Аннотация на русском языке: В статье исследуется проблематика ручного анализа технической документации при тестировании SCADA-систем и формулируется концепция интеллектуального ассистента, призванного автоматизировать извлечение знаний и генерацию тестовой документации. Рассматриваются ключевые задачи, возникающие при проектировании подобного инструмента, и систематизируются методы их решения, включая оптическое распознавание символов, обработку естественного языка и retrieval-augmented generation. Особое внимание уделено сравнительному анализу положительных и отрицательных сторон внедрения цифрового помощника в рабочий процесс отдела тестирования. Приводятся рекомендации по снижению рисков и обозначаются направления дальнейших исследований.

The summary in English: The article explores the challenges of manually analyzing technical documentation during SCADA system testing and outlines the concept of an intelligent assistant aimed at automating the extraction of knowledge and the creation of test documentation. It discusses the main tasks that emerge when developing such a tool and organizes methods to address them, such as optical character recognition, natural language processing, and retrieval-augmented generation. Particular emphasis is placed on comparing the advantages and disadvantages of integrating a digital assistant into the testing department's workflow. The paper also provides recommendations for mitigating risks and identifies areas for future research.

Ключевые слова: тестирование, SCADA, автоматизация, техническая документация, большие языковые модели, RAG, анализ проблем.
Key words: testing, SCADA, automation, technical documentation, large language models, RAG, problem analysis.