May 30, 2025 ⏱️ 5 min
By Monica I. (QA – Process Design Group)
While much of the public conversation around AI considers its implications for future career paths, a more valuable question for QA professionals is: how can we evolve our role by thoughtfully integrating AI into our daily work?
Artificial Intelligence is no longer just a vision for the future it’s becoming a practical asset in everyday software development. In quality assurance, AI is helping teams accelerate routine tasks, identify issues earlier and work more efficiently across the development cycle.
Redefining QA with AI
The integration of AI into software testing isn’t redefining the purpose of QA but refining how that purpose is fulfilled. AI brings considerable strengths in automating repetitive tasks, processing large volumes of data, and recognizing patterns quickly and accurately. However, its impact is most valuable when paired with the critical thinking, creativity, and contextual understanding that QA engineers provide.
This partnership can already be integrated in daily QA tasks, where the combined strengths of human oversight and AI capabilities bring immediate value through activities like:
- Identifying where AI can best support testing efforts – such as in test generation, data handling, or prioritization.
- Guiding and validating AI-generated insights – ensuring outputs are aligned with the product context and risk profile.
- Focusing on higher-level quality goals – like user experience, security implications, and business-critical flows.
- Focusing on complex test scenarios: Dedicating human intellect to areas where AI currently falls short, such as nuanced user experience evaluations or ethical considerations in AI-driven features.
In many teams, AI is already part of the QA toolbox. The opportunity lies in making the most of it: not by replacing expertise, but by allowing experts to apply their skills more efficiently and strategically. The QA role is evolving and professionals who embrace that evolution are gaining speed, scope, and strategic influence.
Daily Use Cases
Bringing AI into the daily routines of QA doesn’t require a dramatic shift but just small, focused enhancements that help teams work faster and more effectively. Below are practical, real-world use cases where AI can assist testers across various stages of the testing process.
1. Test Case Generation and Optimization
How AI supports: AI models can analyze user stories, functional requirements, or acceptance criteria to suggest relevant test scenarios. Some tools can also review existing test cases to flag duplicates, missing coverage, or outdated logic.
Realistic usage:
- Quickly draft test cases
- Validate that all business rules are covered before implementation
- Identify redundant test steps in existing regression libraries
Note: These suggestions always require review and adaptation by the QA team before use.
2. Smart Test Data Management
How AI supports: AI can generate representative test data sets based on defined input rules. This includes data variation (e.g., invalid formats, edge values), while maintaining consistency across test environments.
Realistic usage:
- Generating large volumes of synthetic customer data, dates, or amounts for form testing
- Creating datasets that simulate specific user profiles or usage scenarios
- Avoiding the use of production data in test environments by generating compliant substitutes
Note: AI-generated data must be validated, especially when testing systems with strict domain logic or compliance requirements.
3. Predictive Analysis for Risk-Based Testing
How AI supports: By analyzing historical defect logs, test execution results, and code changes, AI tools can highlight areas with a higher likelihood of defects—especially useful in large or fast-moving systems.
Realistic usage:
- Prioritizing regression test cases in complex modules
- Identifying code areas with frequent historical issues before release
- Supporting sprint planning with risk heatmaps generated from past sprints
Note: This works best when there is sufficient historical data available and structured test reporting in place.
4. Visual Regression and UI Testing
How AI supports: AI-based visual testing tools compare application screens over time and across browsers/devices—not just for pixel-level differences, but for actual layout changes, overlapping elements, and rendering issues.
Realistic usage:
- Automating visual validation in UI-heavy projects (e.g., dashboards, forms)
- Detecting font shifts, missing labels, or component misalignment
- Integrating visual checks into CI/CD pipelines with minimal manual effort
5. Log and Anomaly Analysis
How AI supports: AI can parse log files and flag anomalies, like unusual spikes in errors, frequent retries, or silent failures, much faster than manual inspection.
Realistic usage:
- Getting early warnings when something breaks silently during test execution
- Identifying patterns in production errors and tracing them back to QA gaps
- Assisting in root cause analysis during refinement
Note: Most useful when logs are structured (e.g., JSON-based) and systems are integrated with monitoring tools.
6. Self-Healing Test Automation
How AI supports: In UI automation, element identifiers can break frequently. AI-enhanced automation tools can detect such changes and automatically adapt locators based on element context, reducing test script failures.
Realistic usage:
- Stabilizing flaky UI test suites in projects with frequent frontend changes
- Avoiding manual rework when attributes like id, class, or position change slightly
Note: This helps reduce maintenance but doesn’t replace the need for strong locator strategy or review.
Human Expertise, AI Amplified
By supporting a culture of learning and adopting AI-supported practices, test engineers can significantly enhance their productivity, improve software quality, and contribute more strategically to project success. Those who view AI as a collaborator gain a valuable edge: a tool that amplifies their expertise and frees them to focus on the uniquely human aspects of quality assurance.
The challenge, but also the opportunity, lies in proactively exploring, learning, and integrating these transformative technologies into daily work.
These gains enable teams to focus on what truly matters: product quality, user impact and building greater confidence in every release.
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.
