Testoptimierung:
Neue Ära durch KI
„KI revolutioniert das Software-Testing“, ist sich die Fachwelt einig – und verweist auf die enormen Personal- und Zeiteinsparungen, die die Automatisierung der Testprozesse ermöglicht. Tatsächlich bietet Künstliche Intelligenz den Unternehmen einen attraktiven Ansatz, um den wachsenden Anforderungen an das Testmanagement auch bei dünner werdender Personaldecke zu begegnen.
Welche Rolle spielt das Testmanagement in der heutigen Unternehmenswelt?
In der heutigen schnelllebigen digitalen Welt ist die Qualitätssicherung von Software-Anwendungen entscheidend für den Geschäftserfolg. Dies hat die Ansprüche an das Testmanagement spürbar gesteigert und schlägt sich unter anderem in deutlich kürzeren Testzyklen nieder, um die Wünsche der Fachabteilungen nach Neuentwicklung oder Anpassung bestimmter Funktionen rascher umsetzen zu können.
Traditionell ist das Software-Testmanagement ein großer Aufwandstreiber und beansprucht umfassende Ressourcen in der IT und vor allem in den Fachbereichen. Die manuelle Erstellung, Ausführung und Auswertung der Testfälle bedeuten für die Unternehmen lange Testzyklen und hohe Kostenaufwände. Darüber hinaus besteht die Gefahr menschlicher Fehler, die die Qualität der Testergebnisse beeinträchtigen und zu empfindlichen Störungen im Anwendungsbetrieb führen können.
Allerdings fehlt es in vielen Unternehmen an den notwendigen Personalressourcen, um alle anfallenden Testing-Aufgaben durchführen und die damit verbundenen Risiken mindern zu können.
Welche Optimierungsmöglichkeiten bietet KI für das Testmanagement?
Der Einsatz von KI eröffnet im Testmanagement vielfältige Möglichkeiten, um erhebliche Effizienzsteigerungen zu erzielen und die Testanforderungen mit den vorhandenen Ressourcen zu bewältigen.
So lassen sich die folgenden Testprozesse mit KI automatisieren und optimieren:
- Vorhersage von Testaufwand: Mithilfe von Predictive Analytics kann KI vorhersagen, wie viel Aufwand für künftige Tests erforderlich ist. Auf Basis historischer Daten werden die zu testenden Geschäftsprozesse identifiziert.
- Testfallgenerierung: KI kann verwendet werden, um – basierend auf den Anforderungen und dem Verhalten der Anwendung – automatisch Testfälle zu generieren. Dies reduziert den manuellen Aufwand und stellt sicher, dass alle möglichen Szenarien abgedeckt werden.
- Testplanung: Mithilfe von KI können die vorhandenen Ressourcen für die Testausführung optimal eingeplant werden. Dabei lassen sich sowohl geplante und ungeplante Abwesenheiten als auch das vorhandene Know-how von Testern berücksichtigen. KI hilft dabei, dass die richtigen Tester zum richtigen Zeitpunkt zur Verfügung stehen.
- Testausführung: Durch den Einsatz von Machine Learning (ML) können Tests intelligent priorisiert und ausgeführt werden, was die Testzeit verkürzt und die Effizienz erhöht. Darüber hinaus hilft KI, die notwendige Testdokumentation zu generieren.
- Fehlererkennung: KI kann Muster in den Testergebnissen und damit auch Anomalien identifizieren. Dies ermöglicht eine schnellere und genauere Fehlererkennung.
