Testing and Quality Engineering

We are professionals in providing testing services. We will make your software testing more efficient, reduce IT costs, and ensure quality at all stages of your product's development.

Back to testing listing

AI in Software Testing and Quality Management

The use of artificial intelligence in software testing is now a key topic for most enterprise QA teams we work with. Over the past two years, the pace of software delivery has changed significantly: with AI agents, developers are now producing 2–3 times more pull requests and changes to existing code, creating new demands on testing. The business expects more frequent releases, a higher volume of changes, and faster feedback. QA teams therefore need to prioritize more effectively what to test manually, what to automate, and where to focus on the greatest risks. AI agent-powered test automation is becoming even more important in this environment, but it needs to be reliable, maintainable, and built on high-quality data. We can help you tackle this challenge: from risk prioritization and designing reliable test automation to integrating AI agents into everyday testing workflows.
AI in Software Testing and Quality Management

What has changed in QA with the rise of AI?

AI is no longer just an experiment within development teams. Developers now routinely use it to write code, modify existing features, identify bugs, and work with documentation. As a result, QA teams are dealing with more changes in less time, more frequent modifications to existing parts of the system, and greater pressure to provide fast feedback.

However, a faster pace of development does not automatically speed up the entire delivery process. If testing continues to rely on the same processes as before, the pressure simply shifts to the QA team. QA then needs to assess risks faster, choose the right approach to verification, and identify where automation or AI can deliver the greatest value.

This is changing the role of testing. QA teams need to make better use of the information already available within the team: requirements, code changes, test scenarios, automation results, and production data. AI can support analysis, test design, automation maintenance, and result evaluation. But it only works effectively when it has sufficient context and is integrated into the everyday QA workflow.

What do we do?

We integrate AI into testing processes. The goal is to increase QA performance without expanding team capacity, stabilize test automation, and bring the release cycle under control. All of this in regulated environments and without disrupting ongoing delivery.

We typically work with companies where:

  • developers have significantly accelerated their work with AI, while traditional testing processes are becoming a bottleneck,
  • testing only starts after development is complete and cannot be finished in time for release,
  • management has decided to adopt AI and expects tangible results within a few months,
  • experimenting with uncertain outcomes is not an option,
  • significant investments have already been made in test automation, but its effectiveness, coverage, and reliability are becoming difficult to manage, making it time to analyze and reassess the existing approach.

How do we work?

Služba má tři pilíře. Lze je nasadit postupně, nebo spustit paralelně podle zralosti organizace. 

1) Strategický QA AI Audit 

Zmapujeme celý váš delivery proces: jak aplikace vyvíjíte, testujete, nasazujete a řídíte releasy, jak týmy spolupracují, na jakých nástrojích stojíte a co vás při dodávkách nejvíc brzdí. Na základě toho najdeme úzká hrdla a sestavíme plán AI příležitostí seřazený podle přínosu. 

Výstupem je prioritizovaný plán konkrétních use casů, odhad přínosu a nákladů u každé příležitosti a doporučení, čím reálně začít. V regulovaných prostředích doplňujeme i posouzení rizik a souladu s interními pravidly. 

Zároveň dostáváte k prezentaci navíc podrobný rozhodovací podklad pro management. Volitelně navážeme pilotem vybraného use casu. Reálný efekt tak vidíte ještě před rozhodnutím o širším nasazení. 

2) QA AI Enablement & Upskilling 

Vzdělávání vedeme primárně jako praktické workshopy. Tým si AI vyzkouší na vlastních reálných use casech a odchází s konkrétními výstupy. Program přizpůsobujeme potřebám týmu i úrovni znalostí jeho členů. 

Obsah školení typicky pokrývá prompt a context engineering pro testování, AI-asistovanou tvorbu a údržbu testů, tvorbu AI agentů pro zvýšení efektivity práce a bezpečné užívání AI. 

Pro širší publikum pořádáme také veřejné kurzy, například GenAI pro Web UI Testing. 

3) AI Implementation Services 

Nasadíme konkrétní AI řešení do vašich procesů v oblastech s nejvyšším měřitelným dopadem: 

  • AI-asistovaná tvorba testů - generování testovacích scénářů a skriptů nad zadáním, user stories i existujícím kódem. Lze aplikovat na GUI, API i performance testy. 
  • AI pro analýzu defektů a logů - automatické třídění bug reportů, analýza logů, hledání příčin chyb a detekce duplicit. 
  • AI code review a shift-left kvalita - kontrola pull requestů, hlídání pokrytí testy, dřívější odhalení defektů. 
  • AI agent pro analýzu spadlých automatizovaných testů - zrychlení hledání příčin (root cause analysis) a jejich transparentní komunikace. 
  • A řada dalších scénářů podle konkrétních potřeb vašeho týmu. 

Jak to celé probíhá?

Každá implementace má 3 fáze: 

  1. výchozí měření, 
  2. pilot, 
  3. a závěrečné vyhodnocení přínosů s doporučením dalších kroků. 

Nejdřív změříme výchozí stav na reálných ukazatelích (čas na tvorbu testů, nestabilita automatizace, doba řešení defektů, pokrytí testy). Pilot (PoC) pak běží na vymezeném rozsahu s předem dohodnutými kritérii úspěchu a během celé implementace máte k dispozici průběžné výsledky. Závěrečné vyhodnocení shrneme do případové studie použitelné pro obhajobu investice i externí komunikaci. 

Proč s námi? 

Jsme implementační partner s cílem dlouhodobého posilování kvality vašich produktů a služeb.  

Co z toho plyne prakticky: 

  • Nezávislost na konkrétních AI nástrojích. Doporučujeme stack, který se hodí pro vaše prostředí a regulaci. Nejčastěji pracujeme s Claude Code a GitHub Copilot, ale naše řešení stavíme tak, aby bylo možné mezi nimi snadno přecházet, pokud se trendy změní. 
  • Specializovaná expertíza v testování. Víme, které AI nástroje v reálném provozu fungují a které selžou po pár pokusech. 
  • Zkušenost s regulovaným prostředím: banking, insurance, automotive, pharmaceutical. 
  • Důraz na měřitelný výsledek. Každá fáze má definované metriky a akceptační kritéria. 
  • Předáváme know-how dovnitř vašeho týmu. Cílem je, aby se vaši lidé naučili AI používat a začlenili ji do své každodenní práce. 

Pokud se chcete dozvědět více o reálném využití AI, můžete si prohlédnout naši případovou studii, kterou jsme řešili společně s přepravní společností Zásilkovna, jejímž vlastníkem je holding Packeta. Firma v poslední době zkouší zavádět AI řešení tam, kde dávají praktický smysl a mají měřitelný přínos. Jedním z takových projektů byl AI Perf Tester – AI asistent pro podporu performance testování veřejných API.

Často kladené otázky 

Co znamená „AI v testování softwaru“?

Označení pro nasazení AI nástrojů a postupů napříč celým testovacím procesem. Pokrývá generování testovacích scénářů, analýzu defektů a logů, review pull requestů i údržbu automatizace. Cíl: zrychlit testování, zvýšit pokrytí a uvolnit kapacitu testerů pro aktivity s vyšším přínosem. 

Jak rychle uvidíme výsledky?

Po auditu spouštíme pilot vybraného use casu, který přináší první měřitelné výsledky. Plné nasazení a obhajitelná case study obvykle vznikají v horizontu jednoho až dvou měsíců od zahájení spolupráce. 

Je AI v testování bezpečné pro citlivá data?

Ano, pokud se nasadí s odpovídajícím rámcem. Pro regulovaná odvětví (banking, insurance, automotive) navrhujeme architekturu, která respektuje pravidla pro práci s daty, řeší rizika halucinací a zajišťuje auditní stopu. Součástí naší služby je i pomoc s tvorbou interní směrnice pro používání AI. 

Nahradí AI testery?

Spíše ne, ale znamená velkou změnu v jejich roli. AI totiž nedokáže nahradit odpovědnost za kvalitu. Přebírá hlavně rutinu: návrh testů, psaní opakujících se skriptů nebo analýzu výsledků, díky čemuž může QA tým zvládnout víc změn bez úměrného růstu kapacity. Testeři se tak posouvají k práci s vyšší hodnotou: rozhodování o riziku, prioritách, strategii testování a kontrole AI výstupů. 

Jaké AI nástroje doporučujete?

Žádné konkrétní vendor-locked řešení. Stack doporučujeme podle vašeho prostředí, regulace a zralosti týmu. Kombinujeme univerzální AI asistenty s nástroji specializovanými na QA. Součástí auditu je krátkodobé i dlouhodobé doporučení nástrojové sady. Nejčastěji pracujeme s Claude Code, GitHub Copilot, Microsoft 365 Copilot a ChatGPT, ale naše principy jsou aplikovatelné na jakýkoli jiný nástroj, který je ve vašem kontextu potřeba. 

Kolik nasazení AI do testování stojí?

Strategický audit a školení má fixní rozsah a pevnou cenu, kterou znáte předem. Implementaci kalkulujeme podle rozsahu a počtu use casů. Každá fáze má jasně obhajitelný přínos vůči investici. 

Další krok 

Začínáme nezávaznou 30minutovou online schůzkou. Probereme výchozí stav vašich QA procesů, co vás trápí a kde vidíte největší potenciál. Na základě našich zjištění přineseme konkrétní návrhy dalších kroků bez závazku pokračovat. 

Pro kontakt prosíme použít formulář níže.


Do you need other testing services?

Let us know, and we will find a suitable solution for you.

By submitting the form you agree to privacy policy.

Formulář

Don't miss the latest updates

Leave us your email address and receive a regular dose of information about upcoming courses, events, and testing know-how.

By submitting this form, you agree to the processing of your personal data in accordance with GDPR and to receiving marketing emails.