**Якщо ви працюєте в QA, але використовуєте AI лише для простих промптів — ви задіюєте лише малу частину його можливостей.**

AI уже змінює сам QA workflow. Розробники генерують більше коду, а отже, QA-командам доводиться швидше аналізувати зміни, перевіряти їх і проводити регресію.

І просто попросити AI «протестувати це» — недостатньо.

Він може:

> ▪️ втратити контекст
> ▪️ вигадати вимоги
> ▪️ пропустити важливий сценарій
> ▪️ видати PASS без реального доказу


Тому наступний крок для Middle+ QA — не просто навчитися писати кращі промпти, а **побудувати контрольований AI-процес**, де AI бере на себе рутину, а QA контролює якість і фінальний результат.

На практичному спринті **AI-QA Engineering: From Manual QA to AI Pipeline** ви створите власний AI-QA pipeline та розберете, як використовувати AI для:
_ аналізу задач і вимог
 створення test cases
 PR та code verification
 API / DB / Web testing
 аналізу дефектів
 контролю test coverage_

 **Це не підготовка до нової професії.** Програма створена для **Middle+ Manual / General QA та QA Lead**, які хочуть прокачати свої поточні компетенції та адаптуватися до нового AI-driven підходу.

 Авторка програми — **Анна Куркотова**, Head of QA в iSpeedToLead, 8+ років у QA та авторка власного AI-QA pipeline.

 **Старт — 14 вересня | 6 тижнів**
** Спеціальна умова: до 1 вересня діє знижка -24% на участь у спринті.
 Детальніше про програму:
[https://cutt.ly/1ygdb0yG](https://cutt.ly/1ygdb0yG)