April 15, 2026 ⏱️ 5 min
By Emilia C. (QA – Process Design Group)
How do we use AI in QA? Lately, conversations surrounding AI have entered the testing space. In presentations, meetings, and roadmaps, the same question almost inevitably appears.
As manual QA professionals with over a decade of experience, we’ve found one thing to be true: AI can assist, but the final decision must remain with us.
This article explores how AI supports manual testing while human judgment stays central to quality decisions.
AI’s Role
in QA
In day-to-day QA work, AI can be genuinely useful. It can generate ideas faster than we would on our own, suggest test scenarios, improve the wording of certain descriptions, and offer an alternative perspective of a requirement. That saves time, especially in the early stages of analysis.
For example, when reviewing a new user registration flow, an AI model might propose 15 possible test cases in seconds. It could include variations like “test empty fields,” “test invalid email format,” or “check special characters.” However, a manual QA quickly identifies which of these are relevant for the actual business scenario (for example, focusing on the email confirmation link timing rather than edge cases that are irrelevant to the system)
What it cannot truly do, however, is understand things like:
- the business context behind the feature
- the technical constraints and hidden dependencies
- the dynamics of stand-ups, the pressure of deadlines
- the internal discussions
- the real expectations and habits of users
- the lessons we have learned from past bugs and incidents
AI may suggest twenty valid tests and still miss the one scenario that matters, like the payment timeout issue we already saw in the last release.
In our experience, the best decisions often come precisely from these “invisible” details that no tool can truly capture. AI can provide a starting point and a sense of direction, but it is up to us to determine how to move forward.
Decision-making cannot be outsourced and quality decisions must stay human
It is essential that someone consciously takes ownership of quality-related decisions. QA is not just about a final “OK” at the end of a sprint, but about many small decisions taken continuously:
- what is critical and what is acceptable
- what deserves deep testing and what only needs basic coverage
- what we need to clarify with the product owner or developers before testing begins
- what risk we are consciously accepting if time is limited
AI can offer suggestions, but it cannot take responsibility for the consequences. A QA professional can. That is why decision-making should not be handed over to a tool, no matter how advanced it is.
Working with AI
When we choose to use AI in QA work, we treat it like a very fast colleague, not like an authority. We let it speak first, but we do not let it have the final word.
In practice, this means that we:
- review every suggestion critically
- validate it against the project context
- add, remove, or reshape what does not fit
- keep final ownership of the decision on us, not the model
Suppose AI suggests tests for a mobile payment feature and includes “check performance with 1,000 parallel transactions.” A manual tester, aware of the actual scale of the app, might replace that with “verify transaction time under poor network (3G) conditions,” because that’s the real-world risk users face.
Over time, professional experience helps us spot what’s useful and what’s just “nicely packaged noise.” AI does not have that instinct; we develop it through real projects, tough releases, and unpredictable situations.
Why Boundaries Matter
Imagine relying on AI‑generated test cases for a booking system that handles limited‑capacity events. The model validates the successful booking flow, checks required fields, confirms the payment status, and even verifies the confirmation email. Everything looks complete. The release goes live, and everyone feels confident.
But the AI didn’t account for the chaos of real users: two people trying to reserve the last seat at the same time. For a split second, both see the seat as available. In production, the system either lets them both book it, shows the wrong available capacity, or blocks both users entirely. Users are frustrated, and the incident quickly spreads across support channels and social media.
When things go wrong, who is responsible?
When an issue reaches production, no one asks what the AI suggested. They ask what QAs checked, how they assessed the risks, and who decided that the product was ready to ship.
Over the years, we have learned that:
- a well-formatted document does not automatically mean a stable product
- a long list of tests does not guarantee that the right risks are covered
- no tool, no matter how advanced, can replace human judgment and a sense of responsibility
Who Decides What Matters
The line between “AI proposes” and “QA decides” matters for a simple reason: responsibility for the product and for its users.
That is why QAs prefer to use AI as support, not as a substitute for judgment.
“AI proposes, QA decides” is not just a marketing slogan; it is a way of working. It allows us to benefit from speed and volume without giving up critical thinking. The tool gives us more ideas. We choose which of them actually protect the product and its users.
The most important ability for a QA today is no longer writing the perfect prompt. It is the ability to look at the mountain of suggestions generated by AI and say: “This is junk, this is redundant, but this one is the piece that will save Friday’s release.”
And maybe that’s the real question behind it all:
Not what AI can suggest, but who decides what truly matters.
“So, who decided what you’re reading right now?”
Îndemnul nostru
Efortul pus în programele pentru studenți completează teoria din facultate cu practica care “ne omoară”. Profitați de ocazie, participând la cât mai multe evenimente!
În cei 3 ani am lucrat la proiecte diverse ce au contribuit decisiv la evoluția mea profesională. Am colaborat strâns cu echipe remarcabile, a căror dedicare și sprijin au fost fundamentale în buna dezvoltare a lucrurilor. Cu fiecare proiect, am învățat nu doar aspecte tehnice, ci și abilități esențiale de comunicare și colaborare, reflectate în experiența mea privind interacțiunile cu clienți și modul în care o echipă eficientă operează. Aceasta este cultura companiei, de la ritmul uneori alert al zilei de lucru și practicile Agile, până la momentele relaxante de socializare cu colegii în pauzele de cafea și activități recreative precum darts și ping pong.
Am făcut cunoștință cu echipa NetRom prin intermediul programelor Internship și NetRom Software Academy, in care am descoperit că noțiunile învățate acasă au totuși aplicabilitate, chiar în cadrul unor aplicații reale. Acele experentie m-au convins să aplic pentru un job.
Mentorii foarte deschiși și colegii cu experiență care mi-au răspuns prompt la toate neclaritățile au transformat provocările în task-uri rezolvate cu succes împreună. Făcând parte din #teamnetrom mi-am depășit frica de a greși și am evoluat într-un mod echilibrat pentru mine.
Am aflat de programele NetRom de la o prezentare organizată în facultate de companie. Am decis să mă înscriu la Summer Camp din dorința de a înțelege ce anume ar presupune o cariera în IT. În urma acestui stagiu de practică, am reușit să dezvolt propria aplicație cu ajutorul mentorilor care mi-au oferit informații teoretice, dar mai ales practice, pe care nu aș fi putut sa le găsesc într-un tutorial aleatoriu de pe internet. Modul meu de abordare a aplicaților s-a schimbat odată ce am înțeles în ce constă mai exact procesul, ce presupune un mediu real de lucru și importanța muncii în echipă.
NetRom Software Testing Academy a fost punctul de plecare pentru o carieră pentru mine. Pe parcursul sesiunilor am avut oportunitatea să cunosc bazele necesare pentru asigurarea calității unui produs, urmate de o zi în companie unde am văzut teoria pusă în practică.
Recomand tuturor celor care își doresc o carieră în QA să ia în considerare această academie, fiind destinată atât celor din domeniu, dar nu numai.
Am descoperit NetRom prin intermediul unui program de internship și am fost impresionată încă de la început de mediul de lucru plăcut, de susținerea și angajamentul colegilor. A fost o oportunitate deosebită de a lucra într-o echipă de proiect, cu roluri specifice, și de a înțelege mai bine cultura companiei. Întreaga perioadă s-a dovedit o experiență valoroasă, atât din punct de vedere al cunoștințelor acumulate, cât și prin prisma relațiilor dezvoltate. În momentul în care mi s-a propus să continui ca angajat permanent, a fost o decizie ușor de luat, bucuroasă fiind să pot aplica cele învățate, dar și să adaug cunoștințe noi în fiecare zi.
