Alexandra Alvarová – Kulturní válka a kult: Proměny digitální propagandy ve 21.století
Tato přednáška hned na úvod sice zanechala dojem s nádechem deprese, za to ve mně rezonuje ještě dva týdny po konferenci a rezonovat bude. To jak velkou páchají škodu dezinformace jsem tušila, ale jakou doopravdy mají sílu mi vyrazilo dech. „Jak mohou psát lež, když říkají to co si myslím?“ Názorný argument lidí, kteří jsou obětí dezinformační propagandy. Jedná se o válku kognitivní zaměřenou na změnu volebního, občanského a zdravotního chování, matení společnosti, demoralizaci a proměnu hodnot. Padlo i na zmínění skupiny „Incelů“ kteří jsou snadno manipulovatelnou skupinou, mně dosud známou jen z amerických vod internetu. Není v mých psacích schopnostech plně představit velkolepost přednášky paní Alvarové a proto vám na ní nechám odkaz, je autorkou knihy, která je definitivně na mém seznamu Chci přečíst – Průmysl Lži.

David Janota – Pod kapotou neuronových sítí
Anotace:
Co je to vlastně umělá inteligence a strojové učení? Jak a proč funguje neuronová síť, jak se dá natrénovat? A hlavně, dá se to použít při testování a pokud ano, jakým způsobem? Přednáška Vás provede trošku tajemným světem neuronových sítí a pokusí se Vám nastínit možnosti, jak je inovativně využít k efektivnějšímu testování softwaru a jak se připravit na potenciální revoluci související s umělou inteligencí.
Přednáška, která byla fascinující, když jsem jí zrovna rozuměla, pod kapotu neuronových sítí jsem jistě nahlédla, ale neodnesla si 100% vědomostí a chyba je jen na mém přijímači. Naučila jsem se nový pojem ANN = Artificial Neuron Network a spolu s AI = Artificial Inteligence, ML = Machine Learning a DL = Deep Learning tvoří pyramidu Umělé inteligence jako konceptu. Pro mě osobně praktická je informace, že neurony umělé neuronové sítě přijímají „všechno nebo nic“, což se mi při denodenním používání ChatGPT hodí. Musím přesně selektovat kontext, požadavky a parametry. Nicméně pan Janota představil i to jak se učí lidský mozek, což není na 100% dosud objasněno, ale figurují tam váhy, potenciace, receptory, neurony a mozek vnímá 1 000 000 000 bitů za sekundu.
Mé neporozumění tématu mě nadchlo a přivedlo k touze po porozumění, tak snad jednou budou mé zápisky z přednášky dávat smysl.

Hana Jadavan – Jak pohnout krávou: využití agilních technik pro dosažení toho, po čem v práci toužíte
Anotace:
Praktické tipy a jednoduché postupy, jak využít technik známých z agilního prostředí, technik přesvědčování, práce s lidskou psychologií a osobním marketingem k tomu, aby si QAs dokázali nastavit své pracovní prostředí tak, aby v něm pro ně byla radost pracovat.
Jako QA se se ocitám v situacích kde nesouhlasím s většinou, jenže jak naslouchat „nepříteli“ a dojít ke společnému kompromisu potažmo souhlasu? Zjistit explicitně nebo implicitně 1) Co kdo potřebuje, 2) Co koho štve, 3) Kdo čeho se bojí. Navrhnout experiment, pomocí vět „Mám hypotézu…“, „Mohlo by pomoci…“, „Potkejme se za týden…“, „Je někdo proti?“ A především odosobnit se od problému, je jednodušší hodnotit „tu chybu softwaru“ než „tu práci vývojáře“. To je především cenná rada do života jak se z toho nezbláznit a neranit city kolegů.

Jana Vítek – The future of the work environment
Anotace:
Management has struggled with the work setup since the Covid cases decreased. Many companies push people to return to the offices or try the hybrid setup. Is there a good solution to it all? What the future work environment look like? How to build relationships and company culture? Let’s take a look at it from a different perspective – the generational difference. What the generation entering the job market is going to need and how to work with them. How to build an inclusive work environment that lasts and provides effectiveness and satisfaction in upcoming years. The last but not least – how to prepare management for the digikids – the future employees who don’t know an offline world.
Janču zbožňuju, takže toto je zcela subjektivní a fanouškovské hodnocení, ale byla to bombastická přednáška a dala bych si ji znovu. V rámci svého studia MBA jsem zavadila o téma několika generačních týmů, jenže to bylo takové teoretické a navíc dle amerického řazení generací. Janča povídala o konkrétních archetypech generací a jejich motivacích, slabinách a hnacích motorech. Trochu více si vážím generace Z a akceptuji, že máme rozdílné žebříčky hodnot. Fakta a předané myšlenky během prezentace mi pomohly trochu lépe zkrotit projektování, které se mi často vtírá do očekávání od mých kolegů a kamarádů.

Josef Holý – Hacking mysli
„Máme pravěké emoce, středověké instituce a Božskou energii.“ Věděli jste, že existuje kognitivní bias? A potom co jste si to vygooglili, poznali jste se v tom? Pro ty co negooglili – Když je pro nás těžké přemýšlet a zahltí nás velké množství informací všímáme si jen: změn, bizáru, opakování a konfirmace. Když nám něco nedává dostatečný smysl tak si to doplníme: vzorci, zobecněním, zjednodušením problémů, svým aktuálním rozpoložením. A tyto „zkratky“ platí i v momentě kdy nemáme mnoho času, nebo nemáme dost kapacity na zapamatování. Mozek si pamatuje vše, díky své neuroplasticitě, jen si to nemůžeme vybavit, což znamená, že pokud nám někdo podsouvá dezinformace a propagandu (zmíněno v první přednášce), tak se nám to do mozku dostane, i přesto, že s tím nesouhlasíme, nebo aktivně nad tím nepřemýšlíme. Média nejsou neutrální a mít moc nad naším vnímáním reality připomíná Platónovu jeskyni. Díky profilování jednotlivců lze šít phising na míru, k tomu přidat trochu deepfake a telefonát od vašeho dítěte, které zrovna přežilo autonehodu a nutně potřebuje údaje vaší platební karty je na světe. V tomhle směru nás nečekají světlé zítřky. Naštěstí se objevují první náznaky metod na detekci deepfake, jako jsou vodoznaky, invertované vodoznaky, nebo třeba zanášení šumu do fotek.

Filip Hric – The road from hell called end-to-end tests
Anotace:
The entire testing community has agreed that end-to-end tests need to be written sparingly. But even those few tests can make serious wrinkles on the forehead. Like Dante’s Inferno, end-to-end tests have their 9 circles, in which thousands of testers around the world suffer daily.
In each circle there is a different kind of suffering. Whether it is constant work with selectors, abstraction or reproducing bugs, anyone who has worked on end to end tests knows them well. While going through tester hell, we also stop at integration into CI systems, unstable tests and data management. But let’s take a closer look at the sins we commit against ourselves, such as trying to automate everything, black-box testing, or the constant battle between testers and developers.
However, our journey will not be just an excursion into tester suffering. From each circle, we will go together for the beacon of hope and tell each other how to escape from the hell called end-to-end tests. We’ll look at how to keep end-to-end tests healthy, how to debug them effectively, and how to effectively create collaboration between the tester and development team.
Zažila jsem neúspěšný pokus o automatizování E2E testů, které byly rozsáhlé a obsahovaly desítky kroků. Nejsem automatizační tester, ale aby bylo jasno, automatizaci plně respektuji a dovolím si říct, že vím jaké skýtá nástrahy, ale především jaké přináší výhody a vyznávám atomický přístup. Filip se skvěle poslouchá a doporučuji záznam [Pro]Testu, kde jsme ho měli možnost pozvat.

Miroslav Bureš – Will AI replace human testers?
Anotace:
With the current AI and ChatGPT hype, many testers ask – is AI going to take our jobs? The talk aims to explain how AI actually works in test automation, what is possible, what might be possible in the near future or 10-year horizon, and where humans are simply not replaceable by the nature of the problem. So, no worries, AI is not taking your jobs, at least when we care about real reliability and safety. But after the talk, you may perhaps better understand what AI can replace and why.
Spoiler alert: Nenahradí. Což je i můj názor. Pomůže AI testerům v jejich práci? Definitivně ano, koneckonců stejně jako kalkulačka, excel, nebo počítač posunuly v některých ohledech lidstvo dopředu. Bude za mě ChatGPT psát testy, bez znalosti produktu, produktové dokumentace a parametrů? (dokumentace je stejně jen v hlavách povolaných a naše confluence je smutná a opuštěná) ne nebude. Pomůže AI podprůměrnému testerovi dostat se na průměr, dle mého ano. Stejně tak jako z podprůměrného autora a grafika udělá průměrného. Takže kdo se bojí jako tester o práci, kvůli LLM (Language Large Model – např. ChatGPT) bát se nemusí.