Umfangreiche Softwaretests spielen eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung und Validierung von Software.
Traditionelle Testmethoden erfordern umfangreiche Programmierkenntnisse und sind relativ zeitaufwendig. Für das Software Testmanagement einer in Nürnberg ansässigen Bank habe ich ein innovatives Konzept vorgestellt, das zeigt wie generative KI (Sprachmodelle) genutzt werden kann, den Testprozess neuer Software zu automatisieren. Die Idee ist einfach, aber wirkungsvoll: Softwaretester beschreiben automatisierte Testfälle in natürlicher Sprache, anstatt komplexe Codes zu schreiben.
Testzyklen können schneller durchlaufen werden was eine schnellere Markteinführung der Produkte ermöglicht. Es handelt sich jedoch nicht nur um eine Prozessbeschleunigung, sondern auch um eine Qualitätsverbesserung, da menschliche Fehlerquellen minimiert und Testzyklen skaliert und maximiert werden können. Die Testautomatisierung durch KI bringt eine erhebliche Effizienzsteigerung mit sich – in diesem Fall eine Verbesserung um 25%.
Integration von Open-Source-Sprachmodellen zur Anonymisierung von Testdaten im Softwaretesting
In der Softwareentwicklung besitzt Datenschutz eine hohe Priorität, insbesondere wenn es um die Handhabung von sensiblen Kundendaten geht. Die Notwendigkeit, echte Unternehmens-, Nutzer- oder Kundendaten in Testumgebungen zu verwenden, birgt das Risiko der ungewollten Exposition dieser Informationen. Hier bietet die Verwendung von Sprachmodellen einen innovativen Weg, um dieses Risiko zu umgehen, indem Testdaten anonymisiert werden.
Diese Methodik kann über die Grenzen des Softwaretests hinaus Anwendung finden und einen neuen Standard für die Qualitätssicherung in verschiedenen Branchen setzen
Die Nutzung von generativer KI im Softwaretest zeigt, wie die Technologie genutzt werden kann, um bestehende Prozesse nicht nur zu verbessern, sondern sie grundlegend zu verändern. Für Unternehmen bedeutet dies, einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen, indem sie effizienter und effektiver werden und die Ressource Mitarbeiter:innen effektiver nutzen.
