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Intelligente Qualitätssicherung
Umstellung von manueller Analyse auf datengestütztes Quality Engineering
Die Herausforderung
Ein weltweit führender Versicherer sah sich mit zunehmender Komplexität im gesamten Softwareentwicklungszyklus konfrontiert, wobei herkömmliche Testansätze kaum noch mit der Geschwindigkeit und dem Ausmaß der Veränderungen Schritt halten konnten.
Das Testdesign erfolgte nach wie vor weitgehend manuell, was einen erheblichen Aufwand erforderte, um Anforderungen und User Stories in Testfälle umzusetzen und dabei Konsistenz und Testabdeckung zu gewährleisten. Zwar war die Testautomatisierung bereits etabliert, doch die Erstellung und Pflege automatisierter Tests blieb ressourcenintensiv, insbesondere im Zuge der Weiterentwicklung der Anwendungen.
Die Herausforderungen stiegen bei der Testausführung und bei Regressionstests noch stärker. Große, komplexe Test-Repositories erschwerten das schnelle Identifizieren der richtigen Testfälle für eine bestimmte Änderung, was den Aufwand erhöhte und das Risiko von Lücken in der Testabdeckung mit sich brachte. Die Release-Zyklen wurden zudem durch eine hohe Anzahl fehlgeschlagener automatisierter Tests beeinträchtigt, wobei die manuelle Fehleranalyse zu einem zeitraubenden Engpass geworden war, der die Fehlerbehebung verzögerte und die Bereitstellung verlangsamte.
Die Lösung
Expleo unterstützte den Kunden dabei, KI-gestützte Quality-Engineering-Funktionen in den gesamten Softwareentwicklungszyklus (SDLC) zu integrieren und intelligente Funktionen in bestehende Testprozesse und -tools wie Jira, Xray, Tosca und etablierte Automatisierungsframeworks einzubinden.
Die KI-gestützte Umwandlung von Anforderungen in Tests ermöglichte die automatisierte Generierung von User Stories, Testszenarien, Akzeptanzkriterien und manuellen Testfällen aus Anforderungsdokumenten und schuf so eine konsistentere und besser nachvollziehbare Grundlage für das Testen.
Zur Verbesserung der Regressions- und Ausführungsaktivitäten führte Expleo KI-gestützte Such- und Analysefunktionen ein, die den Teams halfen, relevante Testfälle schnell zu identifizieren und sich in umfangreichen Regressions-Repositories zurechtzufinden. Zudem wurden KI-gestützte Lösungen zur Fehleranalyse eingesetzt, um einen zentralen Überblick über die Testergebnisse zu schaffen, die Klassifizierung der Grundursachen zu automatisieren und Trends über große Automatisierungssuiten hinweg zu analysieren.
Zusammen reduzierten diese Funktionen den manuellen Aufwand und verbesserten die Effizienz und Ausfallsicherheit der Tests über häufige Release-Zyklen hinweg.
Das Ergebnis
Das Unternehmen wandelte die Qualitätssicherung von einer reaktiven, arbeitsintensiven Funktion in eine datengestützte Engineering-Kompetenz um.
Die KI-gesteuerte Automatisierung vom Anforderungs- zum Testprozess reduzierte den manuellen Aufwand für die Testgestaltung, verbesserte die Konsistenz und stärkte die Nachverfolgbarkeit zwischen Anforderungen, Testszenarien und der Testausführung.
Die KI-gestützte Regressionssupport ermöglichte es den Teams, relevante Testfälle in großen Repositories schnell zu identifizieren, wodurch die Testauswahl verbessert und das Risiko übersehener Szenarien verringert wurde.
Die größte Wirkung erzielte die KI-gesteuerte Fehleranalyse. Die automatisierte Kategorisierung der Grundursachen erreichte eine Genauigkeit von rund 99 % im Produktivbetrieb, wobei mehr als 14.800 Fehler analysiert und über 14.600 Mängel klassifiziert wurden. Dies reduzierte den manuellen Untersuchungsaufwand erheblich und beschleunigte die Fehlerbehebung.
Das Ergebnis waren eine höhere Testeffizienz, verbesserte Abdeckung und Rückverfolgbarkeit, eine schnellere Problemlösung sowie ein skalierbares, datengesteuertes Quality-Engineering-Modell zur Unterstützung komplexer globaler Versicherungsplattformen.
Von der Anforderungsphase bis zur Fertigstellung hat KI die Softwarequalität von einem manuellen Prozess in eine intelligenzgesteuerte Lösung verwandelt.
Wie haben wir geholfen?
Der weltweit tätige Versicherer suchte einen Partner, der in der Lage war, fundiertes Fachwissen im Bereich Quality Engineering mit praktischen KI-Innovationen in einem stark regulierten Umfeld zu verbinden.
Expleo konzipierte und implementierte KI-Funktionen, die sich direkt in die bestehende Testumgebung des Unternehmens integrieren ließen, und schuf so eine durchgängige Lösung, die Anforderungen, das Testdesign, die Testdurchführung, die Regressionstests und die Fehleranalyse umfasste.
Expleo lieferte ein skalierbares Quality-Engineering-Modell, das über mehrere Release-Zyklen und Testbereiche hinweg kontinuierlich Mehrwert generiert.
Der Expleo Faktor
Durchgängiges, KI-gestütztes Qualitätsmanagement über den gesamten Softwareentwicklungszyklus hinweg
Automatisierte Umwandlung von Anforderungen in Testfälle
KI-gestützte Regressionsanalyse und Natural-Language Suche
Ursachenanalyse auf Produktionsniveau mit einer Genauigkeit von ~99 %
Tiefe Integration in bestehende Test-Ökosysteme des Unternehmens
AI & digital transformation
Transformation Consultancy
Um Führungskräfte und Manager bei der Bewältigung ihrer komplexen Aufgaben zu unterstützen, bieten wir eine Reihe von Beratungsleistungen an.
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