Wird KI Testautomatisierung revolutionieren? Einblicke von der TACON 2023

Auf der Test Automation Conference (TACON) 2023, die am 26. und 27. September in Leipzig stattfand, erkundeten die Teilnehmer:innen das transformative Potenzial von KI im Bereich der Software-Testautomatisierung. Mit meiner Teilnahme an der TACON verfolgte ich drei Hauptziele:

• das Ausmaß des Einsatzes von KI in anderen Unternehmen abzuschätzen,
• unser Standing in der Testautomatisierungsbranche zu bewerten und
• Kontakte zu Branchenkollegen und Testautomatisierungsexperten zu knüpfen

Es geht los auf der TACON 2023

Die Rolle von KI bei der Testfall-Erstellung

Eines der wichtigsten Themen, die auf der TACON diskutiert wurden, war die Rolle von KI bei der Erstellung von Testfällen.

Die Idee ist, dass KI Testfälle auf Grundlage von Ticketbeschreibungen oder User Stories selbstständig generiert. Das Potenzial ist unbestreitbar, aber es gibt auch Probleme: KI kann eine Lawine von Testfällen produzieren, oft mehr als ein menschlicher Tester bewältigen kann. Daraus ergeben sich kritische Fragen: Wer wird die Qualität dieser generierten Testfälle sicherstellen? Wer wird sie in überschaubare Gruppen zusammenfassen? Und, was am wichtigsten ist, wer wird diese riesige Menge an Testfällen ausführen und pflegen?

KI zur Fehlervorhersage

Eine weitere faszinierende Anwendung ist die Fähigkeit von KI zur Vorhersage von Fehlern. Dies trägt dazu bei, potenzielle Probleme zu entschärfen, bevor sie Produktionsumgebungen erreichen können. Durch die Analyse historischer Testdaten und Codeänderungen wird KI zu einem proaktiven Wächter, der Entwicklungsteams auf potenzielle Fallstricke aufmerksam macht und es ihnen ermöglicht, frühzeitig im Entwicklungszyklus Korrekturmaßnahmen zu ergreifen.

KI zur Auswertung von Testergebnissen

Darüber hinaus hilft KI bei der Fehleranalyse, indem sie durch die Analyse von Testergebnissen und Protokolldateien die Ursache von Problemen schnell identifiziert und so eine rasche und effektive Behebung ermöglicht.

Gravity von Smartesting

Gravity von Smartesting erregte Aufmerksamkeit durch dessen innovativen Ansatz zur Testautomatisierung mittels KI-gesteuerter Erkenntnisse.

Durch das Verfolgen von Benutzeraktivitäten in Produktionsumgebungen und die Erstellung von Berichten über die am häufigsten Aktionen, Workflows und Seiten ermöglicht Gravity QA-Teams eine effektive Verbesserung der Testabdeckung. Es generiert bei Bedarf sogar Code für die Testautomatisierung, wodurch End-to-End-Tests realistischer und einfacher werden.

Nachhaltigkeit in der Softwareentwicklung

Nicht zuletzt erinnerte uns die TACON an die dringende Notwendigkeit, Nachhaltige Softwareentwicklung zu betreiben. Der digitale Fußabdruck unserer Branche ist unbestreitbar und trägt zu den ökologischen Herausforderungen unserer Zeit bei. Die Berücksichtigung des “Triple-Bottom-Line”-Ansatzes – die Bewertung der Softwareentwicklung aus sozialer, wirtschaftlicher und ökologischer Sicht – ist dringend geboten.

Tools wie der Digital Carbon Footprint Calculator sind nützliche Helfer bei der Messung und Reduzierung der ökologischen Folgen unserer Arbeit.

Erfahren Sie mehr über Ihren CO2-Fußabdruck unter digitalcarbonfootprint.eu

Die Fonts-Tabelle hat mich schockiert! (Quelle: bit.ly/fontsImpactOnCarbonFootprint)

mgm im Vergleich

Unsere mgm low-code-Plattform A12 und der dazugehörige A12 Testautomatisierungskatalog (QF-Test, Smart ID, Resolver, ATA, TDG) sind und bleiben hervorragend. Die modellgetriebenen Qualitätswerkzeuge von mgm (A12 Test Data Generator, A12 Automated Test Automation, A12 Test Data Suite) heben uns von anderen Unternehmen ab und machen uns ganz besonders und auch sehr effizient!

Der Ansatz von QF-Test zur Komponentenerkennung, der auf einer von der tatsächlichen Benutzeroberfläche abgeleiteten logischen Benutzeroberfläche aufbaut, bleibt einzigartig und trägt zu einer sehr stabilen Komponentenerkennung bei.

Fazit

Die TACON 2023 hat einen Einblick in eine Zukunft der Testautomatisierung geboten, in deren Mittelpunkt KI steht. Von der Testfall-Erstellung bis zur vorausschauenden Fehlervermeidung – KI verändert die Landschaft.

Auf diesem Weg zur KI-Transformation müssen wir unbedingt verantwortungsvoll vorgehen und die Umweltauswirkungen unserer Arbeit berücksichtigen. Wir sollten die Macht der KI nutzen und gleichzeitig Nachhaltigkeit fördern für eine bessere, effizientere Zukunft von Softwareentwicklung und -Testing.