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#AiOrNotAi: KI für die Qualitätssicherung

#AiOrNotAi: das Werkzeug für Testing

*QA – Quality Assurance (Qualitätssicherung)

 

Ursprünglich waren Softwaretests durch manuelle Methoden geprägt, die sich durch ihren hohen Zeitaufwand und entsprechend hohe Kosten auszeichneten. Das QA-Team bemühte sich um Konsistenz, was jedoch einen erheblichen Aufwand bedeutete.

 

 

Mit dem Ziel, die Effizienz zu steigern, setzen QA-Experten zunehmend auf Automatisierungswerkzeuge. Die Einführung von Automatisierung revolutionierte die Welt der Qualitätssicherung, indem sie manuelle Methoden mit Automatisierungstools und Open-Source-Frameworks verbanden. Trotz dieser Fortschritte blieb der Prozess unvollkommen, da nach wie vor Zeit und menschliche Überwachung sowie Urteilsvermögen erforderlich waren.

 

An diesem Punkt betrat die Künstliche Intelligenz (KI) die Bühne und brachte tiefgreifende Veränderungen in der Qualitätssicherung mit sich. Die KI zeichnet sich dadurch aus, dass sie aus vergangenen Erfahrungen lernt und dieses Wissen auf ähnliche Situationen anwendet. Sie unterstützt nicht nur bei Regressionstests und der Fehlerbehebung, sondern automatisiert auch wiederkehrende Aufgaben wie Fehlerberichte und Testfallmanagement. Die schnelle Analyse von Daten stellt hierbei einen weiteren bedeutenden Vorteil dar.

 

Trotz dieser technologischen Fortschritte ersetzt KI den menschlichen Intellekt nicht. Kreative Aspekte wie Geschäftsstrategien, die Bewertung des persönlichen Fortschritts und die Anpassung von Arbeitsabläufen erfordern weiterhin menschliches Urteilsvermögen. KI kann das Leben von Ingenieuren zwar erleichtern, aber sie nicht vollständig ersetzen.

 

 

Ein kritischer Punkt bei der Nutzung von KI zur Automatisierung in der QA ist, dass die Qualität der KI-Ergebnisse stark von den Trainingsdaten abhängt. Viele Modelle, die mit KI trainiert werden, nutzen Daten von Webseiten, die keine Garantie für die Zuverlässigkeit ihres Inhalts bieten. Zukünftige Entwicklungen, wie etwa die von Open-Source-Enthusiasten initiierten Modelle, zielen darauf ab, diese Herausforderungen zu überwinden. Ein Beispiel ist Poro AI von Silo AI, das auf Informationen der High Performance Language Technologies trainiert wurde. Trotz einiger Bedenken setzen Fachleute KI bereits erfolgreich in Tests ein und erzielen damit signifikante Zeit-, Nerven- und Kostenersparnisse.

 

Aqua-Cloud

 

Forbes

 

Bilder erstellt durch Dall.E

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