🤔 Если попытаться описать ECOM Expo 2026 одной фразой, то она будет звучать так:

Цифровые продукты стали слишком важны для бизнеса, чтобы позволять себе ошибки.

За два дня выставки мы услышали много разговоров про искусственный интеллект, автоматизацию и новые технологии. Но почти все они в итоге сводились к одному вопросу: насколько надежно это будет работать завтра, когда продуктом воспользуются тысячи клиентов?

Именно поэтому темы качества, тестирования, производительности и устойчивости систем сегодня выходят далеко за рамки ИТ-подразделений.

Спасибо всем, с кем удалось встретиться и обсудить эти вопросы на ECOM Expo 2026. Было интересно увидеть, как быстро меняется рынок и насколько зрелым становится отношение бизнеса к качеству цифровых продуктов 🤝

😱 Самые дорогие ошибки в IT — это те, которые долго выглядят как успех. -

Технический долг почти никогда не начинается в коде.
Он начинается там, где бизнес требует быстрее.

Дальше всё выглядит нормально: релизы выходят, продукт растёт, метрики улучшаются. И именно поэтому проблема долго остаётся незаметной.

Когда нужно ускорение, команда делает то, что от неё ждут — поставку функций и регулярные релизы. Качество перестаёт быть отдельной задачей и растворяется в процессе доставки.

Так формируется слой решений, который потом уже нельзя исправить точечно.

Проблема в том, что технический долг не выглядит как проблема. Он выглядит как успех: система работает, продукт растёт, релизы ускоряются. Но у этого успеха есть отложенная стоимость — и платит её не разработка, а бизнес.

Разобрали почему технический долг — это не проблема кода, а управленческий и финансовый эффект роста цифровых продуктов.

🔵 ИИ не заменяет QA. Он меняет его работу.

Раньше QA тратил день на написание тестов, а теперь искусственный интеллект делает это за минуты.

Возникает вопрос:
Что теперь должен делать инженер?

Освободившееся время не стоит тратить на создание еще большего количества тестов.

Его стоит использовать для того, что AI пока не умеет делать самостоятельно:
— искать реальные риски;
— анализировать архитектуру;
— понимать бизнес-процессы;
— принимать решения там, где нет однозначного ответа.

Поэтому ИИ не делает QA менее важным.

Он делает более ценным инженерное мышление.