AI є потужним рушієм інновацій та ефективності. Але для компаній, які прагнуть впровадити ШІ, виникає питання: аутсорсинг чи in-house-команда? Обидва підходи мають явні переваги та недоліки, і їх розуміння є ключовим для досягнення найкращої рентабельності інвестицій (ROI). Тож давайте розберемося разом.

Шлях аутсорсингу

Аутсорсинг розробки ШІ передбачає співпрацю зі спеціалізованими компаніями, консалтинговими фірмами або незалежними експертами, які пропонують перевірений досвід у ваших починаннях.

Головна перевага – швидкий вихід на ринок. Зовнішні партнери часто можуть розпочати роботу протягом кількох тижнів і використовувати готові фреймворки, бібліотеки та методології, що прискорюють розробку. Ви купуєте роки експертизи, не витрачаючи кошти на роки інвестицій.

Для новачків у сфері ШІ аутсорсинг надає чудові можливості для навчання. Ви спостерігатимете, як експерти вирішують проблеми, і зможете приймати більш обґрунтовані інвестиційні рішення в майбутньому.

Проте недоліки теж варто ретельно зважити. При аутсорсингу, у вас менше прямого контролю над термінами та пріоритетами розробки. Якщо ваш партнер має кількох клієнтів, ваш проект не завжди отримуватиме найвищий пріоритет.

Безпеку та конфіденційність даних також важче контролювати. Хоча надійні компанії мають першокласну безпеку, ви все ж ділитеся конфіденційною інформацією зі сторонніми особами. Існує також ризик стати залежними від конкретного партнера, який розуміє ваші системи, і згодом стає важко його змінити.

Інтеграція з вашими системами може бути складнішою, коли зовнішні команди не розуміють вашої технічної конфігурації. І, можливо, найголовніше – аутсорсингові рішення можуть бути менш персоналізованими під ваші унікальні потреби, оскільки постачальники починають із шаблону чи стандартного підходу, який використовується для багатьох клієнтів.

In-house-команда

Якщо компанії все ж вирішують будувати ШІ власними силами, їм потрібно стати експертами у цій сфері. Це передбачає найм фахівців з обробки даних, інженерів машинного навчання, експертів з ШІ та створення всієї інфраструктури з нуля.

Переваги цього підходу виходять за межі простого контролю над процесом розробки. In-house-команди мають глибоке розуміння бізнес-процесів, галузевих нюансів і специфічних викликів. Вони готові для негайних змін, коли змінюються бізнес-потреби. Ваша команда може швидко взаємодіяти, експериментувати з новими підходами та безперешкодно інтегрувати ШІ з існуючими системами, оскільки вони розуміють і технічну, і бізнес-сторони.

Однак виклики є суттєвими. Створення ШІ-команди з нуля є дорогим та трудомістким завданням. Крім цього, ви стикаєтеся з витратами на інфраструктуру, хмарні сервіси, спеціалізовані ліцензії на програмне забезпечення та постійного навчання. Загальні інвестиції можуть легко сягнути мільйонів до того, як ви побачите результати.

Ще один важливий аспект – час. Розробка функціональних AI-рішень нерідко займає від шести місяців до понад року. Крім того, невеликим компаніям складно конкурувати з техгігантами та постійно підтримувати високий рівень експертизи.

Формула рентабельності (ROI)

З точки зору рентабельності інвестицій, in-house розробка розпочинається повільніше, але окупається з часом, коли ШІ стає центральною компетенцією. Ви будуєте актив, який може обслуговувати кілька проектів протягом років, а вартість одного проекту зменшується в міру розвитку вашої команди.

Аутсорсинг зазвичай демонструє швидший показник рентабельності (ROI) через нижчі початкові витрати та швидше розгортання. Однак якщо вам потрібно декілька ШІ-рішень, сукупні витрати можуть перевищити те, що ви витратили б на розвиток in-house-команди.

Гібридна модель розробки

Багато сучасних організацій обирають гібридний підхід. Ви можете побудувати невелику основну команду для управління стратегією, нагляду за проектами та підтримки критичних систем, водночас віддаючи на аутсорсинг спеціалізовані завдання або піки робочого навантаження. Ваша in-house команда вчиться у зовнішніх партнерів, поступово беручи на себе більше роботи в міру зростання можливостей.

Інший варіант гібриду передбачає найм консультантів з ШІ або тимчасових експертів, які тісно працюють з вашою командою, обмінюючись знаннями.

Як ухвалити рішення?

Ваш вибір має спиратися на кілька ключових чинників. Врахуйте ваші терміни, реалістично оцініть бюджет, подумайте про стратегічне бачення ШІ. У сферах із суворим регулюванням і високими вимогами до безпеки даних компанії частіше обирають in-house-розробку. Натомість компанії, що працюють у швидкоплинних індустріях, зазвичай віддають пріоритет швидкості й обирають аутсорсинг.

Підсумок

Вибір між аутсорсингом та in-house-командою в розробці ШІ залежить від багатьох речей. Цілі компанії, ресурси та довгострокова стратегія безпосередньо впливають на вибір. Аутсорсинг пропонує швидкий доступ до експертних талантів, швидше розгортання та нижчі початкові витрати. Розробка з in-house-командою, хоча й повільніша і дорожча на початку, будує тривалу експертизу, забезпечує міцнішу інтеграцію та надає більшу гнучкість з часом.

Якщо наша стаття залишила у вас питання, зв’яжіться з нами, щоб обговорити, як ми можемо вам допомогти.

У сучасному світі розробки програмного забезпечення швидкість і якість випуску продукту відіграють ключову роль у конкурентоспроможності компаній. Традиційне тестування програмного забезпечення часто потребує значних людських ресурсів і часу. Саме тут на допомогу приходить автоматизація QA на основі штучного інтелекту. Завдяки можливості аналізувати великі обсяги даних, передбачати помилки та оптимізовувати тестові сценарії, ШІ відкриває нові горизонти для підвищення ефективності тестування, скорочення витрат і прискорення циклу розробки.

У цій статті ми розглянемо, як впровадження ШІ у QA процес може трансформувати роботу команд розробників та підвищити якість кінцевого продукту.

Як штучний інтелект покращує процес QA

Якщо вас цікавить, як штучний інтелект вписується в сучасні QA-процеси, відповідь проста: машинне навчання, обробка природної мови та генеративний ШІ інтегруються в життєвий цикл автоматизації тестування. Обмеження традиційної автоматизації тестування стають дедалі очевиднішими в швидкоплинних середовищах. Натомість тестування на базі ШІ є швидшим, ефективнішим і надійнішим. Проте важливо пам’ятати, що штучний інтелект не замінить QA-інженерів, а допомагатиме їм приймати кращі рішення, зменшувати кількість рутинних завдань і зосереджуватися на складних тестових сценаріях.

AI-техніки в автоматизації тестування

Аналіз патернів через машинне навчання: Штучний інтелект використовує алгоритми машинного навчання для виявлення прихованих закономірностей у тестових даних і покращення точності прогнозів.

Комп’ютерний зір для візуального тестування: Техніки комп’ютерного зору застосовуються для перевірки інтерфейсу шляхом аналізу макету та візуальних елементів. Це допомагає виявляти візуальні помилки, зміщення макета та невідповідності в різних браузерах і на різних пристроях.

Генеративний ШІ для створення тестових сценаріїв і даних: Генеративний штучний інтелект створює тестові випадки, тестові дані і навіть тестові скрипти на основі запитів або вимог, прискорюючи розробку тестів і охоплюючи граничні випадки та складні сценарії.

Прогнозна аналітика в QA: Прогнозна аналітика використовує історичні дані тестування та зміни коду, щоб передбачити, де найімовірніше виникнуть дефекти. Це також допомагає в тестуванні на основі ризиків і розумнішому розподілі ресурсів.

Обробка природної мови (NLP) для розуміння тестових сценаріїв: NLP дозволяє тестувальникам писати тестові випадки звичайною мовою, які потім конвертуються в виконувані скрипти. Це також допомагає аналізувати користувацькі історії та вимоги для автоматичної генерації відповідних тестових сценаріїв.

Роботизована автоматизація процесів (RPA) з підтримкою ШІ: У поєднанні зі штучним інтелектом RPA може обробляти складні тестові процеси, імітувати дії користувача в різних системах і автоматизувати повторювані завдання тестування з вищою точністю та гнучкістю.

AI-інструменти та платформи для тестування, які варто розглянути

Інтеграція штучного інтелекту в автоматизацію тестування спричинила значний зсув у способі виконання тестування. Серед багатьох інструментів на ринку деякі рішення виділяються своїми унікальними інноваціями та всебічними можливостями, задовольняючи різноманітні потреби сучасних QA-команд.

UiPath Test Suite

Лідер у сфері роботизованої автоматизації процесів (RPA). Рішення, яке інтегрує першокласну RPA з найкращими функціями тестування. Містить інструменти на зразок Test Manager, Studio Pro та Robots на одній зручній платформі.

Sofy.AI

Платформа без коду на базі ШІ, здатна забезпечити якісну автоматизацію для Android та iOS пристроїв. Sofy розроблена для команд розробки додатків, щоб випускати високоякісні релізи, інтегруючи ШІ на етапах налаштування, створення, виконання та звітності тестування.

Functionize

Платформа тестування на основі штучного інтелекту, керована спеціалізованими агентами, які думають, адаптуються та діють. Відмінно справляється з функціональним та нефункціональним тестуванням, включаючи оцінку продуктивності. Дозволяє командам писати функціональні тести природною мовою, виконуючи їх у широкому діапазоні браузерів.

Parasoft

Розроблений для Java-додатків і допомагає покращити впровадження статичного аналізу, збільшити охоплення модульним тестуванням, покращити API-тестування, оптимізувати регресійне тестування та Selenium-тестування, а також візуалізувати результати природною мовою. Крім того, Parasoft SOAtest забезпечує широку підтримку протоколів, включаючи REST, SOAP і GraphQL.

TestCraft

Допомагає генерувати ідеї тестів і готові до запуску тестові скрипти для популярних фреймворків автоматизації на вашій улюбленій мові програмування. Зручний у використанні, з простою навігацією та інтуїтивними елементами керування. Автоматично генерує ідеї тестів для елементів інтерфейсу, конвертує їх в автоматизаційні скрипти та використовує AI для аналізу елементів.

Mabl

Впроваджує ШІ на кожному етапі життєвого циклу автоматизації тестування. QA-спеціалісти та бізнес-користувачі можуть швидко розробляти веб- та мобільні тести через зручний інтерфейс. Розробники можуть створювати багаторазовий код або кодути безпосередньо в Playwright.

ACCELQ

Розроблений для безперервного тестування веб- та мобільних додатків. Використовує ШІ для автоматизації проектування, виконання та обслуговування тестів. Пропонує інтеграцію з популярними DevOps-інструментами.

Підсумок

Автоматизація QA на основі штучного інтелекту забезпечує значні покращення ефективності тестування програмного забезпечення. Використовуючи можливості ШІ для розумної генерації тестових сценаріїв, прогнозної аналітики та безперервного навчання, компанії можуть оптимізувати свої тестові процеси та досягти вищих стандартів програмної досконалості.

Готові вивести тестування вашого програмного забезпечення на новий рівень? Зв’яжіться з нами, щоб дізнатися, як автоматизація QA на базі штучного інтелекту може скоротити час на тестування, підвищити точність та покращити якість вашого продукту вже сьогодні!

Жовтень став справжньою точкою перелому для технологій. Нове покоління мовних моделей, агентні помічники, чипи на основі штучного інтелекту продемонстрували суттєвий стрибок уперед. Ось ключові події місяця.

OpenAI запускає ChatGPT Atlas

OpenAI представили новий веб‑браузер на основі ШІ під назвою ChatGPT Atlas, наразі доступний для macOS. Підтримка Windows, iOS та Android очікується найближчим часом. Браузер інтегрує ChatGPT прямо в процес перегляду веб-сторінок, роблячи навігацію більш інтерактивною та діалоговою. Запуск відображає зростаючу конкуренцію між технологічними гігантами за впровадження AI‑асистентів у повсякденні інструменти – аналогічні кроки вже роблять Google та Perplexity.

OpenAI випускає Sora 2

OpenAI представили Sora 2 – революційну модель для генерації відео та аудіо, що значно покращує реалістичність, фізичну точність та керованість AI‑медіаконтенту. Новинка здатна симулювати складні фізичні взаємодії та збої, виконувати покадрові інструкції та створювати синхронізовані аудіоефекти й діалоги.

Sora 2 лежить в основі нового iOS‑додатку Sora, який дозволяє користувачам створювати та міксувати контент. Додаток орієнтований на творчість, містить функції безпеки для підлітків і має систему рекомендацій, керовану природною мовою.

Закінчення підтримки Windows 10

14 жовтня 2025 року офіційно завершилася підтримка Windows 10. Microsoft більше не надає технічну допомогу, оновлення функцій та патчі безпеки для операційної системи. Користувачам радять перейти на Windows 11 для більш захищеного й ефективного користування. Для тих, чиї пристрої не відповідають вимогам Windows 11, є два варіанти: приєднатися до програми Extended Security Updates (ESU) або придбати новий ПК, сумісний з Windows 11.

Microsoft інтегрує агентний ШІ у Windows 11

Microsoft представили Copilot Actions для Windows 11, що перетворює Copilot з пасивного асистента на проактивного, здатного виконувати багатокрокові завдання, як-от організація файлів або відповіді на електронні листи за допомогою природної мови чи голосових команд.

Активований через функцію “Hey Copilot”, цей ШІ може автоматизувати робочі процеси, взаємодіяти з системними налаштуваннями та працювати незалежно у власному робочому середовищі. Microsoft також планує замінити традиційну пошукову панель на Copilot для швидшого доступу, інтегруючи голосове та текстове введення.

Adobe запускає AI Foundry

Adobe представили Adobe AI Foundry – новий корпоративний сервіс, що дозволяє створювати власні генеративні AI-моделі, адаптовані під бренд та інтелектуальну власність бізнесу. На основі моделей Firefly, навчених виключно на ліцензованих даних, Foundry може генерувати текст, зображення, відео й навіть 3D‑сцени.

Сервіс допомагає компаніям персоналізувати контент, зберігаючи його брендову цілісність. Adobe підкреслює, що ця технологія доповнює, а не замінює людську творчість.

Salesforce презентує Agentforce 360

Salesforce анонсували Agentforce 360,оновлену платформу агентів на основі штучного інтелекту, розроблену для підвищення продуктивності компаній завдяки розумнішій та гнучкішій автоматизації.

Платформа представляє такі інструменти, як Agent Script для умовної поведінки ШІ, Agentforce Builder для спрощеного створення агентів та глибшу інтеграцію зі Slack, включаючи персоналізованого Slackbot. Agentforce 360, що працює на моделях OpenAI, Anthropic та Google Gemini, має на меті покращити оперативність взаємодії з клієнтами.

Anthropic випускає Claude Haiku 4.5

Anthropic запустили Claude Haiku 4.5 – компактну, швидку й доступну AI‑модель для тих, кому потрібні оперативні та точні відповіді. Попри невеликий розмір, вона може конкурувати з великими моделями (Claude Sonnet 4.5 та OpenAI GPT‑5) у завданнях з програмування. Ідеальна для систем, що працюють у реальному часі та обробляють великі обсяги запитів. Модель доповнює Claude Sonnet 4.5, обробляючи підзавдання в багатокрокових планах.

Google випускає Veo 3.1

Google представили Veo 3.1, оновлену версію своєї моделі генерації відео на основі штучного інтелекту, яка тепер інтегрована у відеоредактор Flow, додаток Gemini та API Vertex/Gemini. Новинка підвищує реалістичність та точність виконання промптів, додає удосконалене аудіо та інструменти детального редагування (наприклад, вставку об’єктів чи майбутнє видалення об’єктів).

Від травня користувачі створили понад 275 мільйонів відео у Flow. Veo 3.1 включає деякі попередні функції, такі як анімація на основі зображень, генерація кліпів на основі кадрів і розширення відео. З моменту запуску Flow у травні користувачі створили понад 275 мільйонів відео, демонструючи зростаючу популярність і творчий потенціал моделі.

Чіп Apple M5 забезпечує роботу штучного інтелекту на пристроях

Apple представили новий чіп M5, що значно підвищує продуктивність ШІ та графіки у MacBook Pro 14, iPad Pro та Apple Vision Pro. Побудований на 3‑му поколінні 3нм технології, M5 має 10‑ядерний GPU з Neural Accelerators у кожному ядрі, забезпечуючи у 4 рази більшу продуктивність роботи AI порівняно з M4. Також включає швидший CPU, 16‑ядерний Neural Engine та на 30% більшу пропускну здатність пам’яті.

Ant Group презентує Ling‑1T

Ant Group оголосили про запуск та відкритий доступ до Ling‑1T – універсальної мовної моделі з трильйоном параметрів. Вони розширюють лінійку Ling AI, що включає серії Ling (базові моделі), Ring (моделі з покращеним міркуванням) та Ming (мультимодальні моделі).

Ling-1T показує найкращі результати у складних завданнях, серед яких генерація коду та математичні задачі. Ant Group наголошує на своїй відданості перетворенню штучного загального інтелекту на суспільне благо через відкриті та інклюзивні інновації.

Жовтневі події задали тон для вражаючого фіналу 2025 року. Слідкуйте за тим, як ці інновації продовжують розгортатися та формувати технологічний ландшафт.

Нещодавно Amazon Web Services офіційно представили власне середовище розробки під назвою Kiro. На перший погляд може здатися, що це черговий редактор коду зі вбудованим штучним інтелектом. Але Kiro – це спроба переосмислити сам процес розробки.

Давайте розберемося, що таке Kiro AI, які його ключові можливості та чим він відрізняється від інших інструментів.

Що таке Kiro?

Kiro – це нове інтегроване середовище розробки (IDE) від AWS, яке працює на основі агентного штучного інтелекту. Простіше кажучи, Kiro здатен самостійно виконувати цілеспрямовані дії. Це означає, що вам потрібно лише пояснити, що ви хочете створити, а Kiro сам дослідить вашу кодову базу, знайде потрібні файли і внесе відповідні зміни згідно з вашим запитом.

Функціональні особливості AWS Kiro

Розробка природною мовою. Розробники спілкуються з Kiro, описуючи функціонал, а Kiro перетворює це на код.

Багатоетапні автономні процеси. Агентний ШІ може розбивати великі завдання на кроки, виконувати їх, тестувати та коригувати без постійного втручання користувача. При цьому, він зберігає контекст попередніх розмов і змін для довгострокових завдань.

Інтеграція з AWS. Kiro тісно пов’язаний із сервісами AWS: Lambda, EC2, S3, DynamoDB та API Gateway.

Контекстне розуміння коду. Аналізує весь ваш проект, щоб зрозуміти архітектуру, залежності та патерни перед тим, як пропонувати зміни.

Налагодження та тестування в реальному часі. Автоматично генерує модульні та інтеграційні тести, запускає тести в ізольованому середовищі, пропонує виправлення та застосовує їх безпосередньо.

Генерація документації. Автоматично створює README-файли, документацію API та коментарі в коді під час програмування. Може пояснювати фрагменти коду простою мовою для адаптації нових співробітників та аудиту.

Підтримка багатьох мов і фреймворків. Підтримує популярні мови програмування (Python, JavaScript/TypeScript, Java, C#, Go) та фреймворки (React, NodeJS, Spring Boot, Flask тощо). Оптимізований для створення AWS-нативних безсерверних і хмарних додатків.

Програмування з урахуванням безпеки. Інтегрує інструменти сканування безпеки AWS та виявляє вразливості й неправильні конфігурації у згенерованому або наявному коді.

Як працює Kiro?

Kiro розроблений таким чином, щоб бути розумним, безпечним і глибоко інтегрованим у ваш робочий процес. Він продумує завдання, використовуючи структурований цикл планування, міркування, дії та оцінки результату. Це дозволяє йому вирішувати складні багатоетапні проблеми з мінімальним вашим втручанням.

Підключаючись до вашого локального середовища через MCP (Model Context Protocol) та локальні інструменти Language Server Protocol (LSP), Kiro розуміє вашу кодову базу, структуру проекту та залежності, щоб виконувати осмислені дії.

Kiro підтримує користувацькі MCP-сервери, такі як Git Repo Research server для глибшого аналізу проекту, та інтегрується з інструментами на зразок Amazon Q CLI для аналізу коду та вирішення проблем у реальному часі.

Усі дії Kiro повністю прозорі, а виконання коду відбувається локально. Ви маєте повний контроль над своєю приватністю.

Можливості використання Kiro AI?

Kiro AI допомагає вам працювати розумніше та швидше. За допомогою цього інструменту ви можете писати та рефакторити код, швидко генерувати нові файли, створювати API, виправляти помилки та очищати заплутаний код.

Kiro AI допоможе зрозуміти вашу кодову базу

Заплуталися в незнайомому коді? Попросіть Kiro пояснити функції, модулі чи навіть загальну архітектуру системи простою мовою.

Виправити помилки з розумінням контексту

Поділіться повідомленнями про помилки, трасуваннями стеку або логами, і Kiro відстежить проблему, з’ясує, що йде не так, і запропонує виправлення.

Оновити фронтенд і бекенд частини

Незалежно від того, чи це оновлення інтерфейсу, чи зміни в логіці бекенду – Kiro працює з усім вашим стеком: React, Node, Python тощо.

Використовувати агентів з відкритим кодом

Kiro працює на базі MCP (Model Context Protocol), тож ви можете використовувати його локально та підключати інші AI-агенти або інструменти для розширення можливостей.

Чим Kiro відрізняється від інших інструментів?

Amazon раніше тестував подібні рішення, зокрема AI-асистента Amazon Q. Однак у випадку з Kiro йдеться про значно глибшу інтеграцію. Замість простих підказок Kiro взаємодіє з усією екосистемою AWS, має гнучку модульну структуру, підтримує багато мов програмування і може бути налаштований під конкретні бізнес-потреби.

Порівняно з конкурентами, такими як GitHub Copilot (Microsoft) або Codey (Google), перевага Kiro полягає в тому, що він створений для корпоративного використання, інтегрується з внутрішніми системами та може працювати на власній AI-інфраструктурі Amazon.

Підсумок

AWS Kiro – це агентне інтегроване середовище розробки на базі штучного інтелекту, призначене для автономної роботи над цілими програмними проектами, глибоко інтегроване з хмарними сервісами AWS і налаштоване для швидкого прототипування, розгортання та обслуговування сучасних додатків. Це передвісник майбутнього, де розробники керують, а штучний інтелект створює.

Ручний збір бізнес-даних займає багато часу та ресурсів. Щоб вирішити цю проблему, компанії все частіше застосовують автоматизований веб-скрейпінг на базі штучного інтелекту. Такі системи перетворюють неструктуровану інформацію з вебсайтів, соціальних мереж і баз даних у впорядковані бізнес-інсайти. Компанія Agiliway створила платформу, яка не лише автоматизує пошук і аналіз лідів, а й широко використовує автоматизоване тестування на основі AI, щоб гарантувати стабільність та точність на кожному етапі.

QA-автоматизація в основі продукту

Хоча головна мета платформи — веб-скрейпінг і генерація лідів, автоматизація тестування відіграла ключову роль під час розробки. Від самого початку команда Agiliway впровадила AI-тестування, щоб забезпечити надійність, зменшити потребу в ручній перевірці та підтримувати стабільну продуктивність платформи.

Єдина система розробки й тестування

Для оптимізації робочих процесів команда обрала середовище Windsurf IDE. Воно дозволяє виконувати кодування й автоматичну генерацію тестів в одному просторі. Завдяки AI-асистенту, який має доступ до всього коду, створення та підтримка тест-кейсів відбувається швидко й узгоджено. Це усуває дублювання та підвищує надійність системи.

Інтелектуальна автоматизація тестів

Для UI-тестування було обрано Playwright — інструмент із вбудованим браузером, який точно відтворює поведінку реального користувача. Інтеграція з MCP-сервером Windsurf забезпечує автоматичне створення та виконання тестових скриптів. Такий підхід значно скорочує час на ручне регресійне тестування та гарантує коректну роботу інтерфейсу в різних сценаріях.

Контекстно-залежне створення тестів

Процес тестування став ще ефективнішим завдяки контекстній автоматизації. Вимоги безпосередньо імпортуються з Jira, а документація — з Confluence через MCP-сервер Atlassian. AI-агент аналізує ці дані разом із кодом та інтерфейсом, щоб створювати тест-кейси, які відповідають реальним бізнес-вимогам. Це мінімізує розбіжності між вимогами та результатами тестування.

Централізоване управління кейсами

Інтеграція з TestRail забезпечує синхронізацію автоматизованих і ручних тестів. Це створює єдине джерело правди для QA-процесу і спрощує співпрацю між командами розробки та тестування.

Автоматичне створення звітів про помилки

У разі виявлення помилок система автоматично формує докладні тікети в Jira — із скріншотами, метаданими та автоматичним призначенням завдання відповідальним спеціалістам. Завдяки цьому прискорюється виправлення багів і зменшується кількість ручних дій.

Єдина інфраструктура інструментів

Система Windsurf Cascade об’єднує документацію, тест-кейси, код і завдання в єдиний інтегрований робочий процес. Це допомагає тестуванню й розробці рухатися синхронно та усуває ризики невідповідностей або пропущених перевірок.

Результат

Поставивши QA-автоматизацію в центр розробки, Agiliway створила надійну й готову до майбутнього AI-платформу. Автоматизоване тестування зводить до мінімуму вплив людського фактора, пришвидшує релізи та забезпечує відповідність вимогам на кожному етапі.

У результаті отримано рішення для веб-скрейпінгу, яке не лише надає точні бізнес-дані, а й залишається стабільним, масштабованим і ефективним завдяки інтелектуальній QA-автоматизації.

Якщо ви хочете, щоб ваш бізнес отримав переваги від використання AI-рішень або автоматизації процесів розробки, наші експерти готові проконсультувати вас.

У сфері охорони здоров’я точність має вирішальне значення. Будь-яка помилка в заявці, відсутнє поле даних або збій інтеграції може призвести до серйозних наслідків для пацієнтів, постачальників послуг і страхових компаній. Саме тому забезпечення якості (QA) у розробці медичного програмного забезпечення — не просто хороша практика, а життєва необхідність. Щоб досягти цього, наша команда створила комплексну систему автоматизації QA, яка поєднує тестування UI та API з підтримкою ETL-процесів і транзакцій EDI (Electronic Data Interchange).

Робота зі складністю медичних даних

Рішення спрямоване на перевірку великих обсягів чутливих медичних даних, що проходять кілька етапів трансформації перед потраплянням до кінцевих користувачів. ETL-процеси отримують зашифровані дані про постачальників, пацієнтів і послуги, застосовують бізнес-правила та завантажують їх у пов’язані системи. Оскільки кожен етап залежить від попереднього, критично важливо забезпечити узгодженість і надійність.

Автоматизоване тестування спрощує цей процес, аналізуючи результати ETL та створюючи параметризовані дані (наприклад, податкові ідентифікатори) для різних сценаріїв. Щоб охопити широкий спектр випадків, фреймворк використовує історичні набори даних для перевірки ієрархій, відмінностей у платежах і рідкісних ситуацій. Попередньо згенеровані тести зберігаються для повторного використання, що пришвидшує регресійне тестування й підвищує стабільність.

Побудова фреймворку автоматизації

Система створена з двома головними цілями — повним функціональним покриттям і легким масштабуванням. Для цього використовуються перевірені інструменти:

Selenide — для веб-тестування, Selenide Appium — для мобільних сценаріїв.

Rest-Assured — для REST API, а також GraphQL Java Codegen для генерації моделей зі схем і зменшення ручного кодування.

TestNG — для управління тестовими наборами та забезпечення послідовності між етапами тестів.

Maven — для структурування проєкту й керування залежностями.

Lombok — для скорочення шаблонного коду та підвищення читабельності.

Ця технічна база дозволяє одночасно тестувати користувацькі дії, бекенд-транзакції та інтеграції з зовнішніми сервісами в єдиній системі.

Інтеграції з сервісами та даними

Сучасні медичні платформи взаємодіють із багатьма зовнішніми системами, які теж потрібно перевіряти. Наш фреймворк підтримує:

AWS-JAVA-SDK — для викликів у хмарному середовищі;

Twilio та MailGun — для тестування масових розсилок;

Stripe — для сценаріїв автоматизованої оплати;

PDF Box — для перевірки точності звітів і рахунків у форматі PDF;

MongoDB-запити — для перевірки цілісності бази даних.

Таке розширення тестування дозволяє контролювати не лише інтерфейс чи API, а всю екосистему, що підтримує бізнес-процеси у сфері охорони здоров’я.

Співпраця та відстежуваність

Розробка й тестування медичних систем вимагають тісної взаємодії між командами. Наш фреймворк інтегрований із системами документування та відстеження дефектів:

TestRail — для керування ручними й автоматизованими тестами;

Confluence — для зберігання документації складних кейсів і спільної роботи команд;

Atlassian — для автоматичного зв’язку між тестами й багами з повною простежуваністю історії.

Завдяки цьому всі учасники процесу — від QA до менеджерів продукту — мають прозорий доступ до результатів.

Цінність для клієнта

Медичне програмне забезпечення потребує QA-стратегії, здатної адаптуватися до складності галузі. Завдяки автоматизації, інтеграціям і чіткій структурі команд ми допомогли клієнту створити платформу, що спрощує управління медичними записами, покращує білінг і додає зручні способи оплати.

Розроблена система скоротила кількість платіжних посилань для медичних послуг і ввела можливість миттєвих оплат. У результаті рішення підтримує всіх учасників процесу — від страхувальників і роботодавців до лікарів і пацієнтів.

У харчовій технологічній індустрії досвід клієнта залежить не менше від цифрових платформ, ніж від меню. Сьогодні ресторани та служби доставки конкурують як своїми меню, так і платформами. Тому надійні та прості у використанні додатки — це необхідність.

У статті ми ділимося досвідом співпраці з клієнтом, щоб розв’язати саме такі задачі. Мова йде не просто про оновлення платформи, а про створення системи, яка зможе масштабуватися разом з ростом бізнесу клієнта, обробляти складні потоки даних і надавати стратегічні аналітичні дані.

Архітектура платформи та дизайн сервісів

Команда Agiliway перебудувала платформу з 17 мікросервісів, використовуючи чисту архітектуру (домен, застосунок, інфраструктура, додаток) та Dapr для комунікації між сервісами. Розподіл основної бізнес-логіки на окремі сервіси (замовлення, лояльність, платежі, сповіщення, доставка, кол-центр тощо) дозволяє кожному сервісу працювати незалежно, не впливаючи на інші.

Масштаб та обсяг даних

Система тепер обробляє дані понад 3 мільйонів користувачів. Для зберігання детальної історії замовлень використовується MongoDB, а транзакційні дані обробляє PostgreSQL. Раніше розрізнені операційні дані були об’єднані у структуровані потоки, що усунуло невідповідності через випадкове зберігання.

Стратегія бази даних і пошук/індексація

Застосовано поліглотне зберігання даних:

• MongoDB для історії замовлень
• PostgreSQL для платежів, доставки, лояльності та адміністративних даних
• Amazon OpenSearch для логів, аудитів та пошуку

Також створено карти покриття для візуалізації розподілу замовлень і показників ефективності на рівні замовлень і магазинів.

Хостинг у хмарі та сховище даних

Щоб зменшити складність і спростити інтеграції, платформа стандартизована на AWS. Транзакційні та операційні дані консолідовані в Amazon Redshift, що ліквідує інформаційні силоси та дає змогу робити аналіз між сервісами.

Надійна інтеграція та обмін повідомленнями

Потоки подій між сервісами керуються через AWS Lambda, Dapr, Amazon SQS/SNS, а WebSockets забезпечують миттєві повідомлення клієнтам про оновлення оплат, статус доставки та події в реальному часі.

Аналітика, бізнес-інтелект і персоналізація

З Amazon QuickSight власники бізнесу можуть переглядати історію замовлень клієнтів, дашборди та звіти. Аналіз даних забезпечує персоналізацію, наприклад, пропозиції на день народження, цільові знижки та переваги клієнтів, що покращує залученість і задоволення.

Моніторинг, трасування та безпека

Інтегровано Jaeger для розподіленого трасування, що допомагає виявляти й реагувати на повільні або збої у запитах до бази даних і фронтенду. DefectDojo відповідає за постійне відстеження вразливостей у фронтенд- та бекенд-стіках, запускаючи оновлення і виправлення, що забезпечує стабільність і безпеку.

Планування та синхронізація завдань

За допомогою HangFire було автоматизовано повторювані фонові завдання та процеси синхронізації, що підвищує ефективність роботи.

Розробка фронтенду та робочі процеси

Монорепозиторна архітектура спрощує розробку веб-, мобільного та адміністративного інтерфейсів, зменшуючи перевантаження. Використання Next.js та Incremental Static Regeneration (ISR) пришвидшує оновлення контенту і значно покращує продуктивність фронтенду.

Модернізація платформи

Усі сервіси переписані на .NET, що вирішило проблеми комунікації між сервісами старої системи на Python/Go. Бізнес-процеси, які раніше були уручну в таблицях або окремих експортованих файлах, автоматизовані і об’єднані в єдину систему.

Підсумок

Оновлена платформа вирішила технічні проблеми та змінила спосіб використання даних клієнтом. Завдяки автоматизації й захищеним інтеграціям зменшено ручну працю і навантаження системи. Швидші, надійні сервіси та повідомлення в реальному часі знизили навантаження на кол-центр і підвищили задоволення користувачів. Цікаво те, що централізовані структуровані дані тепер підтримують просунуті маркетингові кампанії, розумніші рішення і простіше керування сайтом.

Ми допомогли клієнту перетворити фрагментовані системи в єдину платформу на основі даних, заклавши міцний фундамент для розвитку на дуже конкурентному ринку. Якщо вашим бізнесом потрібен технічний поштовх, зверніться до наших експертів, щоб дізнатися, як це зробити.

У серпні світ технологій став ще цікавішим завдяки новим AI-рішенням, розумнішим операційним системам і апаратному забезпеченню нового покоління. Місяць був насичений інноваціями, що змінюють наші способи роботи, творчості та безпеки.

Серед них — оновлений редактор зображень від Google, останній апдейт Windows, новий роботизований чип Nvidia та стрімке зростання акцій компаній, які впроваджують AI.

Новий AI-редактор зображень Google покращує Gemini

Google додала Gemini 2.5 Flash image — потужний AI-інструмент для редагування зображень, який дозволяє робити точні зміни за текстовими підказками, не змінюючи обличчя чи інші деталі.

Це частина зусиль Google наздогнати OpenAI GPT-4o і Meta Midjourney. Особливість Gemini — реалістичні, чисті зміни для повсякденних завдань, а також вбудовані захисти та водяні знаки від зловживань.

Оновлення Windows 11 25H2 переходить у тестування

Microsoft випустила оновлення Windows 11 25H2 для тестування у Release Preview Channel. Нові функції впроваджуються швидко, адже більшість уже були у попередніх версіях.

PowerShell 2.0 і WMIC більше не доступні, а IT-менеджери отримали нові можливості видаляти попередньо встановлені додатки Microsoft Store на корпоративних пристроях. Для більшості користувачів апдейт вимагає лише одного перезапуску.

Шахрайства з підробками голосу через AI зросли на 148%

Експерти з безпеки попереджають: кількість AI-шахрайств у 2025 році зросла на 148%. Зловмисники використовують клонування голосу та deepfake-відео, щоб видавати себе за друзів, родичів або колег у дзвінках і відеочатах.

Фахівці радять використовувати багатофакторну автентифікацію та завжди перевіряти особу співрозмовника. Для підробки голосу достатньо кількох секунд запису з соцмереж.

PCIe 6.0 SSD: до 512 ТБ і швидкість 28 ГБ/с

Південнокорейська компанія FADU працює над SSD-контролерами нового покоління, здатними підтримувати до 512 ТБ і швидкість 28 ГБ/с. Уже укладено угоди з двома великими хмарними провайдерами, третій — у процесі переговорів.

Компанія Meta може стати одним із перших користувачів нової серії Sierra, яка забезпечить швидше та ефективніше сховище для епохи AI.

Anthropic захистила Claude AI від зловмисників

Компанія Anthropic повідомила, що запобігла спробам хакерів використати Claude AI для створення фішингових листів, шкідливого коду та обходу захисту. Порушені акаунти заблоковано, а безпеку посилено.

Експерти зазначають: із посиленням можливостей AI зростають і ризики його зловживання, тому бізнеси та уряди активно підвищують рівень кіберзахисту.

Nvidia презентувала Jetson Thor — суперкомп’ютер для роботів

Jetson Thor — новий AI-чип від Nvidia, створений для передових роботів і фізичного штучного інтелекту. На базі GPU Blackwell він забезпечує 2 070 терафлопс FP4 у 130-ватному корпусі з 128 ГБ пам’яті, що дозволяє виконувати кілька моделей AI одночасно.

Виробники на кшталт Amazon Robotics, Boston Dynamics, Caterpillar і Meta вже тестують його у виробництві, медицині, логістиці та інших сферах.

AI-бум підняв акції Autodesk, MongoDB, Pure Storage і Snowflake

Шалений інтерес до AI зробив тиждень надуспішним для технокомпаній.

• MongoDB зросла на 44% — рекорд за всю історію,
• Pure Storage — на 33% після угоди з Meta,
• Snowflake — на 21% завдяки зростанню попиту на хмару даних для AI,
• Autodesk — на 8%, адже AI спрощує їхні дизайнерські інструменти.
  Експерти зазначають: переваги AI поширюються далі Nvidia — на софт і зберігання даних. Як пожартував CEO Autodesk: «AI може й з’їсть софт, але точно не Autodesk».

Підсумок

Серпень показав: штучний інтелект — це вже не тренд, а рушійна сила, що змінює кібербезпеку, робототехніку, зберігання даних і дизайн.

Agiliway допомагає бізнесам використовувати ці передові технології для досягнення реальних результатів. Незалежно від того, чи це розробка ПЗ, хмарні рішення або AI — ми перетворюємо тренди на індивідуальні рішення для вашого зростання.
Разом будуємо майбутнє.

До 2025 року інтеграція штучного інтелекту перетвориться з додаткової конкурентної переваги на обов’язкову бізнес-необхідність. Компанії всіх розмірів — від стартапів до транснаціональних корпорацій — активно впроваджують AI-рішення, щоб покращити свої продукти, оптимізувати операції та залишатися актуальними на ринку.

Однак, вирушаючи у подорож цифрової трансформації, організації стикаються з ключовим стратегічним рішенням, яке визначить успіх усієї ініціативи.

Головне питання, що стоїть перед бізнес-лідерами сьогодні: розвивати AI-компетенції всередині компанії чи залучати зовнішніх експертів через спеціалізоване аутсорсингове партнерство?

У цій статті розглянемо, як штучний інтелект змінює підхід до розробки програмного забезпечення та чому аутсорсинг AI-команд може стати найкращим вибором для вашого бізнесу.

Проблеми традиційної розробки

Лише за кілька років штучний інтелект пройшов шлях від теоретичної концепції до реальності, що кардинально змінює бізнес. Компанії стоять перед вибором: адаптуватися до нових технологій або втратити конкурентну перевагу.

Однак через складність технологій і різноманіття сценаріїв використання впровадження AI залишається складним завданням.

При традиційному підході, коли компанія формує власну внутрішню команду AI-спеціалістів, доводиться витрачати багато часу на найм, забезпечувати високі зарплати, соціальні пакети, інфраструктуру, хмарні сервіси, а також стикатися з обмеженою масштабованістю та нестачею експертизи. Це значно уповільнює процес розробки та підвищує його вартість.

Як аутсорсингові AI-команди прискорюють розробку продуктів

На противагу цьому, аутсорсинг послуг у сфері AI та ML стабільно зростає. Хоча пошук фахівців із глибокими знаннями у сфері штучного інтелекту, комп’ютерного зору чи глибинного навчання потребує ресурсів, результат вартий зусиль.

Компанії обирають аутсорсинг, щоб швидше отримати доступ до кваліфікованих спеціалістів, скоротити терміни запуску продуктів, уникнути ризиків, пов’язаних із технічною складністю чи якістю моделей, та зосередитися на основному бізнесі.

7 способів, як аутсорсинг AI трансформує ваш бізнес

1. Оптимізація витрат

Оптимізація бюджету залишається головним фактором при впровадженні AI. Зовнішні партнери надають уже сформовані команди з перевіреною експертизою, що дозволяє компаніям значно знизити витрати без втрати якості розробки.

2. Швидше виведення продукту на ринок

Затримки у розробці часто спричинені обмеженими внутрішніми ресурсами. Завдяки співпраці з досвідченими командами компанії можуть швидше запускати продукти, використовуючи вже наявну інфраструктуру та експертизу.

3. Зменшення ризиків

Досвідчені постачальники допомагають знизити ризики, пов’язані з технічними складнощами чи організаційною готовністю. Вони застосовують перевірені методології та стандарти якості, забезпечуючи стабільне впровадження рішень.

4. Різноманітність постачальників

На ринку діє безліч AI-команд і сервісних компаній з усього світу. Головне — не лише вибрати партнера, а й переконатися, що ваша компанія має чітку стратегію, структуровані дані та належну інфраструктуру для ефективної співпраці.

5. Масштабованість і гнучкість

AI-аутсорсинг дозволяє швидко масштабувати ресурси відповідно до потреб проєкту без довгострокових зобов’язань. Це особливо важливо у динамічній сфері AI, де технології швидко змінюються.

6. Доступ до експертизи

Співпраця з AI-аутсорсинг-партнерами відкриває миттєвий доступ до експертів у галузях машинного навчання, NLP та глибинного навчання. Такі команди мають глибокі знання у вузьких напрямах і володіють кількома AI-фреймворками та хмарними платформами, що дає змогу легко змінювати технології без додаткового найму.

7. Фокус на основному бізнесі

Передаючи AI-розробку на аутсорс, компанії можуть зосередитись на своїй основній діяльності — стратегії, клієнтах і розвитку бізнесу, не занурюючись у технічні складнощі впровадження AI.

Висновок

Аутсорсингові команди, керовані AI, революціонізують процес створення продуктів. Завдяки автоматизації написання коду, тестування, виявлення помилок і кіберзахисту, розробка стає передбачуванішою та масштабованішою.

Для компаній, які прагнуть максимально використати потенціал штучного інтелекту, аутсорсинг AI — найшвидший, найефективніший і найнадійніший шлях до впровадження AI-рішень.