Testing-Praxis: Advanced Intelligence for Testing

Beim Digitalisierungs- und Softwareexperten Nagarro wird erforscht, wie ein voll automatisierter Test-Lifecycle umsetzbar ist. Das Ziel: QA-bezogene Prozesse umfassender, schneller und intelligenter zu machen [...]

(c) Nagarro

Im Softwareengineering hat sich die Automatisierung von Tests bewährt und trägt zu kürzeren und effizienteren Entwicklungszyklen bei. Viele Teams integrieren automatisierte Tests bereits in ihren Entwicklungspipelines und führen schon beim Einchecken von neuem oder geänderten Sourcecode Testfälle auf mehreren Teststufen aus.

Aus Sicht der Qualitätssicherung könnte man meinen, damit ein zufriedenstellendes Qualitätsniveau erreicht zu haben. Die Realität sieht leider doch oft anders aus.

Die aufwendig und mühsam erkämpften Fortschritte bringen neue und vorher oft nicht bedachte Herausforderungen mit sich. Viele Prozesse rund um Testautomatisierung sind immer noch manuell und aufwendig.

Anhand eines Beispiel-Szenarios veranschaulichen die Autoren und AI4T-Experten Jan Nössner und Matthias Würthele in Ihrem Fachartikel , wie man diesem Problem mit AI4T entgegenwirken kann. Sie skizzieren die Vorteile anhand von vier Use Cases:

  • Smart Test Selection
  • Self-Healing Test Automation
  • Automatic Fail Analysis und
  • Smart Refactoring

Wir werden den Menschen beim Testen niemals ersetzen können und dies ist auch gar nicht das Ziel von AI4T. Aber es zeigt sich, dass durch den Einsatz von intelligenten Technologien viele, ständig wiederkehrende Aufgaben (teil-)automatisiert werden können. So bleibt mehr Zeit, um sich auf die komplexeren Fragestellungen zu fokussieren, die mehr Spaß machen!

Tauchen Sie ein, in das Projekt AI4T, wo Künstliche Intelligenz im Testing erprobt wird. Zum Fach-Artikel von Jan Nössner und Matthias Würthele

Weitere Informationen zu AI4T: www.nagarro.com/AI4T


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