AI asistenti v testovaní softvéru

Úvod: Koncept digitálnych pomocníkov – AI asistentov – sa v posledných rokoch výrazne udomácnil v
rôznych oblastiach informačných technológií. Tieto asistenty s umelou inteligenciou dokážu na základe
vstupu od používateľa (hlasového alebo textového) vykonávať množstvo úloh od vyhľadávania
informácií až po automatizované akcie. Bežní používatelia sa s nimi stretávajú najmä ako s osobnými
digitálnymi sprievodcami v smartfónoch a inteligentných reproduktoroch (tzv. osobný AI asistent, po
česky AI osobní asistent). Prirodzene preto vyvstáva otázka, ktorý je „nejlepší AI asistent“ pre rôzne
potreby – jednoznačná odpoveď však neexistuje, keďže každý nástroj má silné a slabé stránky. V oblasti
testovania softvéru sa AI asistenti uplatňujú dvojakým spôsobom: (1) ako nástroje, ktoré pomáhajú
testerom zefektívniť prácu, a (2) ako komplexné systémy, ktoré samotné potrebujú špecifické
testovanie. V tomto článku sa pozrieme na oba pohľady – vysvetlíme, čo sú AI asistenti, aké typy existujú
(hlasoví, virtuálni, osobní, doménovo špecializovaní), aká je ich multijazyčná podpora (napr. AI asistent v
češtině zdarma), a ako konkrétne prispievajú k testovaniu softvéru. Zároveň rozoberieme prínosy a výzvy,
ktoré so sebou integrácia AI asistentov do testovacieho procesu prináša.

Čo sú AI asistenti? Definícia a účel

AI asistent je v zásade inteligentná softvérová aplikácia, ktorá rozumie príkazom v prirodzenom jazyku
(hovorenom alebo písanom) a cez konverzačné rozhranie vykonáva pre užívateľa rôzne úlohy . Inými
slovami, ide o virtuálneho asistenta poháňaného umelou inteligenciou, ktorý na požiadanie reaguje a
pomáha – či už ide o nastavenie pripomienky, vyhľadanie informácie, rezerváciu schôdzky alebo
zložitejšie analytické úlohy. Na začiatku boli títo asistenti pomerne jednoduchí, spoliehali sa na vopred
naprogramované pravidlá a odpovede. Moderný AI asistent však zvyčajne využíva strojové učenie a
najmä pokročilé modely spracovania prirodzeného jazyka, vďaka čomu vie lepšie pochopiť voľne
formulované otázky a prispôsobiť svoje odpovede kontextu .

AI asistentov možno chápať ako reaktívnych agentov – čakajú na inštrukcie používateľa (napr. hlasový
povel alebo textovú otázku) a na základe toho vykonajú nejakú akciu alebo poskytnú odporúčanie
. To ich odlišuje od tzv. AI agentov, ktoré môžu konať autonómne (proaktívne) aj bez priameho
príkazu, s cieľom dosiahnuť určitý cieľ. V praxi sa však hranica stiera – pokročilí asistenti vedia iniciatívne
navrhovať riešenia, ak ich na to používateľ splnomocní.

Pre bežnú prax je dôležité, že AI asistenti dokážu komunikovať prirodzene – používateľ môže hovoriť
alebo písať takmer tak, ako by komunikoval s iným človekom, a asistent sa snaží porozumieť a
adekvátne reagovať. Táto schopnosť je výsledkom kombinácie technológií: rozpoznávanie reči,
spracovanie prirodzeného jazyka (NLP) a strojového učenia na generovanie odpovede.

Hlasoví a virtuálni asistenti v praxi

Hlasový AI asistent v smartfóne dokáže plniť príkazy používateľa pomocou rozpoznávania reči. Hlasoví AI
asistenti (voice assistants) patria medzi najznámejší typ – sem spadá napríklad Apple Siri, Amazon
Alexa či Google Asistent. Typickým prostredím je smartphone alebo inteligentný reproduktor, kde
používateľ vysloví „príkaz“ (napr. otázku alebo pokyn) a AI hlasový asistent na základe toho odpovie
hlasom alebo vykoná akciu. Napríklad Google Asistent – populárny AI asistent Android zariadení – vie na
povel „Hey Google“ vyhľadať informácie, pustiť hudbu alebo ovládať smart zariadenia v domácnosti.
Podobne Siri na iPhone (predstavená v roku 2011) priniesla širokej verejnosti skúsenosť hlasového
ovládania telefónu. Títo virtuálni asistenti sa stali bežnou súčasťou ekosystému moderných zariadení.

Rozšírenie hlasových asistentov ilustrujú štatistiky: v roku 2025 používa hlasové vyhľadávanie
približne 20,5 % ľudí na svete a v obehu je až 8,4 miliardy hlasových asistentov – čo prevyšuje
populáciu Zeme . V USA sa odhaduje, že vyše 153 miliónov ľudí využíva hlasových asistentov, pričom
najpopulárnejšia je Siri s ~86,5 miliónmi používateľov . Tieto čísla naznačujú, že technológia AI
asistent zdarma integrovaná v zariadeniach je masovo dostupná a používatelia si na ňu zvykli. Hlasoví
asistenti pomáhajú s bežnými úlohami ako zisťovanie počasia, nastavovanie budíka, navigácia či
diktovanie správ, a tým šetria čas – v spotrebiteľskom sektore sú takmer neodmysliteľnou súčasťou
každodenného života.

Virtuálny asistent je širší pojem, ktorý zahŕňa nielen hlasových asistentov, ale všeobecne akýchkoľvek
AI asistentov existujúcich v softvérovej podobe. Niekedy sa pojmy hlasový a virtuálny asistent používajú
zameniteľne. Virtuálny asistent môže komunikovať hlasom alebo textovo (chatbot). V českom kontexte
sa používa termín „AI virtuální asistent“ (resp. skratka AI asistent), v rumunčine zasa výraz „asistent virtual
AI“ – oba označujú digitálneho asistenta poháňaného umelou inteligenciou. Dôležité je, že či už ide o
hlasové ovládanie alebo chatovaciu konverzáciu, základom úspechu týchto nástrojov je prirodzená
interakcia. Používateľ nemá pocit, že musí zadávať komplikované príkazy ako do počítača – stačí sa
opýtať bežnou rečou a asistent sa pokúsi vyhovieť.
Z pohľadu testovania softvéru predstavujú hlasoví a virtuálni asistenti zaujímavú výzvu. Testovať takýto
systém znamená overiť nielen funkčnú správnosť (či vykoná požadovanú akciu), ale aj porozumenie
rôznym formuláciám vstupu, robustnosť voči hluku či prízvuku v reči a bezpečnosť (aby napríklad
neautorizovaná osoba nemohla hlasom získať citlivé informácie). Odborníci na QA (Quality Assurance)
musia navrhovať testy pokrývajúce množstvo scenárov – od rôznych dialektov a jazykov až po neobvyklé
otázky, na ktoré by asistent nemal reagovať nevhodne.

Multijazyčná podpora AI asistentov (slovenčina, čeština a iné)

Jedným z kritických faktorov použiteľnosti AI asistentov je podpora viacerých jazykov. Svetoví lídri ako
Google Asistent či Amazon Alexa začínali s angličtinou, no postupne pridávali ďalšie jazyky. Slovenskí a
českí používatelia dlho čakali na lokalizáciu – napríklad Google Asistent oficiálne spustil podporu češtiny
aj slovenčiny približne v rokoch 2018–2019. Dnes už Google Asistent komunikuje po slovensky aj po
česky, čo je pre mnohých kľúčové. Môžeme teda mať AI asistent v češtině v telefóne či reproduktore
používateľ položí otázku česky a dostane odpoveď v češtině. Rovnako tak Apple Siri od roku 2016
podporuje napríklad aj mandarínčinu či španielčinu a Microsoft Cortana (ktorá však už ustúpila z trhu)
vedela niekoľko svetových jazykov. Amazon Alexa donedávna nehovorila česky ani slovensky, čo
limitovalo jej použitie u nás, no existujú neoficiálne cesty a API na premostenie jazykovej bariéry.

Dôležité je, že s nástupom veľkých jazykových modelov (LLM) sa otvorila možnosť podpory prakticky
akéhokoľvek jazyka. Modely ako GPT-4 (použitý v ChatGPT) zvládajú vo veľkej miere aj tzv. nízkozdrojové
jazyky. To znamená, že aj keď váš hlasový asistent oficiálne daný jazyk nepodporuje, môžete použiť
textového AI asistenta (chatbota) ako prostredníka. Napríklad dnes ChatGPT poslúži ako AI asistent
v češtině zdarma – stačí mu položiť otázku po česky a model odpovie plynulou češtinou, hoci nejde o
hlasový výstup. Podobne by bolo možné komunikovať s ním po slovensky či rumunsky. V tomto smere
vidíme aj vznik lokálnych iniciatív: rôzne startupy vytvárajú chatbotov trénovaných špeciálne na daný
jazyk či kultúrny okruh. Môžeme spomenúť napríklad projekt „Alquist“ z ČVUT, ktorý sa zameriaval na
konverzačnú AI v češtine, alebo rumunské projekty podporované tamojšou vládou pre rozvoj asistentov
AI v rumunčine. Hoci tieto lokálne riešenia nedosiahli slávu globálnych hráčov, poukazujú na snahu
priniesť AI do každého jazyka.

Z marketingového hľadiska sa dokonca stretávame s kľúčovými slovami ako „AI asistent česky“ či „asistent
AI romană“ – používatelia cielene vyhľadávajú asistentov, ktorí by „hovorili“ ich jazykom. Firmy na to
reagujú: Google Asistent dnes ovláda desiatky jazykov a neustále sa zlepšuje v porozumení lokálnych
mien či výrazov. Pre odborníkov na testovanie to znamená nutnosť lokalizačného testovania AI
asistentov: overovať, či vety preložené do slovenčiny alebo češtiny dávajú zmysel, či asistent správne
vyslovuje miestne názvy, a či chápe aj hovorové výrazy. Navyše treba testovať aj prepínanie jazykov
mnoho asistentov umožňuje dvojjazyčný režim (napr. angličtina a slovenčina súčasne), čo je pre testerov
ďalší rozmer komplexity.

Napokon, stojí za zmienku, že väčšina bežných AI asistentov je pre koncových používateľov zadarmo. Sú
buď súčasťou operačného systému (Siri v Apple zariadeniach, Google Asistent v Androidoch) alebo voľne
dostupné na internete (ChatGPT má bezplatnú verziu, Amazon Alexa nevyžaduje predplatné atď.). To
prispieva k ich širokej adopcii – akonáhle asistent podporuje váš jazyk a je zdarma, bariéra vyskúšať ho
je veľmi nízka. Z pohľadu poskytovateľov ide často o strategickú investíciu: napríklad Amazon predával
svoje smart reproduktory Echo so stratou, len aby rozšíril Alexu do domácností. AI asistent zdarma v
domácnosti potom zvyšuje lojálnosť zákazníkov a generuje dáta, ktoré sú pre firmy cenné.

AI asistenti v špecializovaných doménach (medicína, podniky a i.)

Kým doteraz sme hovorili najmä o všeobecných osobných asistentoch, významnú kategóriu tvoria
doménovo špecializovaní AI asistenti. Ide o asistentov navrhnutých pre konkrétne odvetvie alebo
úlohu. Príkladom môže byť medicínsky AI asistent (asistent medical AI v terminológii niektorých
zahraničných článkov) – systém, ktorý pomáha lekárom a zdravotníckemu personálu. Takýto asistent
môže napríklad hlasovo zaznamenávať a zapisovať zdravotné záznamy počas vyšetrenia, pripomínať
lekárovi protokoly liečby alebo rovno navrhovať možnú diagnózu na základe symptómov (samozrejme,
konečné slovo má človek). Štatistiky naznačujú, že až 42 % zdravotníckych organizácií používa alebo
plánuje používať hlasovú asistenčnú technológiu v kontakte s pacientmi . V praxi teda môže
lekár povedať „Asistent, nadiktuj epikrízu“ a AI asistent prepíše a naformátuje lekársku správu, prípadne
odpovie pacientovi na často kladené otázky. Podobné asistenty v zdravotníctve musia prejsť prísnym
testovaním – tu ide často o životy, takže presnosť a bezpečnosť sú kritické. Testujú sa scenáre typu:
rozpozná asistent správne názvy liekov (ktoré znejú veľmi podobne)? Uloží citlivé dáta bezpečne?
Reaguje adekvátne, ak mu pacient položí otázku ohľadom symptómov? (Mimochodom, približne 21 %
používateľov hlasových asistentov sa už pýtalo na zdravotné príznaky či lekárov , takže dopyt zo
strany pacientov existuje.)

Okrem medicíny nájdeme AI asistentov aj v právnom odvetví (napr. ako podpora pri prehľadávaní
tisícov strán právnych dokumentov), vo financiách (finanční poradcovia analyzujúci trhy), v
personalistike (AI asistent pre HR, ktorý predvyberá kandidátov) či v zákazníckej podpore. Mnoho firiem nasadzuje chatbotov na svoje weby a komunikačné kanály – títo virtuálni agenti často vybavia
rutinné otázky zákazníkov. Hoci sa im zvykne hovoriť skôr chatboty než asistenti, technicky ide o
príbuzný koncept. Rozdiel je v tom, že chatbot býva obmedzenejší (naprogramovaný na FAQ firmy), kým
AI asistent má širšie pole pôsobnosti. Pre testerov však aj tu platí nutnosť dôkladného testovania: či
chatbot rozumie slangovým výrazom zákazníkov, či vie odovzdať hovor človeku, ak je otázka príliš
zložitá, a či nešíri napríklad nevhodné alebo právne rizikové odpovede.
Osobitnou kapitolou sú AI asistenti pre podnikové aplikácie a tímovú produktivitu. Tech giganti dnes
integrujú AI priamo do kancelárskych balíkov – Microsoft Copilot v Office 365 pomáha zhrnúť maily

alebo vytvoriť prezentáciu, Google má svojho asistenta v Google Workspace, ktorý vie navrhovať
odpovede a organizovať plán. Títo asistenti nemusia mať „osobnosť“ ako Alexa či Siri; skôr fungujú na
pozadí ako tichí pomocníci. Pre softvérových testerov predstavujú novú vrstvu funkcionality, ktorú
treba otestovať – napríklad či AI v textovom editore nerobí nevhodné úpravy dokumentu, alebo či
asistent v e-mailoch neporuší súkromie tým, že odošle zhromaždené dáta mimo firmu.

Pokročilí generatívni AI asistenti (ChatGPT, Gemini, DeepSeek…)

Prelomovým momentom vo svete AI asistentov bol nástup tzv. generatívnych modelov na báze
veľkých jazykových modelov. Systémy ako OpenAI ChatGPT (postavený na modeli GPT-3.5 a GPT-4)
ukázali, že AI asistent vie viesť pomerne hlbokú konverzáciu, generovať rozsiahle texty, programový kód,
ba dokonca tvoriť básne či obrázky. ChatGPT, spustený koncom roka 2022, rýchlo nabral stámilióny
používateľov a stal sa de facto etalónom pre konverzačných AI asistentov. Na tomto úspechu vidno, že
ak asistent dokáže prekročiť istú úroveň schopností, používatelia ho začnú využívať na neuveriteľne
širokú škálu úloh – od odpovedania na všeobecné otázky, cez tvorbu obsahu, až po technickú pomoc
(napr. pomoc s programovaním alebo s matematickými problémami).

Na trhu generatívnych AI asistentov však rýchlo stúpla konkurencia. Spoločnosť Google vyvinula vlastný
pokročilý model s názvom Gemini, ktorý má posunúť ich asistenta na novú úroveň. Google Asistent
(ktorý, ako spomenuté, funguje od roku 2016) bol preto v roku 2023–2024 od základov prebudovaný
na technológii Gemini, aby vedel plynulejšie a konverzačne reagovať na komplexné dotazy. Google
označuje Gemini za „nový typ osobného AI asistenta“ s dôrazom na prirodzenú komunikáciu a pokročilé
logické uvažovanie . Inými slovami, ambíciou je, aby AI asistent Google novej generácie zvládal
nielen jednoduché hlasové príkazy („nastav budík“), ale aj zložitejšie úlohy ako plánovanie celého dňa,
riešenie viacstupňových problémov alebo kreatívnu spoluprácu s používateľom. Samozrejme, takéto
ciele prinášajú aj výkonnostné výzvy – samotný Google priznáva, že na niektoré požiadavky potrebuje
Gemini viac času ako predošlá generácia, hoci vie odpovedať na oveľa pestrejšie spektrum otázok .

Ďalším zaujímavým menom je DeepSeek AI asistent (často vyhľadávaný ako deepseek ai asistent). Ide o
relatívne nového hráča, ktorý spopularizovali správy z januára 2025. Podľa odborníkov z Penn State
University je DeepSeek AI asistent systém podobný ChatGPT či Google Gemini, navrhnutý na široké
spektrum úloh, ale s deklarovanou špecializáciou na formálne logické a matematické problémy . To
je zaujímavé, pretože práve formálne uvažovanie býva slabinou mnohých veľkých jazykových modelov.
DeepSeek zaujal aj tým, že tvrdí dosahovať konkurencieschopný výkon s oveľa menšími nárokmi na
výpočtové zdroje – údajne mu stačí ~2 000 čipov oproti 16 000, ktoré potrebujú konkurenti, čo ho robí
10× efektívnejším . Tieto správy dokonca na chvíľu otriasli akciovým trhom výrobcov čipov, pretože ak
by sa potvrdili, znamenalo by to lacnejšiu a prístupnejšiu AI pre masy . Zatiaľ však odborníci
vyčkávajú na nezávislé otestovanie, či DeepSeek naozaj splní vysoké očakávania v praxi. Každopádne,
jeho príchod – spolu s ďalšími alternatívami ako Anthropic Claude, open-source modelmi (LLaMA 2 od
Meta a pod.) a špecializovanými AI (ako AlphaCode od DeepMind pre programovanie) – signalizuje, že
éra pokročilých AI asistentov je tu a rýchlo sa vyvíja.

Pre testerov softvéru generatívni asistenti prinášajú dve výzvy: musia sa naučiť využiť ich vo svoj
prospech a zároveň testovať ich spoľahlivosť. Na jednej strane môže tester položiť ChatGPT otázku:
„Vygeneruj testovacie prípady pre funkciu XY“ a získa tak inšpiráciu či základný návrh testov. Na druhej
strane, ak firma nasadí do svojho produktu AI asistenta (napríklad do mobilnej bankovej aplikácie
zakomponuje chatbot pre klientov), tester musí overiť, že tento asistent funguje správne, neohrozuje
bezpečnosť dát a dodržiava firemné pravidlá komunikácie. A to je neľahká úloha, keďže odpovede
generatívnej AI nie sú pevne naprogramované, ale pravdepodobnostné – môžu sa s malou zmenou
vstupu líšiť. K tomu sa ešte vrátime pri diskusii výziev testovania AI.

AI asistenti ako nástroje pre vývojárov a testerov

AI asistenti nielenže sú objektom testovania, ale čoraz častejšie sa sami stávajú nástrojmi v rukách
testerov a vývojárov. V oblasti vývoja softvéru za posledné dva roky zažiarili tzv. AI coding assistants
asistent pre programovanie. Najznámejším príkladom je GitHub Copilot, ktorý na základe komentára
alebo neúplného kódu vývojárovi našepkáva ďalšie riadky programu. Copilot, využívajúci model Codex
od OpenAI, debutoval v roku 2021 a rýchlo si získal popularitu ako „AI pair programmer“ . Dokáže
zvyšovať produktivitu vývojárov, ušetriť im písanie šablónového kódu a dokonca pomôcť generovať
jednotkové testy . Štúdie a blogy ukazujú, že Copilot vie byť užitočný pri písaní testovacích prípadov,
navrhovať okrajové scenáre či rýchlo doplniť testy pre existujúci kód . Z pohľadu testera to znamená,
že rutinnú prácu – napríklad vytvorenie základného skeletonu testov – môže nechať na AI asistenta a
sám sa sústrediť na logiku testu a analýzu výsledkov.

Nielen GitHub Copilot, ale aj ďalšie nástroje vstupujú do priestoru testovania. Napríklad testovacia
platforma PractiTest integrovala vlastného AI asistenta Smart Fox, ktorý pomáha tvorcom testov
generovať a udržiavať testovacie prípady . Smart Fox vie na základe popisu funkčnosti navrhnúť test
case, a čo je zaujímavé, využíva strojové učenie na vyhodnotenie užitočnosti jednotlivých testov (tzv. Test
Value Score) . To umožňuje tímom prioritizovať scenáre, ktoré pokryjú najviac rizík. Podobne
spoločnosť LambdaTest uviedla AI agenta KaneAI, označovaného za prvého generatívneho asistenta
pre end-to-end testovanie. KaneAI je postavený na LLM (Large Language Model) a umožňuje testerom
plánovať a písať testy v prirodzenom jazyku – stačí opísať, čo sa má otestovať, a nástroj sám vygeneruje
test skripty . Dokáže pokryť UI aj API testy, priebežne sa učiť z verzií testov a asistovať pri ladení chýb
. Hoci tieto funkcionality znejú takmer futuristicky, už dnes sú v počiatočných verziách dostupné.

Okrem komerčných nástrojov existujú aj open-source projekty či experimentálne asistenty pre
testerov. Napríklad plugin Continue pre Visual Studio Code sa prezentuje ako AI asistent napomáhajúci
pri písaní kódu aj testov (podobne ako Copilot). V testovacích laboratóriách firiem sa zas vyvíjajú interní
chatboti, ktorí dokážu analyzovať logy z testov a upozorniť na anomálie, alebo ktorí monitorujú výsledky
CI/CD pipeline a v prirodzenom jazyku hlásia, čo sa pokazilo. Predstavte si napríklad Slack bota, ktorému
napíšete: „Prosím, zisti prečo zlyhali nočné testy“ – a on prejde logy a odpovie: „Zlyhalo to preto, že
služba X vrátila 500-ku, pravdepodobne pre nesprávny formát dát.“ Takéto prototypy už vznikajú a
možno očakávať, že v blízkej budúcnosti budú bežnou súčasťou nástrojového vybavenia QA tímu.
Pre testerov a vývojárov teda AI asistenti prestavujú šancu automatizovať a zrýchliť niektoré časti
práce. Samozrejme, zatiaľ nejde o všemocnú náhradu – odporúčania AI treba overovať. Napríklad kód
vygenerovaný Copilotom môže obsahovať chyby alebo neoptimálny zápis, takže človek ho musí
zrevidovať (Copilot sám upozorňuje, že generovaný kód nemusí byť bez chýb). Rovnako testovacie
scenáre navrhnuté AI môžu vynechať niečo dôležité. V ideálnom prípade však AI uľahčí nudné a
repetitívne úlohy – vygeneruje boilerplate, navrhne edge-case, spracuje veľký súbor dát – a človek
tomu dodá kritické myslenie a kreativitu.

Výhody AI asistentov v testovaní softvéru

Zapojenie AI asistentov do testovania prináša viacero výhod, ktoré zvyšujú kvalitu aj rýchlosť QA
procesov:

• Automatizácia rutinných úloh: AI asistenti dokážu prevziať opakovateľné činnosti, ako je
  generovanie testovacích dát, základná analýza logov či vyhľadávanie známych bugov v trackeri.
  Tým uvoľnia testerom ruky pre náročnejšie úlohy a znižujú riziko ľudskej chyby pri monotónnej
  práci.

• Rýchlejšia spätná väzba: Vďaka AI je možné získať výsledky určitých testov takmer v reálnomčase. Napríklad asistent integrovaný v IDE môže priebežne upozorňovať na potenciálne chyby
  počas vývoja (tzv. shift-left prístup). Čím skôr sa chyba odhalí, tým lacnejšie je jej odstránenie.

• Širšie pokrytie testami: Generatívna AI vie navrhnúť množstvo variant testovacích scenárov
  vrátane takých, ktoré by možno tím nenapadli. To pomáha zvýšiť pokrytie – otestovať rôzne
  vstupy, okrajové prípady či neštandardné postupy. Mnohé AI nástroje na testovanie (Smart Fox,
  KaneAI a iné) deklarujú, že dokážu efektívne rozšíriť záber testov bez dramatického zvýšenia
  námahy tímu .

• Personalizované učenie a adaptácia: Niektorí asistenti sa vedia učiť z firemných dát či
  preferencií tímu. Napríklad ak AI vidí, že v projekte sa často opakuje určitý typ chyby, môže
  testerom nabudúce preventívne odporučiť test zameraný na túto oblasť. Takáto adaptabilita
  zvyšuje dlhodobo efektivitu – nástroje sa „zabehajú“ na konkrétny projekt.

• Nepretržitá dostupnosť: AI asistent sa neunaví a je k dispozícii 24/7. Môže nonstop monitorovať
  systémy (napr. produkčné logy kvôli anomáliám) alebo odpovedať testerom na otázky aj o
  polnoci. To prispieva k agilnejšiemu vývoju, najmä v tímoch pracujúcich naprieč časovými
  zónami.

Výzvy a riziká spojené s AI asistentmi v QA

Napriek nesporným prínosom nemožno prehliadať výzvy a riziká, ktoré AI asistenti prinášajú do oblasti
testovania (a vývoja všeobecne):

• Neurčitosť a reprodukovateľnosť: Výstupy modelov umelej inteligencie nie sú deterministické.
  To znamená, že ten istý AI asistent môže na veľmi podobný vstup odpovedať mierne odlišne. Pre
  tradičný testing je to problém – ako otestovať funkcionalitu, ktorá nemá vždy rovnaký výsledok?
  Samotné testovanie AI systémov tak narazilo na fakt, že výsledky sú ťažšie predvídateľné a
  reprodukovateľné . Testeri musia definovať metriky úspechu inak (štatisticky, napr. „95 %
  odpovedí musí byť správnych“) a venovať veľa úsilia vytvoreniu stabilného testovacieho
  prostredia, aby minimalizovali vplyv náhodných odchýlok.

• „Halucinácie“ a nesprávne odpovede: Generatívne AI modely môžu s istotou tvrdiť niečo, čo je
  fakticky nesprávne. V kontexte testovacieho asistenta to môže znamenať, že navrhne chybný test
  (napr. s nesprávnym predpokladom) alebo zle vyhodnotí výsledok. Tester potom musí stráviť čas
  overovaním, či sa AI nemýli. Dôvera vs. kontrola je teda kľúčová dilema – spoliehať sa na AI, ale
  zároveň jej „neveriť slepo“.

• Zložitosť debuggingu AI systémov: Keď tradičný softvér zlyhá, dá sa pomerne priamočiaro
  zistiť príčina (bug v kóde, zlá podmienka atď.). Ak však AI asistent dá nesprávnu odpoveď, príčina
  môže tkvieť hlboko v miliónoch váh neurónovej siete alebo nevhodných tréningových dátach. Ide
  o tzv. problém čiernej skrinky. Pre testerov je výzvou jednak odhaliť chybu AI a jednak ju
  vývojárom zrozumiteľne reportovať. Objavujú sa preto nové disciplíny ako AI explainability
  (vysvetliteľnosť AI) a testovanie dát – tester možno nebude vidieť priamo do modelu, ale môže
  analyzovať tréningové dáta na bias, alebo testovať AI cez množstvo vstupov a štatisticky
  vyhodnocovať výstupy.

• Bezpečnostné a etické riziká: Ak AI asistent generuje kód alebo pracuje s citlivými údajmi, je tu
  potenciálne riziko, že neúmyselne vytvorí zraniteľnosť (napr. navrhne kód bez dostatočného
  ošetrenia vstupov) alebo vyzradí dôvernú informáciu (napr. vygeneruje text obsahujúci interné
  údaje, ktoré pochytil z tréningových dát). Preto treba testovať aj to, čo všetko AI asistent vie a
  povie. Známy je prípad, keď sa z veľkého jazykového modelu dali promptovaním získať citlivé
  informácie, ktoré boli súčasťou jeho trénovacej množiny. Firmy preto zavádzajú mechanizmy ako
  „red teaming“ – špeciálne testy, kde sa AI zámerne pokúša zneužiť alebo oklamať, aby sa preverili
  jej obranné mechanizmy. Pre QA to znamená zahrnúť do test plánu netradičné prípady:
  napríklad skúsiť prinútiť asistenta porušiť pravidlá (tzv. jailbreak prompt) a overiť, že odolá.
  
• Požiadavky na nové zručnosti tímu: Zavedenie AI nástrojov do testovania si vyžaduje, aby sa
  tester naučil tieto nástroje efektívne používať. Koncept promptovania (formulovania vstupov pre
  AI) je nová zručnosť – dobrý prompt engineer vie z AI „vyťažiť“ lepšie výsledky. QA tím sa tak musí
  neustále vzdelávať, sledovať aktualizácie AI modelov, ladiť hyperparametre či nastavenia
  asistentov. Zároveň do tímu pribúda potreba spolupráce s dátovými vedcami a ML inžiniermi,
  najmä ak firma vyvíja vlastné AI modely. Multidisciplinarita bude kľúčová – čisto „klikací“ tester
  možno v budúcnosti nebude stačiť, bude musieť rozumieť aj základom strojového učenia a
  štatistiky, aby vedel AI dôkladne otestovať.

• Organizačné a procesné zmeny: Napokon, nasadenie AI môže zmeniť workflow. Asistent môže
  napríklad generovať test reporty sám, takže sa zmení rola testera pri reportovaní – bude skôr
  validátorom správnosti AI reportu. Alebo AI môže autonómne spúšťať určité testy v produkcii,
  čím zasahuje do procesu nasadzovania (DevOps). Firmy tak musia prispôsobiť svoje procesy,
  definovať zodpovednosti (kto „vychováva“ a udržuje AI asistenta) a riešiť aj právne otázky (napr.
  copyright kódu generovaného AI, zodpovednosť za chybu, ktorú AI prehliadne atď.).

Je evidentné, že testovanie AI asistentov i testovanie s pomocou AI asistentov prináša nové dimenzie, s
ktorými sa odvetvie stále učí pracovať. Ako trefne poznamenal jeden z odborníkov: „AI zaviedla éru,
kde je čoraz náročnejšie predvídať očakávané správanie systému“ – no to neznamená, že
doterajšie princípy testovania prestali platiť. Stále musíme dbať na metodickosť, plánovanie, review
testovacích prípadov a celkovú kvalitu procesu. Iba nástroje a konkrétne výzvy sa menia.

Záver

AI asistenti sa z vedecko-fantastickej predstavy prepracovali do stavu, keď sú bežným a užitočným
nástrojom v každodennom živote aj v profesionálnej sfére. Pre komunitu softvérového testovania
predstavujú dvojitú príležitosť: jednak môžu zefektívniť samotné testovanie (urýchliť prípravu testov,
automatizovať analýzu, rozšíriť pokrytie), a jednak otvárajú nové pole pôsobnosti pre QA inžinierov
testovať systémy umelej inteligencie vyžaduje kreativitu, dôslednosť a neustále učenie sa.

Dnešní AI asistenti (či už je to virtuálny asistent v mobile, AI asistent v češtině v prekladači, alebo
špecializovaný personal AI assistant pomáhajúci tímu vývojárov) sú len začiatkom. Dá sa očakávať, že ich
schopnosti porastú a budú čoraz viac integrovaní do nástrojov, ktoré používame. Pre testerov to
znamená, že zmena je konštantná – tak ako kedysi prechod z manuálneho testovania na
automatizované vyžadoval adaptáciu, teraz musíme absorbovať AI do nášho skillsetu.

Na záver možno povedať, že kľúčom k úspešnému spolužitiu s AI asistentmi je rovnováha: využívať ich
benefity, no ostať ostražitý voči ich nedokonalostiam. AI by mala byť naším „kolegom“, ktorý odvedie
časť práce, ale zodpovednosť za kvalitu ostáva na nás. V odbornej komunite testovania sa už teraz
formuje konsenzus, že kombinácia ľudského kritického myslenia a rýchlosti AI nástrojov prinesie
najlepšie výsledky. AI asistenti sú teda vítaným prírastkom do rodiny testovacích nástrojov – ak ich
správne skrotíme a zapojíme, môžu výrazne prispieť k vyššej kvalite softvéru, ktorý dodávame.

Zdroje: Bezpečnost a efektivita AI asistentov boli ilustrované štatistickými údajmi (napr. počet
používateľov hlasových asistentov , aplikácia AI v zdravotníctve ) a odkazmi na odborné články.
Definícia AI asistenta vychádza z materiálov IBM . Uvedené príklady nástrojov (Smart Fox, KaneAI) a
schopností Copilota majú oporu v citovaných zdrojoch . Výzvy testovania AI boli prebraté
z odbornej literatúry v QA doméne a skúseností komunít.