Спонсируемый материал
Опубликовано 13 апреля 2026 года
Предоставлено Tricentis
Спонсируемый контент
От Tricentis
КОНТЕНТ ПОДГОТОВЛЕН
ИИ полностью изменил границу между человеческим воображением и тем, что возможно. На этом фоне использование ИИ в бизнесе стало массовым, а поставка ПО — одной из ключевых областей внедрения.
В 2026 году ведущие мировые технологические компании уже используют ИИ для генерации большей части своего кода, а некоторые команды разработчиков сообщают, что не писали код вручную месяцами. ИИ сокращает создание кода с дней до секунд, производительность стремительно растет, и вместе с этим темп поставки создает новые риски, которыми командам нужно уметь управлять.
В современных тесно связанных экосистемах приложений одна ошибка может быстро распространиться по нескольким сервисам, а ускорение на базе ИИ усиливает последствия, когда точность дает сбой. Последний обзор McKinsey State of AI показывает, что эта проблема становится все острее: 51% организаций, использующих ИИ, столкнулись как минимум с одним негативным эффектом, и почти треть отдельно указывает на проблемы, вызванные неточностью ИИ. Когда скорость опережает контекст и управление, поставка на базе ИИ может подорвать целостность релиза.
Хотя универсальные инструменты ИИ могут быстро давать подсказки, они редко понимают уникальные и сложные связи внутри enterprise-ландшафта приложений. Отраслевые исследования подтверждают этот вывод: несмотря на широкое распространение, такие высокорисковые зоны, как неточность и объяснимость, по-прежнему недостаточно закрыты, что подчеркивает необходимость платформ, которые встраивают governance, контекст и auditability прямо в повседневные процессы quality workflows. Без такой основы выходные данные ИИ могут быстро стать ненадежными и создать риск там, где организации меньше всего могут себе это позволить.
Quality engineering — ключ к тому, чтобы добиться скорости, которую дает ИИ, не жертвуя доверием, контролем и качеством. И поскольку ИИ уже используется в большинстве enterprise-команд разработки ПО, а внедрение ускоряется каждый год, quality-командам нужно выстраивать operating model, который будет поспевать за темпом, не теряя управляемости. Без правильного подхода компаниям будет сложно сократить разрыв между амбициями и доверием.
Именно эту задачу мы и решили.
Tricentis Agentic Quality Engineering Platform
Мы представляем унифицированную agentic-платформу для качества ПО, которая разворачивает скоординированную команду интеллектуальных AI agents, каждый из которых предназначен для поддержки ключевых этапов quality engineering — от test planning до functional automation и performance engineering. Вместе они помогают QA-командам успевать за растущей скоростью ИИ, одновременно обеспечивая, чтобы human oversight, judgment и accountability оставались строго на месте.
Tricentis Agentic Quality Engineering Platform объединяет три ключевых элемента:
- AI agents, специально созданные для quality engineering
- десятилетия глубокой экспертизы и собственные технологии
- контекстные знания почти по 200 enterprise-технологиям, а также по web- и custom-приложениям
Все координируется через Tricentis AI Workspace — единый command center для agentic quality engineering. Благодаря общему контексту, интегрированным workflow и нативной agent-to-agent collaboration AI Workspace становится system of record и вашим «control tower» для качества. Governance, approvals и auditability встроены прямо в процесс исполнения, обеспечивая прозрачность и доверие без замедления команд.
Как объясняет CEO Tricentis Кевин Томпсон, «ИИ может создавать код с беспрецедентной скоростью, но нехватка уверенности в качестве создает реальную боль для CIO. Предприятия не могут позволить себе риск небезопасного или низкокачественного кода, созданного ИИ. Мы решаем эту проблему с помощью первой end-to-end agentic quality platform, которая позволяет выпускать качественные релизы со скоростью ИИ — безопасно ускоряя time-to-value».
Мы уже видим эффект на практике в самой Tricentis, где начали использовать agentic testing внутри компании. Результаты меняют наши собственные проекты. Недавно cloud migration, который ранее занял бы месяцы, был завершен всего за одну неделю с помощью agentic AI. Прелесть этой технологии в том, что она позволяет сокращать release cycles без дополнительного риска. Иными словами, делать быстро и делать правильно больше не противоречащие друг другу цели. Именно такие изменения enterprise-сектор ждал, и мы рады быть среди тех, кто ведет этот процесс.
Познакомьтесь с agents, которые обеспечивают качество на базе ИИ
Несколько специализированных AI agents работают вместе с AI Workspace, каждый со строго определенными обязанностями и созданный для усиления экспертизы QA- и engineering-команд. Пользователи могут запускать скоординированные agentic workflows из AI Workspace или из инструментов Tricentis. Вместе эти agents создают единый, основанный на интеллекте quality ecosystem, который позволяет организациям перейти от экспериментов с ИИ к масштабному operationalization. Это новая модель, которая сочетает скорость ИИ с человеческим judgment, помогая командам внедрять инновации быстро и уверенно.
Эти agents поддерживают команды на протяжении всего SDLC:
Agentic Test Automation
Agentic Test Automation в Tosca, которую мы выпустили в прошлом году и недавно обновили новыми возможностями, позволяет enterprise QA-командам создавать полную, сложную automation, просто описывая свои требования на естественном языке. Построенное на продвинутой test automation technology Tosca, решение сокращает ручной труд до 85% и помогает командам выпускать качественное ПО со скоростью ИИ.
Решение воплощает automation следующего поколения, позволяя пользователям любого уровня автоматически создавать модульные end-to-end tests для широкого спектра enterprise-технологий — от SAP до web.
Узнайте больше об Agentic Test Automation
Agentic Test Creation
Встроенный непосредственно в Tricentis qTest, Agentic Test Creation помогает test engineers преобразовывать входные данные на естественном языке в высококачественные, переиспользуемые test cases за секунды. Это устраняет дублирование, ускоряет покрытие и избавляет команды от зависимости от узкоспециализированной экспертизы в инструментах.
Как intelligence layer внутри qTest, Tricentis Agentic Test Creation превращает вашу test management system в полностью связанный, управляемый agent-driven quality hub. Связывайте requirements, results, risk signals и historical context, чтобы каждый тест оставался согласованным с бизнес-приоритетами, а каждый релиз двигался вперед с ясностью и уверенностью.
Узнайте больше об Agentic Test Creation
Agentic Performance Testing
В сочетании с AI Chat для NeoLoad Web Agentic Performance Testing автономно выполняет performance workflows, опираясь на более чем 20 лет экспертизы в performance validation. Agentic-возможности в analysis, design и execution переопределят подход команд к validation и сделают performance engineering экспертного уровня доступным как техническим, так и нетехническим пользователям.
Благодаря анализу экспертного уровня Agentic Performance Testing превращает сырые данные в мгновенные инсайты, чтобы команды могли анализировать результаты так же быстро, как их получают, и принимать near real-time решения go/no-go.
Узнайте больше об Agentic Performance Testing
Основа для будущего quality engineering
Этот релиз представляет собой первый шаг к фундаментально новой operating model, в которой качество становится непрерывным, контекстным и интеллектуально автоматизированным на каждом уровне enterprise.
Лидеры отрасли уже признают значимость этого подхода. Пол Ди Грация, вице-президент по Quality Engineering в Wolters Kluwer, описывает эффект так:
«По мере того как ИИ ускоряет создание ПО, настоящей проблемой становится доверие. Наш подход переводит качество от ручного создания тестов к confidence engineering. Вместо простого генерирования тестов наши agents выявляют неизвестные факторы, предотвращают классы дефектов, orchestrate risk-based validation и поддерживают человеческое принятие решений. Это позволяет нам двигаться со скоростью ИИ, выпуская продукт ответственно».
Мы строим будущее fully autonomous, continuously governed quality engineering — будущее, в котором ИИ не просто ускоряет поставку, а активно усиливает доверие, resilience и принятие решений в масштабе. В этой модели люди по-прежнему остаются у руля: они задают стратегию, направляют результаты и применяют judgment, а ИИ берет на себя сложность, объем и скорость, требуемые современными системами.
Agentic Quality Engineering Platform объединяет AI agents, enterprise context и глубокую экспертизу тестирования в единую governed ecosystem, создавая условия для того, чтобы организации не только двигались со скоростью ИИ, но и делали это безопасно, уверенно и повторяемо.
Это больше, чем постепенное улучшение. Это начало новой эпохи в quality engineering, где предприятия наконец смогут поспевать за скоростью инноваций ИИ, не жертвуя доверием. Если прошлое десятилетие было определено automation, то следующее будет определено intelligent autonomy. С Tricentis Agentic Software Quality Engineering Platform это будущее уже рядом.
Материал — перевод статьи с английского.
Оригинал: Introducing the first end-to-end enterprise agentic quality platform