AI TestOps

Praktična AI usposabljanja za QA ekipe v Sloveniji

Pospešite QA proces z umetno inteligenco: Praktična AI usposabljanja za inženirske ekipe

Od prvih promptov do napredne analize napak in testne avtomatizacije. Naučite svojo ekipo varne in učinkovite uporabe AI na realnih primerih vašega podjetja. Program je zasnovan za IT podjetja, ki želijo iz AI v QA dobiti konkretne rezultate.

Za QA vodje, engineering vodje, manual QA, automation QA in SDET ekipe Online ali on-site • Program prilagodimo vašim orodjem • Jasna priporočila za uvedbo v prakso
Rezerviraj posvet Pregled programa

Na 20-minutnem klicu priporočimo ustrezen paket in format za vašo ekipo. Brez obveznosti.

AI vizual za QA in avtomatizacijo
Varna uvedba Praktične delavnice

Zakaj AI v QA?

Manj časa za pripravo testov in standardiziran proces brez kaosa. Naše delavnice vaši ekipi prinašajo konkretne workflowe in varno uvedbo AI direktno v vaša orodja (Jira, Playwright, CI/CD) – brez nepotrebne teorije in eksperimentiranja.

Kaj se v praksi izboljša po uvedbi AI v QA

Manj časa za pripravo testov

AI pomaga ekipi hitreje pripraviti testne scenarije, kontrolne sezname in prve osnutke testnih primerov.

Hitrejši pregled zahtev in bug reportov

Ekipa hitreje odkrije vrzeli, tveganja in nejasnosti v zahtevah, logih in defect opisih.

Hitrejša priprava avtomatizacije

AI pospeši pripravo osnutkov testne logike, pregled obstoječe kode in podpornih artefaktov za avtomatizacijo.

Manj ročnega vizualnega preverjanja

Visual AI in UI diff analiza hitreje zaznata odstopanja in zmanjšata ročno primerjanje zaslonov.

Učinkovitejši triage in poročanje

Ekipa hitreje pripravi povzetke napak, prioritizacijo in jasno komunikacijo med QA, razvojem in vodstvom.

Kaj ekipa odnese

Po delavnici ekipa ne odnese le splošnega občutka, da je AI uporaben, ampak konkretne materiale, workflowe in pravila za uporabo v vsakodnevnem QA procesu.

Praktični materiali

Ekipa dobi uporabne osnutke in predloge, ki jih lahko takoj vključi v obstoječi način dela.

  • prompt predloge za test design, analizo zahtev in triage
  • checkliste za bolj dosledno pripravo testov in pregled rezultatov
  • osnutke testnih scenarijev in primerov za takojšnjo uporabo

Delovni workflowi

Namesto teorije ekipa prejme jasen model, kako AI vključiti v konkretne QA aktivnosti.

  • workflow za analizo zahtev, user storyjev in test coverage
  • workflow za AI podprt bug triage, povzetke in prioritizacijo
  • workflow za podporo avtomatizaciji, API testiranju in debuggingu

Način uvedbe

Vodje in ekipa dobijo skupen okvir, kako AI uporabljati koristno, varno in brez ad-hoc improvizacije.

  • pravila za review AI izhodov in odgovorno uporabo v QA procesu
  • priporočila za uvedbo glede na vaš stack, procese in raven ekipe
  • jasnejši naslednji koraki za prenos delavnice v vsakodnevno prakso

Rezultati za podjetje

Kaj podjetja opazijo že po prvih delavnicah

Kaj vodje ekip in podjetja običajno opazijo, ko AI v QA ni več ad-hoc eksperiment, ampak del strukturiranega delovnega modela.

01
Manj časa za pripravo testov

Ekipa hitreje pripravi scenarije, osnutke testov in coverage matrike, zato se več časa porabi za validacijo in manj za ponavljajoče pripravljalne naloge.

02
Bolj strukturirana analiza napak

Hitrejši triage, bolj jasni bug reporti in manj improvizacije pri odločanju, kaj je pomembno za ekipo in razvoj.

03
Hitrejši QA feedback development ekipi

Bolj uporaben feedback do development ekipe, manj nejasnih defektov ter hitrejše iteracije med QA, razvojem in vodji.

04
Bolj predvidljiva in varnejša uporaba AI

Ekipa uporablja AI v skladu z varnostjo podatkov, internimi pravili in jasnimi odgovornostmi, kar zmanjša tveganje neenotne ali neustrezne uporabe.

Reference / zaupanja vredno

Program temelji na praktičnih izkušnjah iz realnih QA okolij, kjer so pomembni hitrost, sledljivost, kakovost komunikacije in varna uvedba sprememb v procese ekipe.

Ne gre za demo primere ali generično AI teorijo. Vsebina izhaja iz dela z IT ekipami, QA avtomatizacijo, bug triage procesi, release pritiski in uvedbo kakovosti v zahtevnejših poslovnih okoljih.

Praksa

Teme izhajajo iz dejanskih QA problemov: test design, triage, avtomatizacija, debugging in poročanje.

Okolja

Pristop je prilagojen ekipam, kjer so prisotni procesne omejitve, več deležnikov in višja pričakovanja glede sledljivosti.

Prenos v prakso

Cilj ni navdušiti z AI, ampak ekipi dati workflowe, ki jih lahko dejansko prenese v svoj vsakodnevni QA proces.

Sodelavca pregledujeta delo na prenosniku v sodobni pisarni
Vsebina je namenjena ekipam, ki delajo v resničnih projektnih okoljih, kjer so pomembni sodelovanje, kakovost komunikacije in hiter prenos novih workflowov v prakso.

Izkušnje iz projektov in okolij

finance zdravstvo e-commerce enterprise SaaS regulated environments

Praktično relevantno za ekipe, ki delajo z

Jira Selenium Playwright Postman CI/CD test management workflowi

Poudarek je na workflowih, ki zmanjšajo improvizacijo, izboljšajo kakovost QA izhodov in so dovolj praktični, da jih ekipa lahko začne uporabljati takoj po delavnici.

Mini case / primer uporabe

AI QA Bot & Jira Integration
QA-428 Checkout flow failing on mobile testing
✨ AI Root Cause Summary

Based on the attached Playwright trace.json and failure logs:

  • The .payment-btn locator is masked by the sticky cookie banner on viewports < 400px.
  • Fix: Use scrollIntoViewIfNeeded() before clicking, or dismiss the banner in setup hooks. 
await page.locator('.payment-btn').scrollIntoViewIfNeeded();
await page.locator('.payment-btn').click();
Primer iz prakse: AI analizira trace.json in samodejno pripravi root-cause analizo ter predloga popravka kode za avtomatizacijo v ticketu.

Problem

QA ekipa pripravlja teste prepočasi, kakovost testnih osnutkov ni vedno enotna, vodje pa težko dobijo predvidljiv in standardiziran način uporabe AI.

Kaj naredimo na delavnici

  • pregledamo obstoječe user storyje, testne artefakte in način dela ekipe
  • pripravimo AI workflowe za test design, analizo zahtev in hitrejši triage
  • izdelamo bolj strukturirane osnutke testnih scenarijev in checklist
  • definiramo pravila za review, uporabo AI in prenos v vsakodnevni QA proces

Rezultat

  • hitrejši test design in manj ročnega začetnega dela
  • bolj strukturirani scenariji in bolj enoten QA output ekipe
  • jasnejši model, kako AI uporabljati varno in koristno v praksi
AI v testiranju za QA ekipe

Kaj pokriva program

Praktičen program za QA ekipe: od analize zahtev in test designa do avtomatizacije, API workflowov, analize logov in uporabe AI v CI/CD.

analiza zahtev
test design
generiranje testnih primerov
synthetic data
API workflowi
vizualno testiranje
analiza logov
podpora avtomatizaciji
CI/CD uporaba AI

Program usposabljanja

Jasna struktura programa: pregled modulov, logika paketov in praktična vrednost za QA ekipo.

Paket 1 - Temelji AI za QA €490

Za koga: Za QA ekipe, ki potrebujejo hiter, jasen in cenovno ugoden vstop v uporabo AI.

Kaj vključuje
  • AI upravljanje konteksta in token strategija v QA CLI
  • Prompt inženiring za zanesljive QA rezultate

Namen: Kratek začetni paket za hiter začetek z AI v QA praksi.

Format: 4 ure • online ali on-site • do 10 oseb

Rezerviraj posvet
Najbolj priljubljeno Paket 2 - AI za test design in hitre avtomatizacijske zmage €1.490

Za koga: Za podjetja, ki želijo hitro videti prve uporabne rezultate v QA artefaktih in avtomatizaciji.

Kaj vključuje
  • Vse iz Paketa 1
  • AI podprta QA dokumentacija in testni artefakti
  • AI podprta UI/E2E avtomatizacija s Playwright CLI
  • AI podprta API testna avtomatizacija za kompleksne scenarije

Namen: Hiter prehod od teorije do uporabnih workflowov, testnih artefaktov in API avtomatizacije.

Format: 12 ur • online ali on-site • do 14 oseb

Rezerviraj posvet
Paket 3 - AI za QA debugging, kakovost in validacijo po tveganjih €2.990

Za koga: Za ekipe, ki želijo AI vključiti v avtomatizacijo, razhroščevanje, vizualno kakovost in performance QA.

Kaj vključuje
  • Vse iz Paketa 2
  • AI izboljšano upravljanje napak in nalog v Jira
  • AI podprt browser debugging s Chrome DevTools
  • AI nadgrajen visual regression in preverjanje UI konsistentnosti
  • AI vodeno performance testiranje in analiza ozkih grl
  • AI podprto varnostno testiranje za QA ekipe

Namen: Razširjen paket za ekipe, ki želijo AI globlje vgraditi v kakovost, tveganja in stabilnost QA procesa.

Format: 24 ur • online ali on-site • do 16 oseb

Rezerviraj posvet
Paket 4 - Napredni AI agenti, zasebnost in governance za QA €4.290

Za koga: Za podjetja, ki želijo preiti od posameznih AI primerov uporabe do zrele in varne uvedbe AI v QA.

Kaj vključuje
  • Vse iz Paketa 3
  • Privatni lokalni RAG za QA knowledge workflowe
  • Načrtovanje AI agentov za QA workflowe
  • AI maskiranje podatkov in synthetic test data strategije
  • AI governance in kontrole tveganj v QA organizacijah

Namen: Napreden paket za zrelo, varno in sistemsko AI prakso v QA in engineering okolju.

Format: 32 ur • online ali on-site • do 20 oseb

Rezerviraj posvet

Primerjava paketov

Postavka Paket 1 Paket 2 Paket 3 Paket 4
Trajanje 4 ure 12 ur 24 ur 32 ur
Cena €490 €1.490 €2.990 €4.290
Število modulov 2 5 10 14
UI/E2E avtomatizacija s Playwright - da da da
API avtomatizacija (kompleksni scenariji) - da da da
Debugging, visual quality, performance, security - - da da
RAG, AI agenti, masking in governance - - - da

Dodatni / izbirni moduli (add-on)

Izbirna tema Opis
AI integracije prek MCP za QA toolchaine Povezovanje AI asistentov z obstoječimi QA orodji in internimi sistemi.
AI vodena validacija podatkov z Database MCP Samodejno preverjanje konsistentnosti podatkov in hitrejše odkrivanje anomalij.
AI vodena analiza logov in hipoteze root cause Hitrejše razvrščanje log signalov in priprava hipotez za vzrok napak.
AI za CI workflowe in analizo failure-jev Bolj pregleden QA feedback po runih, flaky analiza in prioritizacija popravil.
Multi-agentna QA orkestracija s subagenti Koordinacija več AI agentov za kompleksne QA naloge in porazdeljeno izvedbo.

Ne veste, kateri paket je pravi za vašo ekipo?

Ne veste, kateri paket izbrati?

Na kratkem klicu pregledamo vašo ekipo, cilje in orodja ter priporočimo najbolj primeren format.

Rezerviraj posvet
Brez obveznosti Kratek 20-minutni uvodni klic Odgovorimo v 1-2 delovnih dneh Program prilagodimo vaši ekipi

Kaj pokriva program

Core AI upravljanje konteksta in token strategija v QA CLI Kako upravljati kontekst in porabo tokenov za stabilne, ponovljive in merljive QA izhode.
Core Prompt inženiring za zanesljive QA rezultate Priprava strukturiranih promptov za načrtovanje testov, analizo zahtev in bolj dosledne rezultate.
Team AI podprta QA dokumentacija in testni artefakti Priprava in izboljšava testnih primerov, checklist, poročil ter drugih QA artefaktov.
Team AI podprta UI/E2E avtomatizacija s Playwright CLI Uporaba AI pri pripravi E2E scenarijev, stabilizaciji testov in hitrejšem razhroščevanju.
Team AI podprta API testna avtomatizacija za kompleksne scenarije Načrtovanje robustnih API testov, validacija odzivov in obravnava kompleksnih poslovnih scenarijev.
Pro AI izboljšano upravljanje napak in nalog v Jira Boljši bug triage, razvrščanje prioritet in priprava jasnejših razvojnih nalog.
Pro AI podprto razhroščevanje v brskalniku s Chrome DevTools Hitrejše odkrivanje vzrokov napak v brskalniku, analiza mrežnega prometa in konzolnih zapisov.
Pro AI nadgrajen visual regression in preverjanje konsistentnosti UI Sistematično odkrivanje vizualnih odstopanj in hitrejše preverjanje skladnosti uporabniškega vmesnika.
Pro AI vodeno performance testiranje in analiza ozkih grl Prepoznavanje počasnih točk, predlogi optimizacij in podpora pri validaciji zmogljivosti.
Pro AI podprto varnostno testiranje za QA ekipe Praktičen pristop k odkrivanju varnostnih tveganj v testnih scenarijih in procesih.
Enterprise Zasebni lokalni RAG za QA knowledge workflowe Vzpostavitev zasebnega znanja za QA ekipo, brez izpostavljanja občutljivih podatkov javnim modelom.
Enterprise Načrtovanje AI agentov za QA workflowe Modeliranje agentnih tokov za testiranje, analizo in poročanje v realnih ekipnih procesih.
Enterprise AI maskiranje podatkov in synthetic test data strategije Varna priprava testnih podatkov in preprečevanje uhajanja občutljivih informacij.
Enterprise AI governance in kontrole tveganj v QA organizacijah Pravila uporabe AI, odgovornosti in kontrolni mehanizmi za dolgoročno varno uvedbo.

Program pokriva 14 glavnih modulov. Po dogovoru dodamo tudi izbirne module: MCP integracije, validacija podatkov, analiza logov, AI podpora za CI in multi-agentna orkestracija.

Za vodje in za ekipe

Program govori z dvema skupinama hkrati: z vodji, ki odločajo o uvedbi AI v QA, in z ekipami, ki bodo te workflowe uporabljale v praksi.

QA in engineering vodje

Za QA in engineering vodje

Za vodje, ki želijo standardizirati uporabo AI, zmanjšati ad-hoc eksperimente, hitreje uvajati nove prakse in dobiti bolj predvidljivo kakovost QA procesa.

QA in avtomatizacijske ekipe

Za QA in avtomatizacijske ekipe

Za ekipe, ki želijo hitreje pripravljati teste, analizirati zahteve in napake, izboljšati testne artefakte ter uporabljati AI pri vsakodnevnem delu.

IT podjetja, ki uvajajo AI

Za IT podjetja, ki uvajajo AI v QA

Za organizacije, ki želijo AI uvesti varno, praktično in usklajeno z obstoječim stackom, procesi ter odgovornostmi v ekipi.

O izvajalcu

mag. Yauhen Unuchak
QA Test Automation Lead / AI for QA Advisor

mag. Yauhen Unuchak pomaga IT podjetjem uvajati AI v QA na strukturiran, praktičen in poslovno uporaben način.

Njegov pristop izhaja iz dela v QA avtomatizaciji, sodelovanja z razvojnimi in QA ekipami ter izvajanja strokovnih usposabljanj za tehnično zahtevna okolja. Zato program ni splošen pregled AI orodij, temveč praktična podpora ekipam, ki želijo AI vključiti v test design, avtomatizacijo, analizo napak in poročanje brez nepotrebne improvizacije.

LinkedIn
  • 12+ let izkušenj
  • QA avtomatizacija UI/API in debugging workflowi
  • Delo z IT ekipami v realnih projektnih okoljih
  • Usposabljanja za IT ekipe in tehnične profile
  • Strukturiran pristop k uvedbi AI v QA procese

ISO9001 • magisterij • univerzitetno poučevanje

Zakaj je to pomembno za podjetje

Podjetje dobi partnerja, ki razume tehnično realnost QA ekip in ne prodaja generične AI teorije. Rezultat je manj improvizacije, bolj jasen model uvedbe AI ter hitrejši prenos uporabnih workflowov v vsakodnevno delo ekipe.

Na uvodnem pogovoru lahko skupaj ocenimo, kateri format, obseg in začetni fokus usposabljanja so najbolj primerni za vašo ekipo.

Rezerviraj posvet
mag. Yauhen Unuchak

mag. Yauhen Unuchak

QA Test Automation Lead • izvajalec delavnic

Pogosta vprašanja

Ali program prilagodite našim orodjem in procesom?

Da. Program prilagodimo vašemu stacku (npr. Playwright, Selenium, Jira, CI/CD) in obstoječim QA procesom.

Ali je usposabljanje primerno za manual in automation QA ekipe?

Da. Delavnica pokriva use case scenarije za manual in automation QA ter uskladi delo mešanih ekip.

Ali vključujete varnost, zasebnost in uporabo občutljivih podatkov?

Da. Pokrivamo varno uporabo AI, ravnanje z občutljivimi podatki in governance smernice za podjetje.

Ali lahko delavnico izvedete online ali na lokaciji podjetja?

Da. Izvedba je možna online ali on-site, po dogovoru glede ciljev in razpoložljivosti ekipe.

Koliko ljudi je optimalno v skupini?

Priporočamo 8–16 udeležencev. Za večje ekipe pripravimo delitev po vlogah ali več terminov.

Ali po delavnici prejmemo gradivo ali priporočila za nadaljnje korake?

Da. Ekipa prejme povzetek, priporočene next-step aktivnosti in predlagane workflowe za takojšnjo uporabo.

Ali lahko pripravite program po meri za našo ekipo?

Da. Pripravimo prilagojen program glede na seniority, stack, procese in poslovne prioritete podjetja.

Kako hitro lahko začnemo?

Začetni klic običajno organiziramo v nekaj dneh, izvedbo pa praviloma v 1–3 tednih.