Экспертиза в области AQA

Автоматизация тестирования

Результаты уже через 3 месяца

  • Оптимизация тестирования
  • Ускорение релизов до 50%
  • Повышение удовлетворенности клиентов до 30%

Когда необходима
автоматизация
тестирования?

Продукт прошёл стадию MVP или только введен в эксплуатацию, возникает потребность в усилении контроля качества

В проектах с длительным циклом релиза и большим количеством команд разработки автоматизация тестирования ускоряет выявление багов при взаимодействии различных модулей кода

Продукт прошёл стадию MVP или только введен в эксплуатацию, возникает потребность в усилении контроля качества

Проблемы с регрессионным тестированием увеличивают time-to-market

Когда применяется только ручное тестирование, которое может приводить к ограничению тестового покрытия

Преимущества автоматизированного тестирования

~25%

ниже затраты на разработку

~40%

выше производительность

~30%

больше довольных клиентов

~50%

быстрее внедрение фич

Автоматизация тестирования обычно
занимает 12–18 месяцев.С Sibedge результаты
видны уже через 2–4 месяца.

Наши эксперты используют современные инструменты и языки программирования, чтобы обеспечивать высокое качество и надёжность QA-решений.

Языки программирования

Java / Kotlin / JavaScript / TypeScript / Apache Groovy

Модульное тестирование

JUnit, Mockito, REST-assured, Jest

Тестирование производительности

Apache JMeter, Prometheus, InfluxDB, TimescaleDB

API и e2e/UI/Smoke

Selenium, CodeceptJS, Proper tools

Отчетность

Confluence, Jmeter reports, Grafana, Jenkins

CI/CD и TestOps

Allure TestOps, Jira Zephyr, Jenkins

Canary-тестирование

Feature Flags, Kubernetes, Istio

Наши кейсы по автоматизации тестирования

Финтех / Электронные платежи

Внедрение автоматизированного тестирования

Крупный платежный провайдер. В ходе ИТ-аудита были выявлены проблемы в обеспечении качества системы заказчика, которые были устранены за счёт внедрения автоматизированного тестирования (AQA).

46%

тестов стали автоматизированными

21%

выросла эффективность выявления дефектов до релиза

  • Запущена TMS и централизованное хранение тестовых артефактов.
  • Настроены CI/CD-пайплайны для регрессионного и нагрузочного тестирования.
  • Подготовлен полный комплект QA-документации.
HR / eDMS — лидер в России

Автоматизация регрессионного тестирования

Ручное тестирование замедляло релизы и приводило к появлению дефектов, несмотря на инвестиции в Agile.

59%

тестов стали автоматизированными

40%

повысилась эффективность обнаружения дефектов

  • Создали более 350 автоматизированных тестов e2e.
  • Внедрили AQA в CI/CD-пайплайн и разработали библиотеки логирования.
  • Провели регрессионное тестирование.
Финтех / Электронные платежи

Внедрение автоматизированного тестирования

Задача

ИТ- и QA-аудит выявил проблемы в процессах разработки и обеспечения качества: не было централизованной системы управления тестированием, артефакты хранились хаотично, автоматизация тестирования не применялась.

Решение

  • Задокументировали QA-процессы в соответствии со стандартами SDLC.
  • Спроектировали инфраструктуру и провели performance-тестирование.
  • Разработали тестовый фреймворк и автоматизировали критически важные сценарии.
  • Развернули Docker-окружение и CI/CD-пайплайны для автотестов и нагрузочного тестирования.

Результат

  • QA-процессы приведены в соответствие с best practices.
  • Внедрена TMS, все тестовые артефакты централизованно хранятся и управляются.
  • 46% тест-кейсов покрыты автотестами с нулевого уровня автоматизации.
  • Эффективность выявления дефектов до релиза выросла на 21%.
Длительность: 4 месяца Jenkins Jmeter Docker GitHub Playwright
HR / eDMS — лидер в России

Автоматизация регрессионного тестирования

Задача

Ручное тестирование замедляло релизы и приводило к появлению дефектов, несмотря на инвестиции в Agile. Требовалось усилить регрессионное покрытие и встроить AQA в регулярный процесс разработки.

Решение

  • Создали более 350 автоматизированных тестов e2e.
  • Внедрили AQA в CI/CD-пайплайн.
  • Разработали библиотеки логирования.
  • Провели регрессионное тестирование.

Результат

  • 59% тестов стали автоматизированными.
  • Эффективность обнаружения дефектов повысилась на 40%.
  • Команда получила устойчивый контур регрессионной проверки.

Как ускорить разработку продукта через
автоматизацию тестирования

Шаг 1

Цели и приоритеты

  • Выявляем проблемы и сложности, с которыми компания сталкивается в процессах QA.
  • Согласовываем целевые метрики и их значения после автоматизации.
  • Согласовываем ожидания всех стейкхолдеров в части результатов внедрения AQA-процессов.
Шаг 2

Discovery-фаза

  • Стартуем с кик-офф митинга для всей команды.
  • Проводим аудит существующих практик SDLC.
  • Определяем объём сценариев для автоматизации и расставляем приоритеты.
  • Выбираем инструменты.
  • Проводим интервью с технической командой для уточнения деталей.
Шаг 3

Фаза подготовки

  • Определяем процент покрытия тестами.
  • Выбираем стек технологий в зависимости от задач и платформы.
  • Определяем объем критических тестовых сценариев.
  • Продумываем архитектуру тестов, CI/CD и интеграцию с внешними сервисами.
  • Готовим тестовые сценарии для первого критического набора тестов.
  • Продумываем внешние зависимости, включая интеграцию с системой управления тестированием и инструменты отчетности.
Шаг 4

Фаза реализации

  • Начинаем с подготовки среды для внедрения автоматизации.
  • Улучшаем или создаём тестовые сценарии с нуля для:
    • модульных/интеграционных тестов;
    • e2e/UI/smoke тестов;
    • API-тестов;
    • перфоманс тестов;
    • canary-тестов и т. д.
  • Генерируем отчеты по результатам автотестов.
  • Предоставляем конвейер CI/CD для автотестов.
  • Расширяем покрытие автотестами.
Шаг 5

Этап представления артефактов и передачи экспертизы

  • Финальные артефакты:
    • описанный и формализованный процесс тестирования;
    • стандартизированный пакет артефактов/шаблонов тестирования;
    • документация по разработке тестовых инструментов;
    • документация по настройке и поддержке тестовой среды.
  • Передаем CI/CD пайплайны для автотестов, включая исходный код IaC: код пайплайна, код развертывания сервиса, скрипты подготовки.
  • Обучаем команду, передаем опыт для дальнейшей поддержки и развития AQA в проекте.

Готово!

  • Автоматизированное тестирование успешно внедрено.

Ключевые показатели

Оцените ваш проект по AQA, и получите персонализированную дорожную карту бесплатно.

8–16

недель

средняя продолжительность внедрения AQA в зависимости от поставленных целей

5+

экспертов

в команде Sibedge для реализации проекта внедрения AQA

от 3 млн

рублей

средний бюджет проекта по автоматизации QA длительностью 4 месяца с участием 5 экспертов

Никита Черкашин

Ваш проект AQA будет реализован под
руководством

Никита Черкашин

Руководитель AQA практики в Sibedge

О Sibedge

Работая с 2006 года, мы успешно реализовали более 450 проектов для ведущих компаний России, СНГ и мира в таких отраслях, как финтех, образование, медтех и строительство.

Ключевые факты

450

проектов

успешно реализованных в 15 странах

200

клиентов

98% клиентов рекомендуют нас партнерам

210

специалистов

все необходимые специалисты у нас в штате

Systems Analyst DevOps engineer Java developer QA engineer UX designer Data Scientists Python developer 13+
19+

лет
в отрасли

наши решения входят в реестр отечественного ПО

партнер
НП "РУССОФТ"

аккредитованная
IT компания

Архитектура сервисов

01

AI-решения

  • Обучение
  • AI-консалтинг
  • Цифровые сотрудники
02

Инжиниринговый консалтинг

  • IT-аудит
  • Security аудит
  • Редизайн архитектуры
03

ETL-решения

  • DWH LegatoData
  • Шины данных
  • BI-решения
04

Заказная разработка

  • Разработка приложений
  • Интеграции
  • Техническая поддержка
05

Инженерный outstaff

  • Усиление команды
  • Архитектурный надзор
  • СТО по запросу
06

Автоматизация HR-процессов

  • Матрицы компетенций
  • Карьерные треки
  • AI-поиск по экспертизе

Наши клиенты

Т-Банк
Почта Банк
Модульбанк
СМП Банк
РНКБ
Росинтер
БКС Банк
apibank
areeba
deferit
WINPAY
WhoTrades
Сбер Образование
Эталон
ФСК
ПИК группа
Mail.ru Group
Газпром нефть
AURA
Клиент Sibedge

Ваш AQA-менеджер

Гуля Замалиева

Гуля Замалиева

Менеджер по развитию бизнеса

Вебинар: Цифровая платформа — Sibedge
Sibedge AI · Серия вебинаров

Цифровая платформа:
AI-агенты без разработки

Как компании быстро и безопасно экспериментируют с ИИ, создают цифровых сотрудников и проверяют экономику до крупных инвестиций.

Регистрация бесплатная · Ссылка придёт на email

Онлайн-вебинар
3 марта 2026
11:00 — 12:30 МСК
📡 Онлайн-трансляция
90 минут + Q&A
🆓 Участие бесплатное
📁 Материалы — всем участникам
90 мин
Насыщенная
программа вебинара
3+
Реальных кейсов
с расчётом ROI
0 ₽
Стоимость
участия
Live
Ответы на вопросы
в прямом эфире
Контекст

Почему это важно именно сейчас?

🔄

Ушёл привычный вендор

Иностранные AI-решения стали недоступны. Рынку нужны локальные, безопасные и управляемые альтернативы — уже сейчас.

📋

Новое регулирование

Законодательство в сфере ИИ и персональных данных ужесточается. Внедрение должно соответствовать ИБ-стандартам.

🚀

AI-агенты — уже реальность

Компании, запустившие агентов в операционных процессах, фиксируют 20–40% прироста производительности.

Программа

Что разберём на вебинаре

01

Проблема: почему стандартные ИИ-инструменты не работают в корпоративном контексте

ChatGPT, ГигаЧат, Яндекс GPT — чего не хватает для реального бизнеса и безопасной работы с данными

02

Платформа цифровых сотрудников AICO — как это устроено

Живая демонстрация: создание AI-агента без единой строки кода — за 15 минут в прямом эфире

03

Кейсы: реальный экономический эффект

FMCG, Ритейл, АПК — как считали ROI до крупных инвестиций и защищали бюджет перед советом директоров

04

Безопасность и ИБ: как контролировать ИИ в компании

Разграничение доступа, аудит всех действий агентов, соответствие корпоративным политикам

Q&A

Живые вопросы — живые ответы

Спикеры ответят на вопросы участников в прямом эфире

Аудитория

Кому стоит прийти

Вебинар для руководителей, которые принимают или влияют на решения в области цифровизации и внедрения ИИ.

Заказчики трансформации
CIO / CTO / CDTO

Ищете реальные точки применения ИИ и хотите доказать экономическую ценность до крупного пилота

Операционное управление
CEO / COO

Нужны контроль затрат на ИИ, ускорение операционных процессов и быстрые победы в трансформации

Продуктовое управление
CPO / Product Owner

Хотите интегрировать AI-возможности в продукт без создания ML-команды с нуля

Данные и аналитика
Head of Analytics / CDO / BI Director

Ищете способ автоматизировать рутинный анализ и освободить экспертов для стратегических задач

Функциональные руководители
HR, Закупки, Legal, PMO

Хотите сократить ручной труд команды, ускорить принятие решений и снизить операционные издержки

ИИ-инициативы
Лидер AI-направления

Ищете платформу для безопасного и быстрого разворачивания агентов без shadow IT

Результат

Что вы получите

Готовый шаблон для пилота

ТЗ на оценку ИИ-инициативы, которое поможет согласовать пилот за неделю, а не за квартал, и защитить бюджет

📊

Методика расчёта ROI

Как считать экономический эффект от AI-агента: конкретные примеры из проектов в FMCG, ритейле и АПК

🔐

Ответы по безопасности

Разбор типичных страхов: контроль агентов, защита данных, соответствие регуляторным требованиям

🤝

Доступ к демо-среде

После вебинара — возможность попробовать AICO в тестовом режиме и создать первого цифрового сотрудника самостоятельно

Продукт Sibedge

Платформа цифровых сотрудников AICO

Корпоративный инструмент, который позволяет компаниям быстро и безопасно экспериментировать с ИИ, создавать собственных AI-агентов без разработки и проверять экономический эффект до крупных инвестиций.

  • Быстро закрывает поручение руководства по внедрению ИИ
  • Доказанная экономика — защита бюджета перед советом директоров
  • Пилот за недели, а не за месяцы
  • Данные не покидают корпоративный контур
  • Снижает ручной труд, освобождает экспертов от рутины
Платформа AICO
Корпоративная среда
для AI-агентов без кода
Визуальный конструктор агентов — без программирования
Интеграция с 1С, ERP, CRM, корпоративными системами
Работа на российских LLM: ГигаЧат, YandexGPT и другие
Разграничение прав и аудит всех действий агентов
Данные остаются внутри корпоративного контура