{"id":749,"date":"2024-02-15T12:31:00","date_gmt":"2024-02-15T11:31:00","guid":{"rendered":"https:\/\/itsonix.laolaweb.com\/?p=749"},"modified":"2026-05-13T12:33:57","modified_gmt":"2026-05-13T10:33:57","slug":"qualitaetssicherung-mit-ki","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/itsonix.eu\/de\/blog\/qualitaetssicherung-mit-ki\/","title":{"rendered":"Qualit\u00e4tssicherung mit KI"},"content":{"rendered":"\n

In der schnelllebigen Welt der agilen Softwareentwicklung suchen Teams immer nach neuen M\u00f6glichkeiten, um ihre Effizienz zu steigern und die t\u00e4glichen Herausforderungen optimal zu bew\u00e4ltigen. K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) spielt dabei eine entscheidende Rolle, insbesondere, wenn es darum geht, den gesamten Testprozess zu optimieren und Entwickelnde aktiv zu unterst\u00fctzen. Aus diesem Grund nehmen unsere Xperten heute unterschiedliche KI-Tools zur Testgenerierung genauer unter die Lupe.<\/p>\n\n\n\n

Historie und Auspr\u00e4gungen<\/h2>\n\n\n\n

Bevor wir nun n\u00e4her auf die Beispiele eingehen, m\u00f6chten wir einen kurzen \u00dcberblick der KI-Forschung zur besseren Einordnung geben. Anfangs existierten noch keine konkreten Anwendungen, nur der Wunsch, Computer zu erschaffen, die in der Lage sind, menschliches Denken nachzuahmen. Der Begriff \u201eK\u00fcnstliche Intelligenz\u201c wurde erstmals auf der sogenannten Dartmouth-Konferenz 1956 gebraucht, die als Geburtsstunde der KI gilt.<\/p>\n\n\n\n

Nach einer ersten Hochphase stagnierte die Entwicklung jedoch ab etwa Mitte der 1970er-Jahre, da die Realit\u00e4t hinter den Ergebnissen zur\u00fcckblieb. Angetrieben durch LISP-Maschinen sowie Expertensysteme erlebte die KI-Forschung in den 1980er-Jahren wieder einen Aufschwung. Die euphorische Aufbruchsstimmung ebbte jedoch 1987 wieder ab und das Feld erholte sich langsam \u00fcber die 1990er-Jahre. Machine Learning brachte erste Anwendungen mit vielf\u00e4ltigen Nutzungsm\u00f6glichkeiten wie bspw. Suchmaschinen oder Spamfilter. Hier wird durch intensives Training mit Erfahrungen, also Daten, eine kontinuierliche Verbesserung der Systeme erzielt.<\/p>\n\n\n\n

Nach 2000 kam es mittels Deep Learning schlie\u00dflich zu einem Durchbruch in der Objekterkennung durch Computerprogramme. Diese Systeme werden mit \u00e4u\u00dferst komplexen tiefen neuronalen Netzwerken trainiert (KNN). Der n\u00e4chste gro\u00dfe Schritt erfolgte 2014 mit dem Aufkommen der Generative Adversarial Networks (GAN). GANs sind in der Lage, neue Daten zu generieren, die praktisch nicht mehr von echten Daten zu unterscheiden sind. Mit der Geburt der auf Large Language Models (LLM) basierenden Anwendungen wie bspw. ChatGPT sind wir vorerst in der Zukunft angekommen.<\/p>\n\n\n\n

Worauf die KI-Entwicklung hinsteuern wird, ist jedoch nicht mit Sicherheit vorherzusagen. Auf bisherige H\u00f6hepunkte folgten immer wieder R\u00fcckschl\u00e4ge. Auch wenn derzeit nahezu \u00fcberall KI implementiert wird, bleibt unklar, welche Auswirkungen dies f\u00fcr die KI-Forschung als auch uns Menschen haben wird. Sicher scheint nur, dass, wer in Zukunft wettbewerbsf\u00e4hig agieren m\u00f6chte, nicht an dem Gebrauch von KI-Tools vorbeikommen wird \u2013 auch nicht in der IT-Branche. Siehe dazu unser Xperten-Interview<\/a> sowie unseren Blogbeitrag Help me, AI is taking my job<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

VisualAI<\/h2>\n\n\n\n

Diese KI-Form ist speziell darauf ausgerichtet, visuelle Informationen zu verstehen bzw. zu generieren. VisualAI besitzt die F\u00e4higkeit, Objekte zu identifizieren und Muster zu erkennen und wird daher in zahlreichen Branchen eingesetzt (bspw. Medizin, Automobilindustrie, Einzelhandel, Sicherheit). Ihre Eigenschaften machen sie aber auch f\u00fcr die Qualit\u00e4tssicherung in der Softwareentwicklung attraktiv. Beliebte Anwendungen sind u. a. AskUI, Haelenium, Eggplant, Maestro sowie Applitools.<\/p>\n\n\n\n

\"\" Beispiel Google Maps<\/p>\n\n\n\n

Der zunehmende Einsatz von Canvas-Objekten bereitet im Frontend Testing immer gr\u00f6\u00dfere Probleme, die mit herk\u00f6mmlichen Testmethoden auf Dauer nicht mehr beherrschbar sind. Diese Tests basieren meist auf einer Durchsuchung des DOM-Baums, der in Canvas jedoch nicht existiert. Grafiken werden hier auf Pixel-Ebene gezeichnet und nicht als einzelne DOM-Elemente dargestellt. Mit dem Einsatz eines VisualAI-Tools gelingt es, diese Canvas-Objekte zu identifizieren. Bspw. l\u00e4sst man den Screenshot einer Anwendung von AskUI analysieren. Mithilfe von Deep Learning erkennt das Tool Muster und segmentiert anschlie\u00dfend die Objekte. Daraus lassen sich GUI-Maps erstellen und man kommt damit so nah wie derzeit technisch m\u00f6glich an eine Mensch-Computer-Interaktion heran. Auch Code-Selektoren werden nicht mehr ben\u00f6tigt, da sich auf rein visuelle Features bezogen wird.<\/p>\n\n\n\n

Schreiben von Test Cases<\/h2>\n\n\n\n

Das Schreiben von Code ist f\u00fcr viele Entwickelnde eine kreative Herausforderung. Doch wenn es darum geht, den geschriebenen Code anschlie\u00dfend auch zu testen, wird das Schreiben von Tests mitunter als repetitiv und monoton wahrgenommen. Genau hier kann GPT aus Sicht unserer Xperten unterst\u00fctzend wirken. F\u00fcr weniger anspruchsvolle Arbeiten wie bspw. Unit Tests k\u00f6nnen KI-Tools eine ganze Menge Vorarbeit leisten. Entwickelnde sparen somit Zeit und steigern ihre Effizienz.<\/p>\n\n\n\n

Doch wie sieht das nun in der Umsetzung aus?<\/p>\n\n\n\n

Grunds\u00e4tzlich stellt man GPT eine Anfrage (Prompt), einen Unit Test zu schreiben und \u00fcbermittelt dabei auch den dazugeh\u00f6rigen HTML- und JavaScript-Code. Mit einem Framework wie bspw. LangChain<\/a> kann der Code auch direkt an GPT \u00fcbermittelt werden. Neuer Code wird eingecheckt und mittels Pipeline-artiger Struktur direkt an GPT weitergegeben. Anschlie\u00dfend werden die Ergebnisse abgeholt und in einen Branch gepusht. Entwickelnde bzw. Testende k\u00f6nnen dann die automatisch generierten Tests im Rahmen des bew\u00e4hrten 4-Augen-Prinzips reviewen.<\/p>\n\n\n\n

XRay Test Cases zur Qualit\u00e4tssicherung<\/h2>\n\n\n\n

In der agilen Softwareentwicklung sind einzelne Teams oftmals mit b\u00fcrokratischen Herausforderungen konfrontiert. Das st\u00e4ndige Hin- und Herschieben der Tickets sowie die Pflege umfangreicher Ticketbeschreibungen k\u00f6nnen \u00e4u\u00dferst zeitintensiv sein. Einarbeitung, Kommentare, Dokumentation sowie Reports ans Management, die Liste scheint endlos. Manchmal kommen auch noch Admintasks sowie Berechtigungsprobleme hinzu. Die gute Nachricht: Der agile Prozess bietet eine Vielzahl an M\u00f6glichkeiten, KI-Tools in unterschiedlichen Projektphasen zu implementieren und diesen somit zu optimieren.<\/p>\n\n\n\n

Wer mit Jira arbeitet, ist wom\u00f6glich auch mit dem Testmanagement XRay vertraut. Wird dieses an den richtigen Stellen mit KI-Tools wie GPT kombiniert, lassen sich damit in der Regel deutliche Prozessverbesserungen sowie Effizienzsteigerungen erreichen. Nachfolgende Grafik bildet einen durch GPT unterst\u00fctzten Prozessablauf ab.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Nachdem die Requirements durch das Requierements Engineering spezifiziert wurden, wird die Story von der testenden Person auf \u201eReady for Test\u201c gesetzt, um die Anforderungen zu evaluieren. An diesem Punkt kommt Azure Functions mit einem Hook auf Jira zum Einsatz. Der Hook erfasst die \u00c4nderungen und reicht die Story mit einem entsprechenden Prompt an GPT weiter. Die Qualit\u00e4t der generierten Ergebnisse h\u00e4ngt jedoch stark vom Prompt Engineering ab. Dieses stellt sicher, dass die Antworten vergleichbar und qualitativ hochwertig sind. Mittlerweile lassen sich viele Anleitungen im Netz finden, wie starke und zielf\u00fchrende Prompts erstellt werden k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n

Basierend auf dem Prompt generiert GPT Antworten, die als einzelne Test Cases dienen. Diese k\u00f6nnen entweder direkt \u00fcber die XRay\/Jira-API angelegt oder vorerst nur als Kommentare zur Story hinzugef\u00fcgt werden.<\/p>\n\n\n\n

Schlie\u00dflich werden die generierten Test Cases am Ende direkt im Jira-Ticket angezeigt. Hierbei empfehlen wir, die gesamte Automatisierung mithilfe von Stichworten zu steuern, bspw. durch das Hinzuf\u00fcgen von Tags wie \u201eai-generated-tests\u201c. Diese Tags machen deutlich sichtbar, dass auch maschinengenerierte Tests involviert sind. So haben Nutzende die Kontrolle dar\u00fcber, ob eine automatische Generierung stattfinden soll.<\/p>\n\n\n\n

Fazit<\/h2>\n\n\n\n

Anhand unserer Beispiele zeigt sich, dass zum derzeitigen Entwicklungsstand keine Gefahr besteht, dass Testende durch den KI-Einsatz ihre Jobs verlieren. Vielmehr wird deutlich, dass KI-Tools Testende dabei unterst\u00fctzen, ihre Aufgaben immer besser und schneller zu erledigen. Es ist wichtig, die jeweiligen St\u00e4rken zu erkennen und miteinander zu kombinieren. W\u00e4hrend der Mensch \u00fcber F\u00e4higkeiten wie bspw. Intuition verf\u00fcgt, sind KI-Tools \u00e4u\u00dferst schnell und erm\u00fcdungsfrei, besitzen zudem auch ein enormes Allgemeinwissen. Nichtsdestotrotz ist es wichtig, bei der Arbeit mit KI-Systemen auf Datenschutzkonformit\u00e4t zu achten, gerade wenn es sich um personenbezogene Daten handelt. Neben personenbezogenen Daten sind auch IP- und Urheberrechtsschutz ein wichtiges Thema und sollten in jedem Fall ber\u00fccksichtig werden. Aktuell befinden wir uns in der KI-Entwicklung in der kollaborativen Phase und das bedeutet, dass ein Mensch und eine Maschine mit sehr hoher Wahrscheinlichkeit ein besseres Ergebnis erzielen als eine Maschine oder ein Mensch alleine.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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