整理 | 刘媛
出品 | 共创力（ID：共创力研发咨询）
合作 | 13928485154 孙经理
01
AI会取代测试岗位吗？
编写脚本的人，而是训练AI如何测试的人。"这种转变不是威胁，而是职业发
展的机遇。测试人员将从技术执行层上升到战略决策层，在企业质量体系中扮
演更加关键的角色。那些及早适应这种变化的专业人士，将在数字化转型浪潮
中获得先发优势。
02
AI如何辅助测试人员进行工作？
•测试用例设计与生成:这是最直观的应用。面对一个新增的“用户登录”功能，传统上我们需要根据需求文档手动设计正常场景、异常场景、边界场景等测试用例。
•测试数据准备与构造:构造测试数据，尤其是符合特定业务规则、包含各种边界值的大量数据，非常耗时。Al可以成为强大的数据工厂。
•测试代码/脚本生成:这是开发者和测试开发工程师(TDE)最关心的。无论是单元测试、API接口测试还是UI自动化测试脚本，AI都能基于代码上下文和简单的自然语言指令进行辅助生成。
•智能探索性测试辅助:纯粹的探索性测试依赖于测试人员的经验、直觉和创造力，是AI难以完全替代的。
•测试结果分析与故障定位:当自动化测试套件运行失败时，面对密密麻麻的日志，定位根因往往像大海捞针。Al可以辅助进行日志分析。你可以将失败的测试日志、相关的应用日志、甚至代码变更历史一起喂给AI,让AI进行分析;
•测试覆盖率与风险分析:结合代码变更分析工具，Al可以帮助识别测试覆盖的盲区和高风险模块。
第三：测试流程的“粘合剂”:AI驱动的工作流自动化
•需求到用例的自动化流转:在一些敏捷团队，AI可以监听需求管理工具(如Jira)
•自动化测试的自我维护:UI自动化测试非常脆弱，页面元素的一个微小改动就可能导致大量用例失败。AI可以用于辅助测试脚本的维护。
•测试报告的自然语言总结:每周或每个冲刺(Sprint)结束，生成测试报告是项费时的工作。AI可以自动汇总本周期内的测试执行结果(通过率、失败率)、发现的缺陷分布、测试覆盖率趋势等数据，并生成一段易于理解的、带有关键洞察的自然语言总结，直接附在邮件或团队协作工具中，让项目经理和产品负责人快速把握质量状态。不需要大量的时间去做PPT或报告。
03
测试行业的变革及机遇
共创力咨询认为，测试工程师在AI转型期既面临危机，也将迎来众多的机遇,测试工程师的新兴方向有：
-
AI测试工程师 / 质量工程师（Quality Engineer） -
测试平台开发与AI集成专家 -
AI系统测试专员（测试大模型应用本身） -
质量策略与风险评估师
产品测试工程师AI核心能力图谱如下： - 技术基础
Python编程、自动化框架（Playwright、Selenium等）、数据库和Linux - AI素养
Prompt工程、大模型原理、RAG与Agent概念、熟练使用Copilot类工具 - 软实力
业务洞察力、跨团队沟通、批判性思维、持续学习能力
04
AI测试工程师的未来展望
-END-
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编辑：易翠红
一审：孙军
二审：杨学明
终审：李悦
