KI-gestützte Software-QA/QE

Wir liefern unsere Lösungen an Kunden in über 30 Ländern, darunter Frankreich, Deutschland, Großbritannien, Spanien, Italien, Kroatien, Rumänien, Kanada, China, Marokko und Indien.

KI-Technologien revolutionieren die QA/QE durch intelligente Testautomatisierung, prädiktive Analysen und verbesserte Fehlererkennung. Algorithmen für maschinelles Lernen ermöglichen heute selbstreparierende Testskripte, die sich automatisch an Änderungen der Benutzeroberfläche anpassen, während KI-basierte visuelle Testtools subtile Schnittstellenprobleme erkennen können, die menschlichen Testern möglicherweise entgehen. Die Verarbeitung natürlicher Sprache ermöglicht die Testgenerierung aus Anforderungsdokumenten, und Systeme zur Erkennung von Anomalien identifizieren potenzielle Fehler, bevor sie die Produktion erreichen.

Für das Testen von KI-Systemen selbst sind spezialisierte Ansätze erforderlich, die sich auf die Validierung der Datenqualität, die Erkennung von Verzerrungen, die Bewertung der Modellleistung in verschiedenen Szenarien und robuste Regressionstests zur Gewährleistung der Algorithmen-Stabilität konzentrieren. Unternehmen entwickeln spezielle Rahmenwerke, um die Konsistenz und Erklärbarkeit von KI-Ergebnissen sowie die Einhaltung ethischer Grundsätze zu überprüfen.

QA/QE ist wichtiger denn je. Anstatt Qualitätsfachleute zu ersetzen, haben KI und Automatisierung ihre strategische Rolle gestärkt. QA-Ingenieure fungieren jetzt als Qualitätsberater, die mithilfe von KI-Tools tiefere Einblicke und eine umfassende Übersicht erhalten. Bei einer schnelleren Entwicklung muss die Qualität sicherstellen, dass die Geschwindigkeit nicht zu Lasten der Zuverlässigkeit geht. QA/QE konzentriert sich auf Teststrategie, Risikobewertung und Governance und überlässt sich wiederholende Aufgaben der Automatisierung.

Testing Centres of Excellence können in agilen Umgebungen effektiv funktionieren, wenn sie entsprechend angepasst werden. Moderne TCoEs dienen als Enablement-Hubs und bieten standardisierte Test-Frameworks, Tools und spezialisiertes Fachwissen für verteilte Teams. Sie legen Qualitätsrichtlinien fest und gewähren den einzelnen agilen Teams gleichzeitig die für eine schnelle Lieferung erforderliche Autonomie.

Erfolgreiche TCoEs in agilen Organisationen konzentrieren sich auf das Management der Testinfrastruktur, gemeinsame Automatisierungsframeworks, spezialisierte Testdienste (wie Performance- oder Sicherheitstests) und kontinuierliche Qualitätsverbesserung. Sie dienen als Innovationszentren, die kontinuierlich neue Qualitätstechnologien und -methoden evaluieren, um die Testkapazitäten der Organisation zu verbessern und gleichzeitig einen konsistenten Qualitätsstandard zu gewährleisten.