Das Automatisierungsfieber hat die Softwaretestbranche erfasst. Die Teams der Qualitätssicherung (QA) gehen schnell vom manuellen Testen zu autonomen Prozessen über, um die Geschwindigkeit der Fehlererkennung zu verbessern und Qualitätsmängel zu vermeiden.
Dieser Wandel wird weitgehend durch künstliche Intelligenz (KI) vorangetrieben. In der Tat werden etwa 65 % der QA Teams arbeiten heute mit KI-Technologien zusammen, was sie zu einem wichtigen Bestandteil der Branche macht.
KI-Algorithmen können also Ihr bester Verbündeter sein, egal ob Sie Hilfe beim Testen oder während des gesamten Entwicklungsprozesses benötigen.
In diesem detaillierten Leitfaden erfahren Sie, wie Sie KI in der Qualitätssicherung effektiv einsetzen, Ihre QA-Prozesse verfeinern und kI integrieren, um die Effizienz von Software Teams zu steigern .
AI in der Qualitätssicherung verstehen
Die Qualitätssicherung in der Softwareprüfung hat einen langen und schrittweisen Weg hinter sich, der von manuellen Tests zu vollständig autonomen Tests führte.
KI spielt auf diesem Weg eine zentrale Rolle, da sie das Testen intelligenter, schneller und effektiver macht.
Autonome Softwaretestmodelle (ASTM) verringern schrittweise den Bedarf an menschlichen Eingriffen, indem sie KI zur Automatisierung und Optimierung des gesamten Lebenszyklus von Softwaretests einsetzen. Diese sind in der Regel in sechs Stufen unterteilt:
Der Weg vom manuellen Testen zum autonomen Testen
- Manuelles Testen (Stufe 0): Für den Testprozess ist zu 100 % menschliches Eingreifen erforderlich, was ihn arbeitsintensiv und anfällig für menschliche Fehler macht
- Unterstützte Testautomatisierung (Stufe 1): Die Tester spielen immer noch die Hauptrolle, werden aber bei bestimmten Aufgaben von Computern unterstützt, um den Aufwand für wiederholte Aufgaben zu minimieren
- Teilweise Automatisierung von Tests (Stufe 2): Menschen und Computer arbeiten zusammen, wobei der Computer die Anweisungen des Testers befolgt
- Integrierte Automatisierung (Stufe 3): Die KI übernimmt eine beratende Rolle, indem sie Optionen generiert und die Tester um Zustimmung bittet
- Intelligente Automatisierung (Stufe 4): Die besten Aktionen werden von der KI autonom ausgewählt und ausgeführt, so dass der Mensch nur noch bei Bedarf eingreifen muss
- Vollständig autonomes Testen (Stufe 5): Die Tester geben die vollständige Kontrolle über den Testprozess an die KI ab, die die Tests ohne menschliches Eingreifen durchführt
Völlig autonomes Testen ist noch ein Wunschtraum, der gerade erst in den Kinderschuhen steckt. Aufgrund begrenzter Ressourcen haben die meisten Einzeltester und kleinen Projekte in der Regel nur manuelle Tests in ihrem Testplan.
Die meisten großen Unternehmen haben begonnen, einen hybriden Ansatz zu verfolgen, bei dem Tools zur Automatisierung von Tests einige Testfälle automatisch ausführen, während der Rest weiterhin manuell durchgeführt wird, um dem Prozess eine menschliche Note zu verleihen.
Beispiel: SapFix, das KI-Tool von Facebook, generiert eigenständig Korrekturen für bestimmte Fehler, wodurch neue Produkte schneller auf den Markt gebracht werden können.
Vorteile der KI-gesteuerten Qualitätssicherung
Der Wechsel von der manuellen zur KI-gesteuerten Qualitätssicherung bietet zahlreiche Vorteile:
- Generiert intelligente Testdaten: KI kann Code analysieren, Schwachstellen identifizieren und einzelne Testfälle erstellen
- Erhöht die Genauigkeit: KI-gesteuerte Qualitätssicherung lässt keinen Raum für menschliche Fehler und sorgt so für qualitativ hochwertigere Software
- Kosteneinsparungen: Die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben reduziert die Arbeitskosten erheblich
- Schnellere Ergebnisse: KI kann rund um die Uhr arbeiten und beschleunigt den Testprozess ohne Ermüdung
- Steigert die Effizienz: Die Fähigkeit der KI, komplexe Aufgaben zu bewältigen, gewährleistet konsistente und zuverlässige Testergebnisse
- KI sorgt für kontinuierliche Verbesserungen: KI untersucht Verlaufsdaten, um Fehler vorherzusagen und rechtzeitig Wartungswarnungen zu geben
Die Grenzen des manuellen Testens und wie KI das ändern kann
Manuelles Testen ist eine seit langem bewährte Methode in der Qualitätssicherung, aber aufgrund verschiedener Limitierungen ist sie für den modernen Softwareentwicklungszyklus zunehmend ungeeignet.
Lassen Sie uns die größten Herausforderungen des manuellen Testens erkunden und wie KI sie lösen kann:
Szenario 1: Zeitaufwändige Regressionstests
Manuelles Limit: QA Teams verbringen oft Stunden damit, denselben Test für jede Code-Änderung zu wiederholen, was zu Ineffizienzen führt.
KI-Lösung: KI-Tools können Regressionstests automatisieren, große Mengen von Testfällen in wenigen Minuten ausführen und die Testabdeckung mithilfe von maschinellen Lernmodellen verbessern.
Szenario 2: Inkonsistente Fehlererkennung
Manuelle Limitierung: Menschliche Tester können aufgrund von Ermüdung oder Zeitmangel Fehler übersehen.
KI-Lösung: KI-gesteuerte QS gewährleistet eine umfassende Abdeckung und erkennt subtile Muster und Fehler, die menschlichen Testern möglicherweise entgehen.
Szenario 3: Begrenzte Testabdeckung
Manuelle Limitierung: Zeitliche Beschränkungen können Tester dazu zwingen, sich nur auf grundlegende Testfälle zu konzentrieren und Randfälle unerforscht zu lassen.
KI-Lösung: KI generiert umfassende Testszenarien, die eine breitere Abdeckung gewährleisten, einschließlich Randfälle und komplexe Fälle.
Szenario 4: Verzögerte Rückkopplungsschleifen
Manuelle Limitierung: Manuelle Tests führen oft zu Engpässen und verzögern Software-Releases.
KI-Lösung: KI-gestütztes kontinuierliches Testen liefert sofortiges Feedback, hilft bei der Lösung von Problemen in einem frühen Stadium der Entwicklung und beschleunigt die Zyklen der Veröffentlichung.
Diese Vorteile von KI-Tools sparen Zeit, verbessern die Genauigkeit, erweitern die Testabdeckung und beschleunigen die Entwicklungszyklen.
Auch lesen: Die 10 besten Software-Tools für die Qualitätssicherung beim Softwaretest
Allgemeine Anwendungen von KI in der Qualitätssicherung
Zum besseren Verständnis der Software-Qualitätssicherung haben wir eine Liste mit konkreten Anwendungsfällen zusammengestellt. Schauen wir mal wie man KI in der Softwareentwicklung einsetzt !
1. Überprüfung der kanalübergreifenden Kundeninteraktionen
KI analysiert Kundeninteraktionen über mehrere Kanäle hinweg, wie Telefon, E-Mail, Chatbots und soziale Medien, um zu bewerten, ob sie den QA-Standards entsprechen.
Durch die Bewertung dieser Unterhaltungen kann KI potenzielle Probleme in der Kommunikation, Inkonsistenzen in der Support-Qualität und verbesserungswürdige Bereiche identifizieren.
Mit diesen Erkenntnissen können Mitarbeiterschulungen verbessert, Support-Skripte feinabgestimmt und das Kundenerlebnis insgesamt verbessert werden. Diese Analyseebene stellt sicher, dass die Interaktionen mit dem Kunden durchgängig den vom Unternehmen definierten Qualitätsmaßstäben entsprechen.
2. Verwendung der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)
**KI, die auf NLP basiert, kann Benutzeranweisungen und Anforderungen interpretieren und sie in Testfälle umwandeln, die ohne manuellen Aufwand ausgeführt werden können
NLP hilft dabei, die Lücke zwischen von Menschen geschriebenen Anforderungen und technischen Tests zu schließen, so dass die KI automatisierte Skripte aus natürlicher Sprache erstellen kann. Diese Automatisierung spart viel Zeit und verringert die Wahrscheinlichkeit von Missverständnissen oder Fehlinterpretationen während der Tests.
Durch die Umwandlung von natürlicher Sprache in ausführbare Testfälle kann KI die Qualitätssicherung effizienter gestalten und auch für Teams zugänglich machen, denen es an speziellen Code-Kenntnissen mangelt.
3. Gewinnung von UI-Validierung
Die Validierung der Benutzeroberfläche (UI) ist ein entscheidender Aspekt der Qualitätssicherung. Sie stellt sicher, dass das Erscheinungsbild und die Funktionen der Software auf verschiedenen Geräten, Browsern und Auflösungen konsistent bleiben.
KI-gestützte visuelle Überprüfungen vergleichen Screenshots der Anwendung in verschiedenen Umgebungen, um Abweichungen wie falsch ausgerichtete Elemente, falsche Schriftarten oder fehlende Komponenten zu erkennen. So wird sichergestellt, dass das Erlebnis für den Benutzer einheitlich bleibt, und Sie können alle UI-Diskrepanzen vor der Veröffentlichung beheben.
4. Erkennen visueller Regressionen
Die Erkennung visueller Regressionen identifiziert unbeabsichtigte Änderungen, die sich auf die Benutzererfahrung auswirken könnten, z. B. Layout-Verschiebungen oder unerwartete Änderungen nach einem Code-Update.
KI untersucht aktuelle und frühere Schnappschüsse, um zu überprüfen, ob Sie frühere Entwürfe geändert haben, so dass Teams Probleme erkennen können, die andernfalls vielleicht unbemerkt geblieben wären.
Auf diese Weise wird sichergestellt, dass die visuellen Aspekte der Anwendung konsistent bleiben und die Qualität der Benutzererfahrung bei Aktualisierungen erhalten bleibt.
5. Durchführen von prädiktiven Analysen
KI in der Qualitätssicherung kann prädiktive Analysen nutzen, um die Softwarequalität zu verbessern, indem sie Verlaufsdaten von Tests analysiert. KI kann auch potenzielle Problembereiche in der aktuellen Version der Software vorhersagen, indem sie Muster aus früheren Problemen und Defekten identifiziert.
Dieser proaktive Ansatz hilft QA Teams dabei, den Testaufwand zu priorisieren, sich auf risikoreiche Bereiche zu konzentrieren und Fehler zu vermeiden, bevor sie auftreten. Prädiktive Analysen helfen auch dabei, die Wahrscheinlichkeit zukünftiger Probleme abzuschätzen, so dass das Team seine Ressourcen effektiver einsetzen und die Stabilität und Zuverlässigkeit der Software gewährleisten kann.
6. Prüfung API
Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs) sind in moderner Software unerlässlich, da sie die Kommunikation zwischen verschiedenen Systemen ermöglichen.
**KI verbessert die API-Nutzung durch kontinuierliche Überwachung wichtiger Metriken wie Antwortzeiten, Fehlerraten und Durchsatz
Durch den Einsatz von Algorithmen des maschinellen Lernens kann AI Standardverhaltensmuster verstehen und Abweichungen, die auf ein Problem hindeuten könnten, schnell erkennen. Wird eine Abweichung festgestellt, kann KI die Grundursache ermitteln und entweder Korrekturen vorschlagen oder implementieren, wodurch sichergestellt wird, dass APIs optimal und sicher funktionieren.
Diese kontinuierliche Überwachung trägt dazu bei, die Zuverlässigkeit und Effizienz miteinander verbundener Softwaresysteme aufrechtzuerhalten und letztlich die Gesamtleistung der Anwendung zu verbessern.
Auch gelesen: 10 unverzichtbare Vorlagen für Testfälle bei Software- und Produkttests
Wie man KI in der Qualitätssicherung implementiert
Die Integration von KI in Ihren Qualitätssicherungsprozess ist ein Gewinn für alle Beteiligten, aber wie sollten Sie dabei vorgehen? Folgen Sie diesem Prozess, um eine kurze Einführung zu erhalten:
Schritt 1: Bewerten Sie Ihre aktuellen QS-Prozesse
Ein QS-Berater muss Ihren bestehenden QS-Prozess analysieren, um seine wichtigsten Limits und Auswirkungen aufzulisten.
Er wird zum Beispiel die Projektdokumentation, die Freigabe der Automatisierung und die Kommunikation im Team bewerten, um festzustellen, ob Ihr Softwaretestprozess Ergebnisse liefert.
Schritt 2: Auswahl der richtigen KI-Tools
QA Teams sollten die besten Tools für die Automatisierung von Tests zur Qualitätssicherung in Betracht ziehen. Sie sollten in der Lage sein, Effizienz, Wartbarkeit, Konsistenz und Skalierbarkeit zu gewährleisten.
Das mag wie eine bescheidene Angeberei klingen, aber ClickUp erledigt all diese Boxen (und mehr). Wenn Sie ClickUp verwenden, müssen Sie sich nicht mit den Feinheiten von einsatz von KI zur Automatisierung von Aufgaben .
Es ist ein All-in-One software für das Projektmanagement im Team die intuitiv bei verschiedenen Anwendungsfällen, Problemen mit der Nachverfolgung von Fehlern und anderen Herausforderungen des Qualitätsmanagements hilft.
Aber wie ist das möglich?
Nun, ClickUp nutzt sein KI-Modell, ClickUp Gehirn um die Qualitätssicherung für QA Teams zu erleichtern.
ClickUp Brain
Verwenden Sie ClickUp Brain, um Testdaten, Roadmaps und Zeitleisten zu erstellen
QA-Fachleute sind dafür verantwortlich, die Zuverlässigkeit und Leistung von APIs in verschiedenen Projekten sicherzustellen. Sie werden überarbeitet, müde und frustriert sein. Außerdem stehen sie unter großem Druck, die Arbeit rechtzeitig abzuschließen.
**Mit ClickUp Brain und seinen NLP-gestützten Automatisierungsmöglichkeiten können die Fachleute einfach in einfacher, direkter Sprache beschreiben, was sie automatisieren wollen - Skripte generieren, nach bestimmten Fehlern suchen oder sogar bestimmte Antworten geben, wenn Fehler entdeckt werden - und ClickUp Brain kümmert sich um den Rest.
Darüber hinaus erfordert die Verwaltung von API-Testfällen, die Überwachung von Updates und die Reaktion auf Probleme das Jonglieren mit Aufgaben in fünf verschiedenen Tools. Bei ClickUp Brain ist das nicht der Fall, denn hier können Sie externe Plattformen wie GitHub für Code-Änderungen an einem Ort integrieren
Verwenden Sie ClickUp Brain zur Verbindung mit externen Apps
ClickUp Brain wird dank dieser Integrationen in der Lage sein, ein tiefes kontextuelles Verständnis Ihrer Arbeitsprozesse zu erlangen. Das wiederum wird viele Prozesse automatisieren.
Ein Beispiel: Die Erstellung von Produktdokumentationen ist ein langwieriger Prozess. Mit ClickUp Brain können Sie vorformatierte KI-Prompts verwenden und innerhalb weniger Minuten spezifische Dokumente erstellen. Sie werden sogar vordefinierte Felder für Endpunkte, erwartete Ausgaben und Testergebnisse haben.
Und das Beste daran? Sie müssen nicht mehr Korrektur lesen, Fakten überprüfen oder die Produktdokumentation formatieren; das Tool erledigt das für Sie und stellt alles im Detail dar.
Mit ClickUp Brain erstellen Sie Produktanforderungsdokumente in wenigen Minuten
Ein weiteres wichtiges QA-Element ist das Wissen, was die Benutzer über Ihr Produkt denken. Die Analyse des Verhaltens der Benutzer ist eine anstrengende, aber wichtige Aufgabe.
Mit ClickUp Brain können Sie jedoch Erkenntnisse sammeln und Ihre Kunden verstehen, indem Sie es bitten, KI-gestützte Zusammenfassungen zu erstellen. Sie können die Ergebnisse nutzen, um Ihr Produkt zu verbessern und eine neue Roadmap entsprechend den Bedürfnissen Ihrer Kunden zu entwerfen.
QA-Leiter können auch wöchentliche Zusammenfassungen erstellen, um das Team über API-Tests, fertiggestellte Tests, identifizierte Fehler und ausstehende Aufgaben zu informieren, ohne manuelle Daten zusammenzustellen.
Schreiben Sie mit ClickUp Brain und fassen Sie detaillierte Berichte, Meetings und mehr zusammen
Schritt 3: Trainieren Sie Ihr Team
Damit KI in der Qualitätssicherung wirklich erfolgreich ist, brauchen Sie ein Team an Ihrer Seite, das für die Arbeit mit KI-gestützten Tools geschult werden muss.
Beginnen Sie mit einem technikfreundlichen Setup. Bieten Sie Zugang zu Ressourcen wie Workshops und Kursen, planen Sie praktische Schulungen und fördern Sie die Neugier auf die tools.
Die Planung und Nachverfolgung des Fortschritts aller Teilnehmer während eines Programms kann jedoch viel Zeit in Anspruch nehmen. Nutzen Sie die ClickUp Training Program Work Breakdown Structure Vorlage um mehrere Aufgaben zu bewältigen und gleichzeitig Fristen einzuhalten.
ClickUp Trainingsprogramm Vorlage für die Gliederung der Arbeit
Mit dieser Vorlage können Sie komplexe Aufgaben in überschaubare Aktionen aufteilen, sie den Mitgliedern des Teams zuweisen und bei Änderungen aktualisieren.
Diese Vorlage eignet sich hervorragend für:
- Definition klarer Ziele und Leistungen für jede Phase Ihres Schulungsprogramms
- Ihr Schulungsprogramm effektiv zu organisieren und zu strukturieren
- Zuweisung von Aufgaben und Ergebnissen an Teammitglieder und Zuweisung von Verantwortlichkeiten
- Nachverfolgung des Fortschritts, um das Programm im Zeitplan zu halten und sicherzustellen, dass kein Mitglied des Teams zurückbleibt
Schritt 4: Automatisierung der Testprozesse
Ohne die Automatisierung einiger "Routine"-Teile des Testprozesses werden Sie mit einem erschöpften QA Team und Sprints enden, die über den Termin hinausgehen.
Jetzt können Sie
ClickUp Automatisierungen
als One-Stop-Lösung für alle Ihre Bedürfnisse.
Automatisieren Sie das Testfallmanagement
Verwenden Sie einfach den ClickUp AI Automatisierung Builder, um die Kriterien für das Auslösen von Testfallüberprüfungen zu beschreiben, und ClickUp wird die Automatisierung automatisch generieren.
Als Ergebnis können Sie Reviewer für Aufgaben zur Erstellung von Testfällen innerhalb eines bestimmten Ordners/einer bestimmten Liste zuweisen. Außerdem können Sie alle Mitglieder des Teams in die Aktualisierungen einbeziehen.
Beschreiben Sie mit ClickUp Automatisierung, wie Sie Testfallüberprüfungen auslösen und den Prozess automatisieren können
Automatisieren Sie die Verwaltung von Fehlerberichten
Richten Sie einen automatisierten Workflow ein, um neue Fehlerberichte oder Fehlertickets den Mitgliedern des Teams zuzuweisen. Sie können die Aufgaben auch denjenigen wieder zuweisen, die die Tests überhaupt erst ausgelöst haben.
ClickUp Automatisierungen erlauben es sogar jedem Mitglied des Teams, die Aufgabe zu kommentieren und proaktiv mitzuarbeiten.
Verwenden Sie ClickUp, um benutzerdefinierte Automatisierungen einzurichten
Schritt 5: Überwachen und optimieren
Die Arbeit hört nicht auf, sobald Sie KI-Integrationen in Ihren QA-Prozess implementiert haben. **Sie müssen die Leistung des Tools überwachen und die Ergebnisse auswerten, um Schwachstellen zu identifizieren und es entsprechend Ihren Anforderungen zu optimieren
Um jedoch einen fehlerfreien Einsatz von KI in der Qualitätssicherung zu gewährleisten, müssen alle Mitglieder des Teams auf der gleichen Seite stehen. Das mag leichter gesagt als erledigt sein, aber eine feste Vorlage kann Ihnen helfen, dies zu erreichen.
ClickUp Vorlage für das Testmanagement
Die ClickUp Test Management Vorlage kann Ihre aktuellen und zukünftigen Anforderungen an die Automatisierung unterstützen. QA-Teams können die Analysen und benutzerdefinierten Ansichten der Vorlage nutzen, um wertvolle Trainingsdaten zu sammeln, Automatisierungsmöglichkeiten zu identifizieren und KI-generierte Testfälle zu validieren.
ClickUp Test Management Vorlage
Mit dieser Vorlage können Sie:
- Die Testdokumentation standardisieren
- KI-generierte Testfälle neben manuellen Testfällen implementieren
- Erfolgreiche KI-Muster in Testsuiten skalieren
- Einen hybriden Ansatz mit KI und manueller Überwachung verfolgen
- Verwendung des Überprüfungssystems der Vorlage zur Validierung von KI-Entscheidungen
Zusätzlich können Sie mit der ClickUp Vorlage für die Nachverfolgung von Fehlern und Problemen können Sie mit verschiedenen Mitgliedern des Teams zusammenarbeiten, um bessere Produkte zu liefern. Es bietet eine umfassende Lösung, die aktuelle Testanforderungen mit zukünftigen KI-Funktionen verbindet.
Die automatisierten Workflows und benutzerdefinierten Formulare der Vorlage sind wertvoll für die Standardisierung von Prozessen zur Fehlerberichterstellung und ermöglichen eine funktionsübergreifende Zusammenarbeit, die eine reibungslose Kommunikation zwischen Ingenieuren, Produktteams und Support ermöglicht.
Für die Durchführung von Cross-Browser-Tests und die Berichterstellung von Fehlern können Sie auch Folgendes ausprobieren ClickUp's neue Integration LambdaTest die beim geräteübergreifenden Testen von Webanwendungen helfen kann.
_ClickUp macht es für unser technisches Team einfacher, unsere GitHub Merge-Request mit den Aufgaben zusammenzuführen, die den jeweiligen Frontend- und Backend-Entwicklern zugewiesen sind. Als Leiter des QA-Teams ist es jetzt viel einfacher, den Fortschritt der Merge-Requests nachzuverfolgen und die Testabfragen für die neuen zusammengeführten Änderungen durchzuführen!
Yasha Ali, Backend-Entwickler bei Turing Technologies
Auch gelesen: 10 beste Tools für die Automatisierung von QA-Testsoftware
Herausforderungen bei der Implementierung von KI in der QA
KI ist das Schlagwort für alles, was mit Technik zu tun hat, und auch die Qualitätssicherung kann sich der Aufregung nicht entziehen. Allerdings sollte man den Sprung auf den KI-Zug mit Bedacht wagen.
Trotz aller Vorteile und nahezu magischen Fähigkeiten gibt es immer noch einige Probleme, wenn es um den erfolgreichen Einsatz von KI in der Qualitätssicherung geht:
♦️ Barrieren bei der Datenqualität und Standardisierung
KI-Systeme sind in hohem Maße auf Verlaufsdaten angewiesen, um zu lernen und Vorhersagen zu treffen. Inkonsistente, unvollständige oder veraltete Daten können jedoch die Leistung des KI-Modells beeinträchtigen. Beispielsweise können QS-Teams über Daten verfügen, die sich über mehrere Systeme erstrecken und jeweils unterschiedliche Formate verwenden, was es der KI erschwert, aussagekräftige Erkenntnisse abzuleiten.
Mögliche Lösung: Um hier Abhilfe zu schaffen, müssen Unternehmen der Datenbereinigung und -standardisierung vor dem Einsatz von KI-Lösungen Vorrang einräumen.
♦️ Integration in bestehende CI/CD-Pipelines
Die Integration von KI in Continuous Integration/Continuous Deployment (CI/CD)-Pipelines kann entmutigend sein. In einer Pipeline, die Tests normalerweise in weniger als einer Stunde abschließt, kann es beispielsweise zu erheblichen Verzögerungen kommen, wenn Sie KI aufgrund der Verarbeitungszeit des Modells einführen.
Mögliche Lösung: Um KI erfolgreich zu integrieren, müssen Unternehmen sicherstellen, dass sich KI nahtlos in bestehende Workflows einfügt, ohne dass es zu erheblichen Unterbrechungen kommt.
♦️ Vertrauen und Validierungsaufwand
Eine der größten Herausforderungen bei KI-generierten Testfällen ist die Notwendigkeit einer menschlichen Validierung. KI kann Entscheidungen auf der Grundlage von Daten treffen, aber es fehlt oft an Transparenz, wie sie diese Entscheidungen trifft.
**Die "Black Box"-Natur von KI kann es QS-Teams erschweren, den Ergebnissen von KI vollständig zu vertrauen, insbesondere in regulierten Branchen, in denen die Einhaltung von Vorschriften entscheidend ist
Mögliche Lösung: Unternehmen, die KI in der Qualitätssicherung einsetzen, müssen in Prozesse investieren, die eine menschliche Kontrolle ermöglichen und sicherstellen, dass die von KI generierten Testfälle zuverlässig sind und den Branchenstandards entsprechen.
Befolgen Sie diese Best Practices, um das Beste aus der KI im Softwaretest herauszuholen:
- Stellen Sie klare Ziele für die KI-Implementierung auf
- Beginnen Sie die KI-Integration mit spezifischen Testfallszenarien, um die Effektivität zu messen
- Kombinieren Sie KI-gestützte Tests mit manuellen Erkundungstests
- Trainieren Sie KI-Modelle mit hochwertigen, vielfältigen Datensätzen für umfassende Ergebnisse
- Fördern Sie das Freigeben von Wissen zwischen KI-Experten, QA Teams und anderen Beteiligten
- Sicherstellen, dass Ihre Mitarbeiter Kenntnisse in KI aufbauen, um qualitativ hochwertige Ergebnisse zu erzielen
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ClickUp: Ihre perfekte Lösung für autonome Softwaretests
Die Integration von KI in die Qualitätssicherung ist kein Zukunftstrend mehr, sondern eine Notwendigkeit der Gegenwart. Die Umstellung auf KI-gesteuerte QS sorgt für schnellere und effizientere Testprozesse und liefert konsistente Qualitätsergebnisse.
Mit einer All-in-One-Lösung wie ClickUp können Sie die Generierung von Testdaten verwalten, die Erstellung von Tests automatisieren, Fehler nachverfolgen und sogar detaillierte Berichte auf einer einzigen Plattform erstellen.
Wenn Sie KI noch nicht für die Qualitätssicherung eingesetzt haben, ist es jetzt an der Zeit, dies zu erledigen. Beginnen Sie Ihre Reise noch heute und erfahren Sie, wie KI Ihre Qualitätssicherungsprozesse verändern kann. Melden Sie sich für ClickUp an kostenlos an und steigern Sie Ihre QA wie nie zuvor!