這個問題在過去這10幾年來，一直都是個不好回答的問題，往往都會回歸到團隊組成、產品型態、系統架構這些元素上，但坦白說，在 AI 技術快速發展的今天，這個問題的答案已經和兩年前非常不同了。讓我們一步步來看這個有趣的變化。
迷思：這是兩個不同的角色嗎？
從定義上來看，自動化測試其實是 SQA（Software Quality Assurance）的一部分。但為什麼很多人會把它們視為兩個不同的角色呢？
原因很簡單：從外部看來，這兩個角色的日常工作確實差異頗大。
- SQA 可能更多時間在設計測試案例跟執行測試工作
- 自動化測試工程師則較常埋首於程式碼中，開發測試框架跟寫自動化測試的程式
但這樣的區分真的合理嗎？
SQA：一個模糊的定義
有趣的是，SQA 這個角色在不同團隊中的定義都不太一樣。
在新創團隊中
- 可能需要身兼產品測試、使用者體驗評估
- 甚至參與產品規劃和風險評估
在大型企業中
- 可能更專注於流程制定和品質把關
- 需要管理測試團隊和協調資源
在不同產品型態中
- B2C 產品：需要更多使用者體驗的敏感度
- B2B 產品：需要更深入的領域知識
- 基礎建設：需要更紮實的技術背景
自動化測試的真正核心
很多人認為自動化測試工程師最重要的是「會寫程式」。這個想法其實有點偏差。
真正的核心是：資訊背景知識的廣度
為什麼？因為一個優秀的自動化測試工程師需要：
- 理解系統架構
- 掌握網路協議
- 了解資料庫操作
- 熟悉各種測試模式
- 具備效能調校觀念
單純會寫程式的工程師，很快就會遇到瓶頸：
- 無法設計有效的測試架構
- 難以處理複雜的測試場景
- 可能製造出難以維護的測試程式
兩年前的答案很簡單
如果是在兩年前，這個問題的答案其實很容易：
當你的產品符合以下條件時，就很適合招募自動化測試工程師：
- 功能需求相對穩定
- 應用場景變化不大
- 回歸測試的改動幅度小，且單次基礎測試時間超過3天
這些條件意味著自動化測試的投資可以獲得良好的回報。
AI 時代的新思維
但現在，情況完全不同了。
在 AI 工具的加持下，自動化測試的門檻大幅降低：
- 測試案例可以快速轉換成自動化腳本
- 測試程式的維護變得更加容易
- 測試覆蓋率的提升更有效率
在這樣的情況下，我們需要思考的是：
- 不是要找「會寫自動化程式的工程師」
- 而是要找「能夠運用 AI 工具，快速完成測試的 SQA」
新時代 SQA 的核心能力
- 深入的測試理論基礎
- 優秀的測試案例設計能力
- 靈活運用 AI 工具的能力
- 持續學習和適應新技術的熱情
結論
在 AI 技術快速發展的今天，「SQA vs 自動化測試工程師」這個問題可能問錯了方向。
我們真正需要的是：具備紮實測試理論基礎，同時能夠靈活運用新工具的全方位測試工程師。
不管是選擇單純的 SQA 還是專注於自動化的工程師，重點都在於：他們是否能夠在這個快速變化的環境中，持續提升和調整自己的能力。
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