前言

前几天接到通知，大老板开始统计每个测试团队的智能体数量，智能体调用次数，智能体发现 bug 数，需求吞吐量，平均需求测试时长，平均需求开发时长等各项指标。AI 提效，已经从探索阶段正式转变为可量化的指标，目标直指量化各个测试团队的 AI 产出能力和效率提升能力。虽然明面上没有说， 但大家都知道这也是为后续的裁员提供数据基础。效率提升不上去的，大概率要被纳入裁员名单里。

我询问了一些在其他大厂做测试的朋友，发现他们那边也差不多。在当前的大环境下，降本是主流趋势，AI 是降本的主流手段。很残酷，也很现实。起码在大厂是这样的，我自己所在的测试团队里，已经离开了 5,6 个人，其中不乏集团正式员工。而这个裁员动作是仍然没有结束的。

在大厂，不拥抱 AI 是生存不下去的

效率，是目前行业中最重要的话题。上半年 AI 编程刚火起来的时候，我们大老板就提出了一个所有同行都要面对的问题：开发人员用 AI 提高了效率，那测试人员呢？

可能很多同学还想要讲道理，比如开发人员用 AI 后效率虽然大幅度提高了，但写出来的功能 bug 很多。比如 AI 用来写代码很强，但用来做测试有很多局限性。 这些话没错，错的是你想跟老板讲道理。这世上有几个老板是跟员工讲道理的？跟员工讲道理的人大多都是当不了老板的。起码在大厂，我们是没的选的，要么离开，要么满足老板的需求。

所以各种测试智能体，AI 用例生成，AI 自动化脚本生成等手段该上就是要上的。AI 测试就是我们这里的主流质量保证手段。可能有些同学会很鄙夷，觉得 AI 生成的用例能完善么？能保证好质量么？能有我古法操作质量好么？也许人工操作确实更好。但不好意思，你没有时间。200 个需求，拆分到 5，6 个人身上，一周内必须测完。人均 30~40 个新需求，有的需求大到光需求文档就上万字，并且还要跑回归测试，搞的完么？

我有一个被裁的同事，所有人公认的测试很细，他负责的需求一定测的明明白白的。 但为什么还裁他？因为他只能负责一个模块，而其他人负责了两三个模块，我巅峰的时候负责了 5 个模块。他测的是细致，质量是好。 但老板的视角是我把你裁了，换 5 个外包来也不一定比你差，而且 5 个外包能负责更多的工作。

可能还有些同学会质疑，人家质量保证做的好啊，难道公司不要质量了么？ 可现在公司的逻辑不是这样的，现在的主要矛盾是成本，是使用更少的人力支撑起更多的项目。 谁的成本更低， 谁的效率更高， 谁能用最短的时间把用户需要的功能迭代出来，谁就能活下去。这些才是当下行业中的主要矛盾。

所以，当老板面对这样的选择：保证业务质量到 95 分且只能保证一个模块的同学 A，以及使用了 AI 可以同时保证 5 个模块质量到 85 分的同学 B。 大家猜，现在的老板选哪个？ 我们心里想的是工匠精神打磨产品，老板心里想的只有冷冰冰的数字。尤其是质量这个东西，是很难量化度量的，在老板视角里，同学 A 的质量真不一定比同学 B 强。并且大多数老板的理念是：测试把质量做好是应该的，是份内之事，这不是什么加分项。所以现实中很多老板眼里只看的到同学 A 的效率低下。

所以我们这些使用 AI 做测试的人，有些时候是在探索一条边界：如何用最快的方式达到产品质量的 85 分线（假设 85 分是用户和老板都可以接受的线），而不是在追求达到优秀的那条线。然后快速用 AI 覆盖到其他业务线上达到一个人可以负责的事情更多的效果。

总结

我以前总说，不要对抗大势，那是螳臂挡车。如果 AI 是大势，我们就去拥抱它，如果未来 AI 不行了，回归人工变成了大势，我们也去拥抱它。这无关对错，只是普通人对抗风险，挣扎求生的职场哲学。职场，总要优先保证自己能活下来，再说其他的。