随着AI技术的兴起，大龄测试人员面临诸多挑战。年龄与技术迭代成为双重压力。但危机亦是转机，深厚经验正是AI无法替代我们的壁垒，我们需要进一步加强个人优势，提高不可替代性。
接下来，我们将共同探讨破局之道，将挑战转化为职业发展的新动力，主要从以下五个方面展开：
AI时代下的大龄测试人员的职业发展建议（5大关键）
1、角色重新定位，聚焦高价值领域
随着AI自动化大量取代重复性测试任务，如自动生成用例、测试脚本、日志分析等，我们的角色需要重新定位，不再是“缺陷发现者”而是“质量决策者”，需思考如何在整个生命周期中系统保障和提升质量。
我们应聚焦于高价值领域，重点关注项目的整体测试策略和质量保障框架。充分利用多年积累的从业经验，主导或参与团队质量保障体系的构建，设计基于AI的质量预测模型等工作。
注意事项：
应避免局限于执行层面，而是需要主动思考项目的质量保证体系等问题，而非习惯性地执行他人安排的手工测试任务。
主动学习新方法论，需学习AI、微服务、云原生等新架构下的质量应对之策，将传统测试思维转变为现代质量工程思维。
应着重提升自身的影响力和沟通能力，特别是沟通和说服能力，注重引导而非命令。
角色重新定位
2、深耕垂直领域业务，强化不可替代性
专注个人擅长的垂直行业领域，如金融、医疗、汽车、物联网等。大龄测试人员从业多年，已具备宝贵的领域知识壁垒，这是区别于他人的优势，需要继续强化。
我们的目标不仅限于掌握测试技能，而是要比开发人员更深入地理解业务逻辑、用户场景和监管政策，能够判断一个功能的实现是否真正符合业务实质，而不仅仅是满足需求文档的要求。设计出AI难以生成的、具有深刻洞察力的复杂业务场景测试用例和攻击性测试方案，以发现项目中最深层的逻辑错误和合规性漏洞。
注意事项：
深度学习，避免知识泛化。若我们的业务知识仅停留在表面，则很容易被取代。因此，我们需要进行深度学习，以达到专家级别，构建坚实的业务知识壁垒。
定期参加行业峰会、阅读专业报告，保持对行业趋势的敏感度。
强化不可替代性
3、系统学习AI测试工具与方法
AI不会完全取代人类，但会取代那些不会利用AI技术的人。大龄测试人员无需成为AI算法专家，但必须成为AI工具的高效应用者。
我们应利用AI技术生成测试用例，进行智能回归测试推荐，并分析性能瓶颈、日志异常以及用户行为模式等。尤其需要学习主流AI测试平台，如Testim、Mabl和Co-Project等的实际应用。可以在项目中识别一个具体的痛点，尝试引入AI工具来解决，并开展一个小型的概念验证项目。
注意事项：
不应盲目学习所有AI技术，而应聚焦于如何利用AI赋能测试工作，以目标为导向进行学习。
警惕“AI幻觉”：AI生成的内容可能错误，必须人工复核和验证。
AI工具
4、拓展软实力与跨职能协作能力
AI可以做很多事情，但其无法替代人的沟通协调、组织推动、影响力塑造等软实力。我们应主动向这些领域发展，放大个人优势，承担更多跨职能的角色。
应主动发起并推动项目流程的优化，例如主导质量复盘会议，推动问题闭环解决；与开发人员共同设计可测性方案；参与OKR的制定，将质量指标纳入团队目标考核体系。
注意事项：
避免说教口吻：不要以“我当年如何”来否定新方法，保持开放；分享经验要以帮助与合作的姿态进行沟通分享。
学习基本的项目管理知识（如Scrum、Kanban），提升协作效率。
应注意沟通方式：多使用数据（如缺陷泄漏率、自动化投资回报率）和事实来说服他人，而非仅凭资历和经验。
跨职能协作能力
5、建立个人职业品牌
在裁员潮频发的背景下，我们更需要主动掌控职业命运。可以通过建立个人品牌，提升市场可见度和议价能力。
我们可以通过内容品牌建设和外部网络拓展的方式来实现，例如举办技术分享会、编写最佳实践案例等，或尝试在行业社区中分享个人见解和观点。
注意事项：
分享内容应以利他为主，通过输出价值和建立连接来构建个人品牌，避免过于功利。
分享的内容应真实且有深度，以真诚的态度打动他人。
个人品牌的建立需要持续经营，不是一蹴而就的，需要长期坚持输出有价值的内容。
个人职业品牌
另外，为了进一步提高测试效率，我们可以使用AI工具，如CoCode旗下的Co-Project智能项目管理中的自动生成测试用例、测试脚本和测试报告功能。
其使用AI，自动生成每个需求多维度测试用例和测试脚本，提高测试覆盖度和全面性，保障测试质量，减轻测试人员工作量。而通过创建报告按钮，可以自动生成任意时间段的测试报告。
CoCode旗下的Co-Project智能项目管理中的自动生成测试用例和脚本
总之，AI时代淘汰的不是年龄，而是停滞。大龄测试人员最大的资产是经验、判断力和稳定性，只要保持学习意愿和转型勇气，完全可以在AI浪潮中实现“二次成长”，甚至成为团队中不可或缺的“质量定海神针”。
