GenAI in der Testautomatisierung

Die Nutzung von KI in der Testautomatisierung eröffnet spannende Möglichkeiten zur Effizienzsteigerung und Flexibilisierung von Entwicklungsprozessen. Durch den Einsatz generativer KI lassen sich nicht nur Testfälle automatisch erstellen, sondern auch funktionsfähiger Code generieren – bis hin zur Umwandlung von gezeichneten Skizzen in HTML-Code. Gleichzeitig sind fundierte Dokumentation und das Vermeiden technischer Schulden entscheidend, um nachhaltige Systeme zu schaffen. Unternehmen profitieren von wertvollen Ansätzen, wie KI-Tools sicher und zielgerichtet eingesetzt werden können, um langfristige Erfolge zu sichern und Innovationen im Bereich der Softwareentwicklung zu fördern.

Podcast Episode zu GenAI in der Testautomatisierung

In dieser Episode habe ich mit Matthias Zax über die spannende Welt der Testautomatisierung und den Einsatz von KI gesprochen. Matthias erklärte, wie er generative KI verwendet, um Testfälle zu erstellen und Code zu generieren, und teilte seine Erfahrungen und die damit verbundenen Herausforderungen. Ein Highlight war seine Geschichte über das Umwandeln einer gezeichneten Skizze in funktionierenden HTML-Code. Wir sprachen über die Wichtigkeit von Dokumentation und die Risiken technischer Schulden. Matthias gab auch wertvolle Tipps, wie Unternehmen KI-Tools sicher und effizient einsetzen können. Es war ein faszinierendes Gespräch, das viele Einblicke in die Zukunft der Testautomatisierung bot.

“Ich glaube, die meisten bei uns haben gemeint, jetzt kann ich endlich meine Unit Tests generieren lassen. Das ist das Schlimmste, was man machen kann.” - Matthias Zax

Matthias Zax ist ein engagierter Agile Engineering Coach bei der Raiffeisen Bank International AG (RBI), wo er erfolgreiche digitale Transformationen durch agile Methoden vorantreibt. Mit einer tief verwurzelten Leidenschaft für Softwareentwicklung ist Matthias ein developerByHeart, der seine Fähigkeiten im Bereich Softwaretest und Testautomatisierung im DevOps-Umfeld seit 2018 verfeinert hat. Matthias ist eine treibende Kraft hinter der RBI Test Automation Community of Practice, sowie auch für kontinuierliches Lernen und Innovation.

Highlights der Episode

• KI erweist sich als hilfreich bei der Erstellung von Boilerplate-Code und bei Konsistenzprüfungen.
• KI-Tools werden auch zur Überprüfung von Testdaten und Edge Cases verwendet.
• Interne Lösungen und selbst gehostete Modelle können den Datenschutz gewährleisten.
• Die Qualität des von der KI generierten Codes hat sich stark verbessert, dennoch sind Refactorings oft notwendig.
• Es besteht großes Potenzial, dass KI in Zukunft helfen könnte, technische Schulden zu reduzieren und bessere Software-Architekturen zu fördern.

Praktische Anwendungen generativer KI im Testing

Erste Begegnung mit Generativer KI und Erwartungen

Die Möglichkeiten und Potenziale generativer KI sind im Bereich Software-Testing ein vielversprechendes Feld. Besonders im Kontext der Testautomatisierung und des Testfall-Designs eröffnet diese Technologie innovative Ansätze, die die Effizienz und Qualität von Tests erhöhen können. Empfohlen von Branchenexperten wird deutlich, dass die Erfahrungen und Erkenntnisse aus der Praxis zentrale Einblicke geben, wie generative KI produktiv eingesetzt werden kann.

Einstieg in die Generative KI für Testautomatisierung

Der Einstieg in die Arbeit mit generativer KI erfolgt oft über praktische Erprobung. Beim Testfall-Design und der automatisierten Code-Generierung zeigt sich, dass die Anwendungsmöglichkeiten fast unbegrenzt sind. Die Technologie hat jedoch auch Einschränkungen, die gerade für erfahrene Entwickler und Testautomatisierer mit einer engen Verbindung zum Sourcecode relevant sind. Durch intensiven Einsatz von Language Models im Alltag können Entwickler ihre Effizienz steigern und repetitive Aufgaben schneller bewältigen.

Praktische Anwendungsbeispiele im Testing-Bereich

Ein zentrales Anwendungsbeispiel für generative KI ist die Automatisierung bestehender, manueller Testfälle in Projekten. Language Models können dabei helfen, automatisierte Tests zu erstellen oder bestehende Testfälle zu optimieren. Besonders wertvoll ist das Feedback der KI zur Automatisierbarkeit bestimmter Testfälle, was die Einstiegshürde für Tester ohne tiefgehende Programmierkenntnisse senkt. Somit trägt generative KI dazu bei, den Testaufwand zu reduzieren und die Qualitätssicherung in agilen Entwicklungszyklen zu verbessern.

Herausforderungen und Datenschutzaspekte

Die Integration generativer KI bringt auch Herausforderungen mit sich, insbesondere hinsichtlich Datenschutz und Datensicherheit. In datenintensiven Branchen, wie dem Finanzsektor, ist der Schutz sensibler Informationen unerlässlich. Ein Lösungsansatz ist der Einsatz interner Language Models, die ausschließlich auf den Servern des Unternehmens laufen und somit keine Daten nach außen übermitteln. Dadurch können Unternehmen sicherstellen, dass der Einsatz von KI-basierten Tools den Datenschutzvorgaben entspricht.

Zukunftsaussichten und Potenziale für die Softwareentwicklung

Der Einsatz generativer KI im Software-Testing könnte langfristig dazu beitragen, technische Schulden zu reduzieren und die Qualität in der Softwareentwicklung zu steigern. Ein höherer Automatisierungsgrad ermöglicht es Entwicklern, sich auf komplexere Aufgaben zu konzentrieren, während Routineprozesse effizient durch die KI abgedeckt werden. In Zukunft könnte generative KI somit eine Schlüsselrolle dabei spielen, die Softwareentwicklung zu beschleunigen und zugleich die Code-Qualität nachhaltig zu verbessern.

Häufige Fragen zum Thema GenAI in der Testautomatisierung