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<\/figure>\n\nKI hilft bei der richtigen Gestaltung der Benutzeroberfl\u00e4che und der visuellen Freigabe von Webseiten. AI kann verschiedene Inhalte auf der Benutzeroberfl\u00e4che testen. Diese Tests lassen sich nur schwer automatisieren und erfordern in der Regel einen menschlichen Eingriff, um eine Designentscheidung zu treffen. Mit ML-basierten Visualisierungstools werden Kontraste in Bildern jedoch auf eine Weise sichtbar, die f\u00fcr Menschen nicht m\u00f6glich w\u00e4re. Mit KI-Tests entf\u00e4llt der manuelle Aufwand f\u00fcr die Modernisierung des Document Object Model, den Aufbau einer Struktur und die Erstellung eines Risikoprofils.<\/p>\n\n
Erzeugen von Testdokumentation<\/strong><\/p>\n\n Das Schreiben von Tests anhand von Akzeptanzkriterien ist ein entscheidender Teil des Qualit\u00e4tssicherungsprozesses. Als QA-Ingenieur m\u00fcssen Sie sicherstellen, dass das Produkt im Entwicklungsprozess den Anforderungen und Erwartungen der Benutzer entspricht. Dies k\u00f6nnen Sie u.a. dadurch erreichen, dass Sie Tests auf der Grundlage der vom Produktteam oder anderen Interessengruppen vorgegebenen Akzeptanzkriterien erstellen und ausf\u00fchren. Diese werden dann in Testschritte unterteilt und in der Regel in einem Cloud-basierten Dienst geschrieben, auch wenn manche noch Excel verwenden.<\/p>\n\n Erstellung & Ausf\u00fchrung von automatisierten Testf\u00e4llen<\/strong><\/p>\n\n KI-Testing-Tools lernen anhand von Trainingsdaten von menschlichen Verhaltensweisen und entwickeln sich im Laufe der Zeit weiter, um die Art und Weise zu ver\u00e4ndern, wie die Qualit\u00e4tssicherung in einem Projekt funktioniert. Diese KI-Modelle k\u00f6nnen also darauf trainiert werden, wie ein menschlicher Tester zu denken und zu handeln, indem sie die M\u00f6glichkeiten der pr\u00e4diktiven Analyse nutzen, um Muster, Trends und Beziehungen in Daten zu erkennen, die ein menschlicher Tester m\u00f6glicherweise nicht erkennen kann. Dies w\u00fcrde es dem KI-Tool erm\u00f6glichen, neue Testf\u00e4lle zu generieren, sie auszuf\u00fchren und die Ergebnisse ohne menschliches Zutun zu melden. Dies hilft dem QA-Team, sich von manuellen Testaufgaben zu befreien, den \u00fcblichen Testaufwand zu verbessern und eine bessere Testabdeckung zu erreichen.<\/p>\n\n Sicherstellung der Testkonsistenz<\/strong><\/p>\n\n Menschliche Tester sind anf\u00e4llig f\u00fcr Fehler. Selbst die erfahrensten Tester m\u00fcssen sich bei der Durchf\u00fchrung manueller Testaufgaben verbessern. Eine der besten M\u00f6glichkeiten, die Konsistenz von Tests zu gew\u00e4hrleisten, besteht daher darin, sich wiederholende und banale Aufgaben, wie z.B. Regressionstests, an KI-Testautomatisierungswerkzeuge zu delegieren. Diese intelligenten Automatisierungsl\u00f6sungen k\u00f6nnen Testsuiten mehrfach mit unterschiedlichen Eingabewerten ausf\u00fchren und etwaige Inkonsistenzen im getesteten System melden. Dar\u00fcber hinaus werden die Testf\u00e4lle und -ergebnisse in einem zentralen Repository verwaltet. Dies hilft den QA-Teams, den \u00dcberblick \u00fcber alle Testaktivit\u00e4ten zu behalten, Doppelarbeit zu vermeiden und sicherzustellen, dass alle Tests wie vorgesehen durchgef\u00fchrt werden.<\/p>\n\n Defekterkennung und -vorhersage<\/strong><\/p>\n\n Dank der Algorithmen des maschinellen Lernens k\u00f6nnen KI-basierte Testautomatisierungs-Tools \u00fcber herk\u00f6mmliche Funktionstests hinausgehen, um Probleme zu erkennen und potenzielle Risiken fr\u00fchzeitig w\u00e4hrend des Softwareentwicklungsprozesses vorherzusagen. Durch die Einspeisung von Daten wie Anwendungsprotokollen, Code-Commits und Problemverfolgungssystemen in maschinelle Lernmodelle kann KI Anomalien und potenzielle Defekte erkennen, bevor der Code in der Produktion eingesetzt wird. Dar\u00fcber hinaus k\u00f6nnen diese KI-gesteuerten Testautomatisierungs-Tools durch die Analyse fr\u00fcherer Fehlerdaten vorhersagen, in welchen Bereichen des Codes mit gr\u00f6\u00dferer Wahrscheinlichkeit Fehler auftreten und weitere Tests erforderlich sind. Dies w\u00fcrde den QA-Teams helfen, sich zuerst auf die Erstellung von Tests f\u00fcr Bereiche mit hohem Risiko zu konzentrieren und zu verhindern, dass potenzielle Fehler durch die Maschen schl\u00fcpfen und in die Produktion gelangen.<\/p>\n\n Verbesserte Regressionstests<\/strong><\/p>\n\n Bei einer schnellen Bereitstellung besteht immer ein erh\u00f6hter Bedarf an Regressionstests, und manchmal sind die Tests so umfangreich, dass die Mitarbeiter Hilfe ben\u00f6tigen, um praktisch mitzuhalten. Unternehmen k\u00f6nnen KI f\u00fcr m\u00fchsamere Regressionstests einsetzen, w\u00e4hrend ML f\u00fcr die Erstellung von Testinhalten verwendet werden kann. Im Falle einer UI-\u00c4nderung kann AI\/ML nach Farbe, Form oder Gr\u00f6\u00dfe scannen. Wo sonst manuelle Tests durchgef\u00fchrt werden, kann KI eingesetzt werden, um die Abl\u00e4ufe zu pr\u00fcfen, die ein QA-Tester m\u00f6glicherweise \u00fcbersehen w\u00fcrde.<\/p>\n\n Gut recherchierte Build-Ver\u00f6ffentlichung<\/strong><\/p>\n\n Der Einsatz von KI in der Qualit\u00e4tssicherung erm\u00f6glicht es KI-Entwicklungsunternehmen, \u00e4hnliche Apps und Software zu untersuchen, um festzustellen, was zu deren Erfolg auf dem Markt beigetragen hat. Wenn Sie die Anforderungen des Marktes verstanden haben, k\u00f6nnen Sie neue Testf\u00e4lle erstellen, um sicherzustellen, dass die App oder Software ihre spezifischen Ziele nicht verfehlt.<\/p>\n\n Fazit<\/strong><\/p>\n\n Die M\u00f6glichkeiten der k\u00fcnstlichen Intelligenz in der Qualit\u00e4tssicherung k\u00f6nnten endlos sein. KI eignet sich gut f\u00fcr die Cybersicherheit, warum sollte sie das nicht auch f\u00fcr die Qualit\u00e4tssicherung und das Testen tun k\u00f6nnen? Wie wir oben beschrieben haben, k\u00f6nnen KI-Technologien Engp\u00e4sse beim Softwaretesten beseitigen und den gesamten Prozess in vielerlei Hinsicht rationalisieren. Denken Sie daran, dass autonome Tests noch in den Kinderschuhen stecken und wir mit k\u00fcnstlicher Intelligenz und ihrem Potenzial gerade erst begonnen haben.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" In der Softwareentwicklung ist die Qualit\u00e4tssicherung ein Verfahren, das die Qualit\u00e4t eines Produkts sicherstellt, bevor es f\u00fcr die Benutzer freigegeben wird. Die Qualit\u00e4tssicherung umfasst Aktivit\u00e4ten wie Tests, Code-Reviews und die \u00dcberpr\u00fcfung des Codes. Die Qualit\u00e4tssicherung ist entscheidend, um sicherzustellen, dass das Produkt den Anforderungen und Erwartungen der Kunden entspricht. 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