Россия ускоряет проверку кодов
Российская ИИ-система для тестирования программного обеспечения стала прорывом в автоматизации, экономике и экспорте технологий.
Качественный скачок в организации разработки ПО
Российские ученые из исследовательского R&D- центра Т-Технологии (Владивосток) разработали новый метод автоматизации тестирования программного обеспечения на основе искусственного интеллекта – Targeted Test Selection (T‑TS). Это интеллектуальная система способна автоматизировать тестирование и подбирать тесты, позволяющие выявить более 95% возможных ошибок.
Главное достижение – сокращение времени проверки исходного кода в 5–6 раз без потери качества. Метод эффективно работает даже при крайне больших и «разветвленных» кодовых базах.
Инновационная разработка теоретически позволяет отказаться от карт покрытия кода и использует статистику прошлых изменений. T-TS анализирует, какие именно файлы в коде менялись, кем, сколько раз это происходило и как часто эти изменения приводили к ошибкам. Для оценки изменений используется принцип «мешка слов» (bag-of-words), широко применяемый в поисковых системах: здесь каждой «единицей» в мешке становится статистика конкретного файла. На практике это напоминает сортировку почты: если письмо приходит от адреса, с которого уже пришло много спама, его стоит проверить особенно тщательно, но нет смысла перечитывать все письма подряд. Так же и с тестами: система предсказывает, какие из них с наибольшей вероятностью обнаружат ошибки при новых изменениях, опираясь на опыт прошлых сбоев.
Это не просто ускорение процесса, а качественный скачок в организации разработки ПО, который уже доказал свою эффективность на практике.
Система была внедрена в цифровую инфраструктуру одного из крупнейших российских банков – Т‑Банка – организации, где даже минимальная ошибка в коде может повлечь финансовые потери, сбои в работе сервисов и утрату доверия клиентов.
Стратегический актив российской IT-индустрии
Для российской IT-индустрии, сталкивающейся с вызовами импортозамещения и необходимостью повышения производительности, данная разработка – стратегический актив.
Система снижает нагрузку на вычислительные ресурсы: десятки часов ручного или полуавтоматического тестирования и сотни серверов, ранее задействованных в проверках, теперь могут быть перенаправлены на более сложные задачи – разработку, аналитику, обучение моделей. Это делает процесс тестирования не только быстрее, но и значительно дешевле, а главное – масштабируемым. Возможность легко адаптировать систему под растущие объёмы кода делает её идеальной для крупных проектов и распределённых команд. В перспективе это может стать одной из ключевых российских инноваций в области DevOps и QA-инженерии.
Для рядовых пользователей и клиентов банков внедрение такой системы означает повышение надёжности и стабильности цифровых сервисов – меньше сбоев, быстрее исправление ошибок, выше безопасность транзакций. Для компаний – оптимизация расходов: сокращение затрат на тестирование высвобождает бюджеты, которые могут быть направлены на развитие продуктов, зарплаты специалистов или снижение цен для конечных потребителей.
В масштабах экономики это ведёт к повышению эффективности IT-сектора, росту производительности труда и укреплению технологического суверенитета. Кроме того, открытая архитектура и универсальность системы создают экспортный потенциал – российские разработки могут стать востребованными за рубежом, особенно в странах, заинтересованных в независимых от западных платформ решениях.
Адаптивность и привлекательность для массового внедрения
Одно из главных преимуществ системы – её универсальность. Она совместима с любыми языками программирования и не требует глубокой настройки под конкретный проект или технологический стек. Это резко расширяет круг потенциальных пользователей – от стартапов до государственных корпораций. Внутри России первыми её внедрят компании-разработчики ПО: финтех, госорганизации, крупный бизнес, стремящийся оптимизировать CI/CD-процессы (непрерывную интеграцию и доставку). Открытый исходный код – ещё одно стратегическое решение: он позволяет любому игроку на рынке свободно использовать, адаптировать и дорабатывать систему под свои нужды, что ускоряет распространение технологии и формирует вокруг неё сообщество разработчиков.
Мировые аналоги, активно развивающиеся в последние годы, также применяют решения, ускоряющие тестирование с помощью машинного обучения, но большинство все же опирается на традиционные методы – в частности, карты покрытия. Кроме того, они, как правило, заточены под узкие фреймворки (например, Selenium, Jest, PyTest) или специфические стеки технологий.
В России за последние пять лет также появилось несколько ИИ-решений для ускорения тестирования, однако большинство из них требовали кастомизации под каждый проект, что ограничивало их масштабируемость.
Разработка исследовательского R&D- центра Т-Технологии кардинально отличается: она универсальна, не привязана к конкретным инструментам и при этом открыта для сообщества. Это делает её более гибкой, адаптивной и привлекательной для массового внедрения – как внутри страны, так и за её пределами.
Новый игрок на глобальном рынке автоматизированного тестирования
Инновация российских разработчиков предлагает производителям ПО комплексное решение: ускорение тестирования в разы, снижение затрат, универсальность применения и открытость кода. Это не просто инструмент – это новый стандарт организации QA-процессов. Прогнозируется активное внедрение системы в банковском секторе, госструктурах, IT-компаниях и даже стартапах, где скорость и экономия критически важны. Возможна интеграция решения в существующие CI/CD-платформы, что создаст целые экосистемы на его основе. Экспорт может начаться с дружественных стран – тех, кто заинтересован в технологической независимости или ищет альтернативы под санкционным давлением.
В долгосрочной перспективе российская ИИ-система способна стать глобальным игроком на рынке автоматизированного тестирования, демонстрируя миру, что российские разработки не только конкурентоспособны, но и опережают мировые аналоги по ключевым параметрам – универсальности, открытости и эффективности.
