Proceedings of the International scientific and practical conference ―Israel Ukraine Forum of Science and Innovation‖ (April 27-29, 2026) / Publisher website: www.naukainfo.com. – Tel Aviv, Israel, 2026. - 262 p.

94 Сучасний етап розвитку інформаційних технологій характеризується надвисокою швидкістю релізів, що ставить перед фахівцями з якості (QA) нові виклики. Традиційна наскрізна (E2E) автоматизація, побудована на жорсткій прив'язці до об’єктної моделі документа (DOM), сьогодні демонструє ознаки системної кризи. Основною проблемою залишається висока «крихкість» тестів та непропорційно великі витрати ресурсів на їх підтримку. У цьому контексті інтеграція штучного інтелекту (ШІ) перетворюється з інноваційного тренду на стратегічну необхідність для забезпечення стабільності програмних продуктів. Впровадження таких інструментів, як Claude від Anthropic [1], докорінно змінює підхід до створення тестової архітектури. На відміну від класичних інструментів генерації коду, сучасні мовні моделі здатні виступати інтелектуальними партнерами. Claude демонструє високу ефективність у контекстуальному аналізі бізнес-вимог, дозволяючи трансформувати складну документацію у логічно завершені та оптимізовані тестові сценарії. Це дозволяє уникнути надмірності коду та зосередитися на перевірці критичних користувацьких шляхів [2]. Одним із найважливіших технологічних зрушень є перехід до систем «самовідновлення» (self-healing). Використання ШІ-агентів дозволяє динамічно ідентифікувати елементи інтерфейсу не за статичними локаторами, а за семантичним змістом та візуальними ознаками. Якщо інтерфейс зазнає змін, ШІ самостійно аналізує оновлений стан сторінки, пропонує коригування селекторів та запобігає хибнопозитивним падінням тестів. Це критично важливо для великих проєктів, де стабільність регресійних тестів прямо впливає на швидкість виходу продукту на ринок (Time-to-Market). Окремої уваги заслуговує роль ШІ у процесах налагодження коду (debugging) та безпосереднього аналізу результатів тестів за допомогою Claude Skills[3]. Можливості Claude щодо обробки великих масивів неструктурованих даних дозволяють миттєво виявляти справжні причини збоїв (Root Cause Analysis), відсіюючи інфраструктурний «шум». ШІ стає містком між технічною