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Testing

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Der Artikel beleuchtet die transformative Rolle der generativen Künstlichen Intelligenz (KI) im Bereich des Softwaretestens. Dabei werden die Chancen und Risiken diskutiert, die KI-basierte Systeme für das Testen mit sich bringen. Das Hauptpotenzial, das KI für das Testen hat, ist die Effizienz und Produktivität im Testen zu steigern, indem sie Routinetätigkeiten, generative und textintensive Täti..
Die Mensch-Maschine-Interaktion wird in Zukunft stärker aus einer kollaborativen Perspektive betrachtet werden. Dazu gehört die organisatorische Kompetenz zur stabilen Bereitstellung von KI-Systemen für die eigenen Prozesse oder in neuen Produkten und Services wie auch um die Einhaltung von komplexen Regularien und Normen. In diesem Artikel wird dargelegt, welche Qualitätsaspekte eine MLOps-Archit..
Eine neue Umfrage zur Softwarequalitätssicherung zeigt, dass agile Methoden dominieren, aber oft mit traditionellen Elementen kombiniert werden. Unterschiede bestehen in der Wahrnehmung von Zuständigkeiten zwischen Management und operativen Teams. KI wird zunehmend zur Unterstützung von Aufgaben wie Codierung und Testautomatisierung eingesetzt, wobei das Potenzial hoch eingeschätzt wird, aber Weit..
Je umfangreicher und komplexer die Formulare in einer Anwendung werden, desto aussichtsloser wird die manuelle Bereitstellung von Testdaten. Eine automatisierte Erzeugung gültiger Testdaten ist dann schwierig, wenn die fachlichen Modelle ein umfangreiches Regelwerk enthalten. Um dennoch Testdaten vollautomatisch erzeugen zu können, bietet sich ein Verfahren an, das die fachlichen Modelle in die ma..
Wie gut ist die Qualität Ihrer Software? Und sind Sie sich sicher? Nahezu jede Software weist heute Qualitätsmängel auf. Abgesehen von dem Risiko, dass dadurch ein kostenintensives Problem nur auf den richtigen Moment wartet, um einzutreten, führen die Qualitätsmängel zu wachsenden technischen Schulden, die in ihrer Tragweite noch viel schlimmer sein können. Wahrscheinlich zahlen Sie bereits die Z..