Pass/Fail działało dopóki system zwracał tę samą odpowiedź na to samo wejście. Modele językowe zabrały tę wygodę i nie zostawiły niczego w zamian. Testerzy dostają do sprawdzenia funkcję, która za każdym razem może odpowiedzieć inaczej, oraz stary formularz raportu, który zwyczajnie się do tego nie nadaje.
22 września 2026 roku o godzinie 20:00 Wojciech Żygas poprowadzi bezpłatny webinar „Zapomnij o Pass/Fail. Dlaczego klasyczne testowanie nie działa w świecie AI?”. Spotkanie jest dla testerów, którzy testują – albo za moment będą testować – systemy AI i chcą robić to świadomie, a nie metodą prób i błędów.
Liczba miejsc na webinarze jest ograniczona do 25 osób, dlatego warto zapisać się od razu.
Zapisz się na bezpłatny webinar
O czym jest ten webinar
Ten sam prompt, ta sama konfiguracja, ta sama wersja modelu. I za każdym razem trochę inna odpowiedź. W klasycznym projekcie to sygnał, że coś jest zepsute. W systemie niedeterministycznym może to oznaczać, że system działa zgodnie z oczekiwaniami.
Cała trudność polega na tym, żeby zdefiniować, kiedy odpowiedź z AI faktycznie nie spełnia wymagań.
Cały warsztat, który testerzy budowali przez lata, stoi na jednym założeniu: dla danego wejścia istnieje oczekiwane wyjście, a zadaniem testu jest sprawdzić, czy się zgadzają. Asercja, wynik, zielono albo czerwono.
To założenie przestaje wystarczać w momencie, w którym w systemie pojawia się model językowy. Odpowiedź nie zawsze jest po prostu poprawna albo błędna. Może być lepsza albo gorsza, bardziej lub mniej osadzona w źródłach, zgodna z tonem produktu albo nie. Ponadto może zrealizować zadanie, ale pominąć istotny warunek. Może brzmieć przekonująco, mimo że zawiera nieprawdziwą informację.
Webinar jest o tym, co wchodzi w miejsce Pass/Fail. O ewaluacji zamiast pojedynczej asercji, o evalach jako niedeterministycznym odpowiedniku test case’a oraz o tym, że pytanie „czy przeszło?” trzeba zamienić na pytanie: „jak dobre to jest i skąd to wiemy?”
To nie będzie wykład o promptowaniu ani przegląd dostępnych modeli. To spojrzenie na systemy AI z perspektywy osoby, która ma odpowiadać za ich jakość.
Dlaczego to nie jest temat na przyszły rok
Historia branży dostarczyła już wystarczająco dużo materiału, żeby przestać traktować ten temat jako ciekawostkę.
Wszyscy słyszeliśmy o potknięciach AI: bocie wymyślającym politykę zwrotów, której firma nigdy nie miała, czacie zgadzającym się sprzedać samochód za dolara czy asystencie podającym przepis, który nie istnieje. To nie są egzotyczne przypadki. To zwykłe defekty, które przeszły przez testy, bo nikt nie wiedział, jak je zaplanować i jak ocenić wynik.
Systemy AI trafiają na produkcję już teraz. Są częścią obsługi klienta, wyszukiwarek, aplikacji wewnętrznych, narzędzi dla programistów, systemów rekomendacyjnych i produktów opartych o RAG lub agentów. Ktoś musi je przetestować przed wydaniem, a nie dopiero po tym, jak użytkownik znajdzie błąd.
Wniosek jest prostszy, niż się wydaje. Funkcja oparta o AI to nadal funkcja, którą wypuszczasz do klienta. Odpowiedzialność za jej działanie nie znika tylko dlatego, że odpowiedź została wygenerowana przez model.
Dla kogo jest ten webinar
Webinar jest przeznaczony dla:
- testerów manualnych i automatyzujących, którzy mają w projekcie funkcję opartą o AI albo wiedzą, że będą ją mieli,
- QA Leadów i Test Managerów, którzy muszą odpowiedzieć na pytanie, jak zaplanować testy czegoś, co za każdym razem może odpowiedzieć inaczej,
- osób wchodzących w temat AI bez wcześniejszego doświadczenia z uczeniem maszynowym,
- analityków, programistów i Product Ownerów, którzy chcą lepiej zrozumieć ryzyka jakościowe związane z wdrażaniem AI.
Nie jest to spotkanie dla osób, które chcą dowiedzieć się wyłącznie, jak używać AI do pisania testów. Tutaj AI jest przede wszystkim przedmiotem testów, a nie narzędziem do ich tworzenia.
Agenda
- W jaki sposób dostarczamy AI do klienta
Funkcje konwersacyjne, agenci z dostępem do narzędzi, klasyczne algorytmy ML, AI w urządzeniach. - Co sprawia, że quality assurance dla systemów AI jest wymagające
Niedeterminizm, halucynacje, wrażliwość na jedno zmienione słowo w promptcie, drift po wydaniu na produkcję. - Eval, czyli niedeterministyczny test case
Jak mierzyć, czy odpowiedź „wygląda OK”? I kto o tym decyduje: człowiek czy LLM? - Mapa systemu AI i co z niej wynika dla testów
Prompt, RAG, baza wiedzy, wywołania narzędzi i API, orkiestracja agenta, pamięć oraz guardrails. Które elementy są deterministyczne i można je testować klasycznie, a które wymagają ewaluacji?
Prowadzący
Wojciech Żygas – Test Architect z doświadczeniem w projektowaniu strategii testowych dla złożonych systemów IT. Obecnie rozwija obszar ewaluacji systemów AI, analizując, jak zmienia się rola testera oraz podejście do zapewnienia jakości w świecie modeli językowych, RAG i agentów AI.
Doświadczenie zawodowe zdobywał między innymi w branży telekomunikacyjnej, gdzie mierzył się z testowaniem systemów o dużej skali i złożoności.
Jego teza jest prosta: doświadczenie testerskie jest w ewaluacji AI wyjątkowo przydatne. Zwłaszcza teraz, gdy ciężar wytwarzania oprogramowania przesuwa się z pisania kodu na jego testowanie i ocenę. Umiejętność zadania pytania „skąd wiesz, że to działa?” nabiera nowej wartości w momencie, w którym kod powstaje szybciej, niż ktokolwiek jest w stanie go przeczytać.
Profil na LinkedIn: www.linkedin.com/in/wojciechzygas/
Szczegóły i zapisy
- Kiedy: 22 września 2026 roku, wtorek, godzina 20:00
- Gdzie: online
- Koszt: bezpłatnie, wymagany zapis
- Limit: tylko 25 miejsc
Zapisz się na bezpłatny webinar
Co dalej: kurs „Testowanie i ewaluacja systemów AI”
Webinar pozwoli uporządkować najważniejszą zmianę w podejściu do jakości systemów AI: przejście od prostego Pass/Fail do świadomej ewaluacji odpowiedzi, zachowania i ryzyka.
Jedno spotkanie nie zastąpi jednak pełnego warsztatu. Dlatego 3 i 4 listopada 2026 roku odbędzie się dwudniowe szkolenie online „Testowanie i ewaluacja systemów AI”, przygotowane specjalnie dla społeczności dlaTesterów.PL.
To praktyczny kurs dla testerów, QA Leadów, Test Managerów i osób odpowiedzialnych za jakość produktów wykorzystujących modele językowe, RAG lub agentów AI. Nie zakłada wcześniejszego doświadczenia z uczeniem maszynowym – prowadzi od podstaw do konkretnych metod pracy.
W trakcie szkolenia uczestnicy poznają między innymi:
- czym system AI różni się od klasycznej aplikacji z perspektywy testera,
- jak projektować eval sety i kryteria oceny jakości,
- jak testować odpowiedzi modeli językowych, systemy RAG i agentów,
- które elementy systemu AI można testować klasycznie, a które wymagają ewaluacji,
- jak podchodzić do guardrails, red teamingu i ryzyk bezpieczeństwa,
- jak monitorować jakość systemu po wdrożeniu na produkcję.
Webinar pokaże kierunek i sposób myślenia. Szkolenie pozwoli zbudować warsztat potrzebny do realnej pracy z systemami AI.
Zapisy na szkolenie są już dostępne w promocyjnej cenie:
szkolenia.dlatesterow.pl/szkolenia/ewaluacja-i-testowanie-systemow-ai/
Podsumowanie
Niedeterminizm nie jest błędem do wyeliminowania, tylko warunkiem, wokół którego trzeba zaprojektować testowanie. Jeden zielony run nie dowodzi niczego, a jakość systemu AI nie kończy się w dniu wydania.
Webinar jest bezpłatny, ale liczba miejsc została ograniczona do 25 osób. Jeśli temat testowania systemów AI pojawia się już w Twoim projekcie – albo wiesz, że pojawi się w najbliższych miesiącach – nie zostawiaj zapisu na ostatnią chwilę.
Zapisz się na bezpłatny webinar
Chcesz przejść od teorii do praktyki? Sprawdź program szkolenia „Testowanie i ewaluacja systemów AI” i zarezerwuj miejsce w promocyjnej cenie.
