KI (Künstliche Intelligenz) hat nahezu alle Bereiche durchdrungen und bezeichnet die Fähigkeit eines Computers, aus früheren Ereignissen zu lernen und auf Sprache, Erkenntnisse und Probleme in einer Weise zu reagieren, wie es ein Mensch tun würde.
Der Markt für KI-Technologien ist groß und beläuft sich auf etwa 200 Milliarden Dollar. Mit den Fortschritten im Deep Learning und Machine Learning (den Hauptbestandteilen der KI) wird erwartet, dass KI einen enormen Einfluss auf Bereiche haben wird, in denen bisher mehr Vertrauen in menschliche Fähigkeiten gesetzt wurde, wie beispielsweise in der Softwareentwicklung und Softwaretests.
In naher Zukunft wird jedes Unternehmen, das sich einen Wettbewerbsvorteil sichern möchte, alles tun müssen, um künstliche Intelligenz einzusetzen, um nicht zurückzufallen.
Was ist Software-Testen?
Software-Testen ist ein Verfahren, mit dem überprüft wird, ob ein Softwareprogramm ordnungsgemäß funktioniert und den ursprünglich festgelegten Zielen entspricht. Testdienstleistungen beinhalten in der Regel das Ausprobieren der Software auf verschiedene Weise, um Probleme oder Fehler zu erkennen und diese zu beheben, bevor die Software eingeführt wird.
Verständnis von Künstlicher Intelligenz im Software-Testen
Im Bereich der Softwareentwicklung ist der Testprozess der Beweis für die Qualität, Haltbarkeit und Konsistenz von Anwendungen und Systemen.
Aber was bedeutet es eigentlich, künstliche Intelligenz im Software-Testen einzusetzen? Kurz gesagt: KI verändert die Art und Weise, wie Tests durchgeführt werden.
Wie wir wissen, können Tests manuell oder mit automatisierten Testwerkzeugen durchgeführt werden. Durch den Einsatz intelligenter Automatisierung und prädiktiver Fähigkeiten gehen Tests über klassische Methoden hinaus.
KI-gesteuerte Programme nutzen maschinelles Lernen und Datenanalysen, um Muster zu erkennen, Fehler vorherzusagen und Testprozesse zu beschleunigen.
Warum keine Softwareentwicklungsfirma auf KI-gestütztes QA-Testing verzichten kann
Traditionelles Testen verursacht hohe Ressourcenkosten, längere Zeitrahmen und verzögerte Veröffentlichungen, was den Return on Investment (ROI) verlangsamt. KI macht den Prozess deutlich schneller, gezielter und effizienter. Werfen wir einen Blick auf die wichtigsten Vorteile in der Reihenfolge ihrer Überzeugungskraft.
Durch die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben ermöglicht KI menschlichen Ingenieuren, sich auf komplexe, anspruchsvolle Bereiche zu konzentrieren, die ihre Fachkenntnisse und ein tiefes Kontextverständnis erfordern.
Außerdem gewährleistet KI durch die Fähigkeit, große Datenmengen zu analysieren, eine umfassendere Testabdeckung, wobei sie ungewöhnliche Fälle erkennt, die manuelle Tests möglicherweise übersehen.
Künstliche Intelligenz kann auch einmalige Daten analysieren, potenzielle Probleme vorhersagen und die Ursache von Fehlern sofort identifizieren.
Schließlich folgen automatisierte KI-Tests bei jeder Durchführung festgelegten Anweisungen, wodurch weniger Fehler unentdeckt bleiben.
Und obwohl die Implementierung von KI anfangs teurer sein kann, spart sie langfristig Kosten, indem sie den manuellen Aufwand reduziert und den gesamten Testprozess verkürzt.
Wie man die KI-Implementierung erleichtert
Für einige Ungeübte mag die Integration von KI in den Testprozess unerreichbar erscheinen, da sie Fachwissen, Aufmerksamkeit und Kontrolle erfordert. Doch wenn man den Prozess in strategische Schritte unterteilt, wird er schnell überschaubar. Alternativ kann auch eine KI-Entwicklungsagentur beauftragt werden, um das Projekt zu delegieren.
Ziele setzen, um gewünschte Ergebnisse zu verstehen
Beginnen Sie damit, Ihre Erwartungen an die KI im Testprozess klar zu definieren. Dies können die Verkürzung der Testdauer, die Verbesserung der Genauigkeit oder die Erhöhung der Testabdeckung sein. Klare Ziele helfen Ihnen, die richtigen KI-Tools und Methoden auszuwählen, die Ihren Anforderungen entsprechen.
Daten sammeln, um KI-Modelle zu trainieren
KI-Modelle benötigen umfangreiche historische Daten. Sammeln und strukturieren Sie relevante Datensätze aus früheren Testzyklen, Fehlerprotokollen und Leistungsmetriken zur Analyse und zum Training.
Die richtigen KI-Tools auswählen
Wählen Sie KI-Tools, die zu Ihren Testanforderungen passen. Marktübliche Modelle sind schnell einsatzbereit, bieten jedoch weniger Personalisierung. Maßgeschneiderte Lösungen können spezifische Anforderungen abdecken, benötigen jedoch mehr Zeit für die Entwicklung.
Modelle trainieren und testen, um zufriedenstellende Ergebnisse zu erzielen
Trainieren Sie KI-Modelle mit den gesammelten Daten. Verfeinern Sie die Modelle durch regelmäßige Tests und Validierungen, um deren Präzision und Konsistenz sicherzustellen.
Überwachen und anpassen
Nach der Implementierung ist es wichtig, das Verhalten der KI kontinuierlich zu überwachen. Optimieren Sie die KI-Modelle im Laufe der Zeit, um sie an Änderungen in Testfällen, Softwareanforderungen und neuen Mustern anzupassen.
Mitarbeiter schulen, um die Akzeptanz zu fördern
Investieren Sie in die Schulung Ihrer Teammitglieder im Umgang mit KI-gestützten Tools und der Dateninterpretation, um den Nutzen der KI voll auszuschöpfen.
Beliebte KI-Tools für Softwaretests auf dem Markt
Der moderne Softwaremarkt ist voller einsatzbereiter Tools für automatisierte KI-basierte Qualitätssicherungstests (QA-Testing). Es ist jedoch zu beachten, dass diese Tools möglicherweise eingeschränkte Anpassungsoptionen bieten. Wenn Ihr Unternehmen nach einer spezifischen oder ungewöhnlichen Lösung sucht, sollten Sie in Betracht ziehen, ein eigenes KI-Modell zu entwickeln.
- Applitools: Applitools ist auf visuelle Tests spezialisiert. Es verwendet KI, um Bilder zu vergleichen und visuelle Änderungen auf verschiedenen Geräten und Bildschirmgrößen zu erkennen.
- Testim: Testim unterstützt die Erstellung und Wartung automatisierter Tests. Es analysiert, wie Benutzer mit der Software interagieren, erkennt Übereinstimmungen und Abweichungen und schlägt Test-Szenarien vor.
- Functionize: Functionize ist ein cloudbasiertes Tool, das KI und maschinelles Lernen verwendet, um den gesamten Testprozess zu automatisieren. Es lernt aus der Interaktion der Benutzer mit der Anwendung und passt sich im Laufe der Zeit an, um Testaktualisierungen zu minimieren.
- Mabl: Mabl unterstützt kontinuierliches Testen in Entwicklungspipelines (CI/CD). Es nutzt maschinelles Lernen, um Tests automatisch zu reparieren, wenn sich die Benutzeroberfläche ändert.
- Selenium mit KI-Erweiterungen: Selenium hat kürzlich KI-Funktionen hinzugefügt, um seine Fähigkeiten zu erweitern. Dank dieser Erweiterungen erstellt Selenium intelligentere Skripte, die sich an Änderungen in der Software anpassen können.
Herausforderungen und Dinge, auf die man achten sollte, bevor man KI hinzufügt
Es gibt nichts Perfektes in dieser Welt. Und auch KI, wie jedes andere Werkzeug, hat ihre Tücken.
Eine der größten Hürden ist die starke Abhängigkeit von dokumentierten Daten. KI-Modelle benötigen viele qualitativ hochwertige Aufzeichnungen, um Muster zu erkennen und valide Prognosen zu erstellen.
Wenn diese Daten unzureichend oder unzureichend systematisiert sind, kann die KI fragwürdige Ergebnisse liefern. Viele Organisationen haben Schwierigkeiten, die notwendigen Daten zu sammeln, insbesondere wenn sie diese in vergangenen Testzyklen nicht erfasst haben.
Die zweite Herausforderung betrifft die Komplexität und die Kosten der KI-Implementierung. Die Einführung neuer Systeme in bestehende Prozesse erfordert immer eine beträchtliche Investition in die Infrastruktur sowie Schulungen für das Personal, besonders bei großen, komplexen Unternehmen.
Für kleinere Unternehmen mit begrenztem Budget können diese anfänglichen Kosten das Unternehmen an den Rand des Ruins bringen.
Altsysteme können ebenfalls viel Ärger bereiten. Viele Organisationen verwenden noch ältere Technologien, die möglicherweise nicht gut mit modernen KI-Tools kompatibel sind.
Außerdem können KI-Modelle Schwierigkeiten haben, sich an neue Situationen anzupassen. Modelle, die auf spezifischen historischen Daten trainiert wurden, können bei unerwarteten Szenarien schlecht abschneiden, was letztlich dazu führen kann, dass Mängel übersehen oder falsche Vorhersagen gemacht werden.
Ein weiteres Problem ist der Bedarf an qualifizierten Fachkräften. Die Implementierung und Wartung von KI erfordert Spezialisten, die sowohl Software-Tests als auch maschinelles Lernen verstehen.
Organisationen müssen möglicherweise in die Schulung der aktuellen Mitarbeiter investieren oder neues Talent einstellen, was zeitaufwändig und teuer sein kann. Ohne das richtige Fachwissen könnte der gesamte Prozess jedoch umsonst sein.
Um nicht zu dem Schluss zu kommen, dass alles vergeblich war, empfehlen wir, die Zusammenarbeit mit einem Unternehmen bereits auf der Planungsphase zu beginnen, das Ihnen hilft, den gesamten Implementierungsprozess zu durchlaufen.
Beispielsweise kann das SCAND-Team nicht nur wertvolle Beratung leisten, sondern auch helfen, zu verstehen, wie und wo KI am besten eingesetzt wird. Unsere Ingenieure bieten außerdem Nachproduktionssupport, um bei Bedarf Anpassungen vorzunehmen.
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