AI dla QA Managera

AI dla QA Managera to PIERWSZE w Polsce szkoleń przygotowanych specjalnie dla QA Managerów, Test Leadów, Head of QA oraz osób odpowiedzialnych za jakość oprogramowania, które chcą świadomie wykorzystywać narzędzia AI w zarządzaniu procesem QA.

Szkolenie jest dla Ciebie, jeśli chcesz lepiej planować jakość, sprawniej analizować ryzyka, skuteczniej raportować status testów, wspierać automatyzację testów, analizować defekty oraz wdrażać AI w zespole QA w sposób uporządkowany, bezpieczny i nastawiony na realną wartość biznesową.

W ramach szkolenia skupiamy się na praktycznym wykorzystaniu AI z perspektywy osoby zarządzającej jakością. Nie jest to szkolenie z promptowania dla testerów ani techniczne szkolenie z automatyzacji. To warsztat pokazujący, jak QA Manager może wykorzystać AI do podejmowania lepszych decyzji, usprawniania procesu testowego, podnoszenia efektywności zespołu i lepszej komunikacji z biznesem.

Celem szkolenia jest pokazanie, jak od następnego dnia po szkoleniu możesz wykorzystać AI do pracy nad strategią testów, planowaniem jakości, analizą ryzyka, raportowaniem, automatyzacją testów, analizą defektów oraz wdrożeniem standardów pracy z AI w zespole QA.

To szkolenie nie koncentruje się wyłącznie na narzędziach. Skupiamy się na procesie, odpowiedzialności, dowożeniu wartości i świadomym wykorzystaniu AI w zarządzaniu jakością oprogramowania.

Naszym priorytetem jest efekt – czyli praktyczna wiedza, którą można wykorzystać w realnym środowisku projektowym. Dlatego szkolenie prowadzone jest w formule warsztatowej, z przykładami, case studies i pracą na sytuacjach typowych dla QA Managerów, Test Leadów i osób odpowiedzialnych za jakość.

Szczegóły dotyczące formy szkolenia – online lub stacjonarnie, godziny rozpoczęcia oraz konkretnej daty – znajdziesz przy dedykowanym terminie szkoleniowym.

W przypadku szkolenia online spotkanie jest nagrywane, a uczestnicy otrzymają bezpłatny dostęp do nagrania na minimum 60 dni. Dzięki temu będzie można wrócić do omawianych zagadnień, utrwalić materiał i ponownie przeanalizować przykłady związane z wykorzystaniem AI w zarządzaniu jakością oprogramowania.

Dla kogo jest to szkolenie?

Szkolenie jest przeznaczone dla:

• QA Managerów
• Test Leadów
• Head of QA
• QA Leadów
• Engineering Managerów odpowiedzialnych za jakość
• Delivery Managerów i Project Managerów współpracujących z zespołami QA
• osób odpowiedzialnych za strategię testów, proces QA i raportowanie jakości
• liderów zespołów testowych, którzy chcą wdrożyć AI w pracy zespołu
• organizacji, które chcą uporządkować sposób wykorzystania AI w procesie jakości

Co zyskasz dzięki szkoleniu?

Po szkoleniu będziesz potrafić wykorzystywać AI w pracy QA Managera, aby:

• lepiej planować jakość w projekcie, sprincie i release’ie
• szybciej przygotowywać oraz weryfikować test strategy i test plan
• skuteczniej identyfikować ryzyka produktowe, techniczne i biznesowe
• podejmować lepsze decyzje dotyczące zakresu testów
• oceniać, które obszary warto automatyzować, a które nie przynoszą realnej wartości
• analizować defekty, trendy i powtarzalne problemy jakościowe
• przygotowywać raporty jakościowe dla zespołu, klienta, managementu i biznesu
• komunikować ryzyka w bardziej zrozumiały i decyzyjny sposób
• tworzyć standardy pracy z AI w zespole QA
• ograniczać chaos związany z przypadkowym używaniem AI przez różne osoby
• zaplanować roadmapę wdrożenia AI w zespole QA
• mierzyć efekty wdrożenia AI w procesie jakości

Agenda

Szkolenie jest jednodniowe i intensywne. Czas przewidziany na szkolenie to 7-8 godzin.

W trakcie szkolenia nie skupiamy się wyłącznie na teorii. Poszczególne obszary zostaną pokazane na praktycznych przykładach, które pozwolą uczestnikom lepiej zrozumieć, jak wykorzystać AI w zarządzaniu jakością oprogramowania.

AI w roli QA Managera

• Gdzie AI realnie wspiera QA Managera, Test Leada i Head of QA
• AI jako wsparcie decyzji, a nie zastępstwo lidera
• Różnica między indywidualnym użyciem AI a wdrożeniem AI w zespole QA
• Jak AI może wspierać codzienną pracę osoby zarządzającej jakością
• Najczęstsze błędy przy wykorzystaniu AI w procesie QA
• Ograniczenia AI i odpowiedzialność za decyzje jakościowe
• Jak ocenić, czy AI realnie zwiększa efektywność zespołu
• Jak nie sprowadzić AI wyłącznie do generowania promptów

Strategia jakości i planowanie testów z AI

• Wykorzystanie AI do przygotowania test strategy i test planu
• Review strategii testów z pomocą AI
• Określanie zakresu testów dla projektu, sprintu lub release’u
• Planowanie regresji i smoke testów
• Dobór podejścia testowego: testy manualne, automatyzacja, API, performance, security
• Identyfikacja obszarów wymagających większej kontroli jakości
• Weryfikacja kompletności podejścia testowego
• Uspójnienie standardów QA w zespole
• Wykorzystanie AI do pracy z dokumentacją projektową i wymaganiami
• Przygotowanie rekomendacji dotyczącej podejścia QA dla projektu

AI w automatyzacji testów – wartość i dowożenie

• Jak AI wspiera decyzję, co warto automatyzować
• Identyfikacja scenariuszy o największej wartości biznesowej
• Automatyzacja smoke, regresji i krytycznych ścieżek użytkownika
• Ocena, czy automatyzacja testów realnie wspiera delivery
• AI jako wsparcie w tworzeniu, refaktoryzacji i utrzymaniu testów automatycznych
• AI jako wsparcie w migracji testów między frameworkami
• Analiza niestabilnych testów i flaky tests
• Review jakości testów automatycznych z pomocą AI
• Jak ograniczyć automatyzację, która generuje koszty, ale nie dowozi wartości
• Jak raportować wartość automatyzacji do biznesu i managementu
• Jak rozmawiać z zespołem technicznym o automatyzacji w kontekście kosztu, ryzyka i efektu

Analiza ryzyka i priorytetyzacja testów

• Identyfikacja ryzyk biznesowych, technicznych i regresyjnych
• Ocena wpływu zmiany na produkt i proces testowy
• Analiza ryzyk funkcjonalnych, integracyjnych i wdrożeniowych
• Priorytetyzacja testów na podstawie ryzyka
• Przygotowanie rekomendowanego zakresu testów
• Wykorzystanie AI do tworzenia macierzy ryzyka
• Identyfikacja obszarów, które wymagają pogłębionych testów
• Wykorzystanie AI do oceny wpływu zmian na istniejące funkcjonalności
• Komunikowanie ryzyk do PO, PM, klienta i biznesu
• Przygotowanie argumentacji jakościowej dla decyzji projektowych

Metryki, defekty i raportowanie jakości

• Jakie metryki QA warto analizować z pomocą AI
• Analiza trendów defektów
• Grupowanie błędów i szukanie powtarzalnych problemów
• Root cause analysis z pomocą AI
• Analiza jakości wymagań na podstawie zgłoszeń i defektów
• Identyfikacja obszarów systemu generujących największe ryzyko
• Przygotowanie raportu jakościowego dla projektu
• Przygotowanie raportu release’owego
• Przygotowanie rekomendacji go/no-go
• Tłumaczenie problemów technicznych na język biznesowy
• Komunikowanie jakości produktu w sposób zrozumiały dla interesariuszy
• Wykorzystanie AI do tworzenia executive summary dla managementu

Standardy pracy z AI w zespole QA

• Co zespół QA może, a czego nie powinien wrzucać do narzędzi AI
• Dane klienta, dane produkcyjne, dane osobowe i NDA
• Ryzyka związane z niekontrolowanym wykorzystaniem AI w projektach
• Zasady walidacji wyników generowanych przez AI
• Minimalny standard promptowania w zespole QA
• Jak uniknąć chaosu i niespójnych wyników
• Jak budować powtarzalne sposoby pracy z AI w zespole
• Biblioteka promptów zespołowych
• Odpowiedzialność człowieka za decyzje jakościowe
• Wykorzystanie AI zgodnie z zasadami bezpieczeństwa i poufności
• Jak przygotować wewnętrzne zasady korzystania z AI w QA

Roadmapa wdrożenia AI w zespole QA

• Diagnoza obecnego procesu QA
• Wybór obszarów, w których AI da największą wartość
• Określenie celów wdrożenia AI w zespole QA
• Pilotaż AI w zespole QA
• Przygotowanie standardów pracy
• Przygotowanie biblioteki promptów zespołowych
• Włączenie AI do pracy z dokumentacją, raportowaniem i analizą ryzyka
• Mierzenie efektów wdrożenia
• Skalowanie AI na kolejne projekty i zespoły
• Quick wins dla QA Managera
• Ryzyka nieudanego wdrożenia AI
• Plan działań po szkoleniu

Co będziesz umieć po szkoleniu?

Po szkoleniu będziesz potrafić:

• świadomie wykorzystywać AI w pracy QA Managera, Test Leada lub Head of QA
• ocenić, gdzie AI może realnie usprawnić proces QA
• przygotować i zweryfikować strategię testów z pomocą AI
• planować zakres testów na podstawie ryzyka
• analizować ryzyka jakościowe, techniczne i biznesowe
• oceniać wartość automatyzacji testów z perspektywy dowożenia
• analizować defekty, trendy i powtarzalne problemy jakościowe
• przygotowywać raporty jakościowe dla biznesu, managementu i klienta
• komunikować ryzyka oraz rekomendacje w sposób zrozumiały dla interesariuszy
• tworzyć standardy pracy z AI w zespole QA
• ograniczać ryzyka związane z niekontrolowanym wykorzystaniem AI
• przygotować roadmapę wdrożenia AI w zespole QA
• mierzyć efekty wykorzystania AI w procesie jakości

Przed szkoleniem konieczne jest:

• posiadanie własnego konta w wybranym narzędziu AI, np. ChatGPT, Gemini, Claude, Microsoft Copilot lub innym podobnym rozwiązaniu
• dostęp do przeglądarki internetowej
• możliwość pracy na przykładach szkoleniowych
• podstawowa znajomość procesu testowania oprogramowania
• doświadczenie w pracy z zespołem QA, projektem IT lub procesem jakości będzie dodatkowym atutem

Szkolenie nie wymaga umiejętności programowania ani instalowania narzędzi do automatyzacji testów. Dział dotyczący automatyzacji testów omawiany jest z perspektywy QA Managera, wartości biznesowej, ryzyka, utrzymania i dowożenia, a nie z perspektywy pisania kodu testów.

Nie widzisz odpowiedniego dla siebie terminu?

Chcesz, abyśmy zorganizowali dedykowane spotkanie dla Twojej organizacji?

Skontaktuj się z nami na szkolenia@dlatesterow.pl lub poprzez zakładkę kontakt.