ООО "МД Аудит" (MD Audit, входит в ГК Softline) Николай Кириченко.

"Эффективность QA не сводится к какому-то одному параметру. За каждый выигрыш в скорости или стоимости приходится платить качеством. Но если выстраивать иерархию по воздействию на бизнес в целом, то на первом месте будут инциденты в продуктивной среде, их критичность и частота. Затем - удовлетворенность пользователей и отток, а также скорость вывода на рынок. Если все свести к одному принципу, то я уверен, что эффективность QA правильней будет мерить стоимостью инцидентов, которых удалось избежать. Количество проведенных тестов здесь вторично", - считает генеральный директор ООО "Сайбер Бизнес Консалтинг" Дмитрий Лившин.

Главным приоритетом рынка стала автоматизация: на ней фокусируются 67% компаний. Далее идут взаимодействие с разработкой и бизнесом (35%), внедрение ИИ в QA (31%), развитие метрик качества (25%) и подготовка специалистов QA (25%).

Только 15% компаний активно используют ИИ в продуктивных QA-процессах, 21% - ведут пилотные проекты, 30% - изучают сценарии применения. В итоге 36% рынка уже перешли от интереса к практическому применению. Самый популярный сценарий - генерация тест-кейсов из требований (52%). Кроме того, технология ИИ стала главным приоритетом будущего в тестировании - ее планируют развивать 43% компаний.)

"ИИ в тестировании стал по-настоящему доступен буквально пару лет назад, а у любой технологии есть кривая взросления: сначала интерес, затем пилоты и только потом продуктив. 21% компаний уже ведет пилоты, еще 30% изучают сценарии. Поэтому 15% компаний, активно использующих ИИ, - вовсе не малый показатель. Это те, кто первыми прошли через сомнения и довели дело до реальной эксплуатации", - отметил евангелист ИИ-решений компании Artezio (входит в ГК "Ланит") Александр Николайчук.

"Пилот по внедрению ИИ в QA стоит недорого. Для этого нужны команда из двух-трех инженеров, несколько месяцев работы, лицензии или мощности под локальную модель - все это в среднем обойдется в 1,5 - 4 млн руб. Но полноценное масштабирование на крупный продукт с интеграцией в CI/CD, подготовкой данных и обучением людей - это уже десятки миллионов. Именно в таком разрыве между дешевым экспериментом и дорогим внедрением половина рынка сейчас и застряла", - добавил Александр Николайчук.

Представители компаний воспринимают автоматизацию как базовую практику, но среди ее трудностей называют дефицит компетенций (37% опрошенных), нестабильность тестовой среды (31%), интеграцию инструментов (23%) и качество тестовых данных (23%). Главный измеримый эффект автоматизации - сокращение времени выполнения регрессионного тестирования (68%).