AI dla QA Manualnego 18.11.2026 roku

AI dla QA Manualnego to PIERWSZE na rynku szkoleń przygotowanych specjalnie dla testerów manualnych, którzy chcą praktycznie wykorzystywać narzędzia sztucznej inteligencji w codziennej pracy QA.

Szkolenie jest dla Ciebie, jeśli chcesz szybciej analizować wymagania, sprawniej tworzyć przypadki testowe, generować lepsze dane testowe, przygotowywać checklisty, opisywać błędy w bardziej profesjonalny sposób oraz skuteczniej identyfikować ryzyka związane z testowaną funkcjonalnością.

W ramach szkolenia skupiamy się na praktycznym wykorzystaniu AI w pracy testera manualnego. Nie musisz programować, znać frameworków automatyzacji ani instalować skomplikowanych narzędzi. Celem szkolenia jest pokazanie Ci, jak od następnego dnia po szkoleniu możesz realnie zwiększyć swoją produktywność, poprawić jakość przygotowywanych testów i lepiej komunikować ryzyka w projekcie. AI dla QA Manualnego – szkolenie dla testerów manualnych to wyjątkowe szkolenie, którego trenerzy uczestnicy wiedzą – jak trudną pracę wykonują testerzy manualni na co dzień. 

To nie jest szkolenie wyłącznie o promptach. To praktyczny warsztat pokazujący, jak zbudować proces pracy testera manualnego z AI – od analizy user story, przez test case’y i dane testowe, aż po analizę ryzyka, bug reporty i raportowanie wyników testów.

Naszym priorytetem jest efekt – czyli skuteczna nauka i praktyczne przećwiczenie omawianych zagadnień. Dlatego szkolenie prowadzone jest w formule warsztatowej, z przykładami i pracą na konkretnych scenariuszach testowych.

Dla kogo jest to szkolenie?

Szkolenie jest przeznaczone dla:

• testerów manualnych
• juniorów i mid QA
• osób rozpoczynających pracę w testowaniu oprogramowania
• testerów, którzy chcą zwiększyć swoją produktywność z wykorzystaniem AI
• osób, które chcą tworzyć lepsze przypadki testowe i checklisty
• osób odpowiedzialnych za analizę wymagań, dokumentację testową i raportowanie
• analityków biznesowych współpracujących z QA
• zespołów, które chcą uporządkować sposób wykorzystania AI w procesie testowym

Co zyskasz dzięki szkoleniu?

Po szkoleniu będziesz potrafić wykorzystywać AI w codziennej pracy testera manualnego, aby:

• szybciej analizować wymagania i user stories
• wykrywać braki, niejasności i sprzeczności w dokumentacji
• tworzyć lepsze pytania do PO, BA lub klienta
• przygotowywać bardziej kompletne przypadki testowe
• generować checklisty testowe i scenariusze eksploracyjne
• tworzyć dane testowe dla różnych wariantów biznesowych
• identyfikować ryzyka funkcjonalne, biznesowe i regresyjne
• priorytetyzować testy na podstawie ryzyka
• przygotowywać bardziej profesjonalne bug reporty
• raportować wyniki testów w sposób czytelny dla zespołu i biznesu
• budować własną bibliotekę promptów QA do codziennej pracy

Agenda

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

W trakcie szkolenia nie skupiamy się wyłącznie na teorii. Poszczególne obszary zostaną pokazane na praktycznych przykładach, które pozwolą uczestnikom lepiej zrozumieć, jak wykorzystywać AI w codziennej pracy testera manualnego. Nasze szkolenia – jak zawsze stawiają głównie na praktykę!

Wprowadzenie do AI w pracy testera manualnego

• Czym AI może wspierać testera manualnego
• Jak AI może skrócić czas pracy nad analizą, testami i dokumentacją
• Różnica między prostym promptowaniem a praktycznym wykorzystaniem AI w procesie testowym
• Najczęstsze zastosowania AI w pracy QA Manualnego
• Ograniczenia AI i ryzyko błędnych odpowiedzi
• Jak weryfikować wyniki wygenerowane przez AI
• Bezpieczne korzystanie z narzędzi AI w projektach komercyjnych
• Jakich danych nie należy przekazywać do narzędzi AI

Analiza wymagań i user stories z AI

• Analiza user story, wymagań biznesowych i opisów funkcjonalności
• Identyfikacja braków, niejasności i sprzeczności w wymaganiach
• Generowanie pytań do Product Ownera, Business Analysta lub klienta
• Weryfikacja kryteriów akceptacji
• Tworzenie propozycji kryteriów akceptacji
• Analiza wpływu zmiany na istniejące obszary systemu
• Przygotowanie checklisty do review wymagań

Projektowanie przypadków testowych i checklist

• Generowanie przypadków testowych na podstawie wymagań
• Tworzenie testów pozytywnych i negatywnych
• Identyfikacja edge case’ów
• Projektowanie testów walidacyjnych
• Tworzenie checklist testowych
• Tworzenie checklist eksploracyjnych
• Review i poprawa jakości wygenerowanych przypadków testowych
• Grupowanie i priorytetyzacja testów

Dane testowe z wykorzystaniem AI

• Generowanie danych testowych dla przypadków pozytywnych
• Generowanie danych testowych dla przypadków negatywnych
• Przygotowanie danych brzegowych i nietypowych
• Dane realistyczne biznesowo
• Dane do formularzy i walidacji pól
• Dane dla różnych typów użytkowników
• Dane do testów regresyjnych i eksploracyjnych
• Ostrożność przy danych osobowych i danych produkcyjnych
• Anonimizacja i bezpieczne przygotowywanie danych testowych

Analiza ryzyka i priorytetyzacja testów

• Czym jest ryzyko w testowaniu oprogramowania
• Identyfikacja ryzyk biznesowych, funkcjonalnych i technicznych
• Identyfikacja ryzyk regresyjnych i integracyjnych
• Analiza wpływu zmiany na system
• Ocena prawdopodobieństwa i wpływu ryzyka
• Priorytetyzacja testów na podstawie ryzyka
• Przygotowanie rekomendowanego zakresu testów
• Komunikowanie ryzyk do PO, PM, biznesu i zespołu developerskiego

Bug reporty i komunikacja defektów

• Tworzenie czytelnych zgłoszeń błędów z pomocą AI
• Poprawa tytułów zgłoszeń
• Porządkowanie kroków reprodukcji
• Opisywanie actual result i expected result
• Określanie severity i priority
• Opisywanie wpływu błędu na użytkownika i biznes
• Doprecyzowanie warunków wystąpienia błędu
• Review jakości bug reportu przed zgłoszeniem w Jira
• Upraszczanie komunikacji technicznej dla osób biznesowych

Raportowanie testów i rekomendacja release’owa

• Przygotowanie krótkiego statusu z testów
• Podsumowanie wykonanych testów
• Opisywanie znalezionych błędów
• Opisywanie ryzyk po testach
• Tworzenie raportu dla Product Ownera, Project Managera lub klienta
• Przygotowanie rekomendacji go/no-go
• Komunikowanie jakości produktu w jasny i zwięzły sposób
• Przygotowanie informacji QA przed wdrożeniem

Tworzenie własnych rozwiązań wspierających pracę QA

• Wykorzystanie AI do tworzenia prostych narzędzi wspierających codzienną pracę testera manualnego
• Budowanie prostych narzędzi do analizy treści, linków, statusów i odpowiedzi systemu
• Wykorzystanie AI do przygotowania prostych skryptów pomocniczych
• Automatyzacja powtarzalnych czynności bez konieczności budowania pełnego frameworka testowego

Co będziesz umieć po szkoleniu?

Po szkoleniu będziesz potrafić:

• świadomie wykorzystywać AI w pracy testera manualnego
• analizować wymagania i user stories z pomocą AI
• wykrywać braki, niejasności i ryzyka w dokumentacji
• tworzyć przypadki testowe, checklisty i scenariusze eksploracyjne
• generować dane testowe dla różnych wariantów testów
• analizować ryzyko i priorytetyzować testy
• przygotowywać lepsze bug reporty
• raportować wyniki testów i ryzyka
• przygotowywać rekomendację go/no-go
• tworzyć proste rozwiązania wspierające codzienną pracę QA
• budować własną bibliotekę promptów QA
• korzystać z AI w sposób bezpieczny i odpowiedzialny

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

Szkolenie nie wymaga umiejętności programowania ani instalowania narzędzi do automatyzacji 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.