Ralf Neubert
1. Was sind drei Schlagworte, die Sie mit Softwaretest verbinden?
Testen von KI-Systemen, Ontologie-basiertes Testen für autonome Systeme, Testen von Smart Contracts
2. Wenn Sie dank der Wunderlampe für die Softwarebranche einen Wunsch frei hätten, was wäre das?
Meine Sorge gilt primär den Rahmenbedingungen, um den Zugang zu Finanzmitteln für Forschung und Innovation zu verbessern. Wichtig erscheint mir, dass innovative Ideen in wachstums- und beschäftigungswirksame Produkte und Dienstleistungen umgesetzt werden können. Der Mangel an europäischen Hochtechnologie-Unternehmen ist nicht zu übersehen. Damit ist es nicht gelungen, in den letzten 20 Jahren und erst recht nicht im kürzeren Zehnjahreszeitraum seit Beginn der Finanzkrise die entscheidenden Hebel für künftigen Wohlstand zu aktivieren. Ich würde mir wünschen, dass sich diese Gemengelage ab der Phase, die nun durch COVID-19 eingeleitet wird, nachhaltig und messbar ändert.
3. Woran würden Sie erkennen, dass der Wunsch in Erfüllung gegangen ist?
In Europa gab es zwar Fortschritte bei den Investitionen in F&E und damit auch in IKT und Software. Dennoch liegt die EU deutlich hinter dem selbst gesetzten Ziel von drei Prozent der Ausgaben für F&E in Prozent vom BIP. Doch es geht ja nicht nur darum, wie viel Ressourcen man reinsteckt, sondern darum, was dabei herauskommt – wie viele innovative Assets wirklich entstehen. Wenn sich diese Kennzahl verbessern würde, erst dann würde mein Wunsch in Erfüllung gegangen sein.
4. Was sind die nächsten großen Meilensteine in der Evolution des Softwaretests?
Nahezu alle Branchen nutzen zunehmend smarte und hochautomatisierte Systeme. Dies ermöglicht den dynamischen Aufbau neuer Systemverbünde mit potenziell intelligenten Teilfunktionen (AI, Data Intelligence, IoT, Smart Contracts, Autonomie). Man denke zum Beispiel an europäische Stärkefelder, wie den Bereich der industriellen Fertigung oder an kooperative Fahrfunktionen in der Automobilindustrie. Durch die Intelligenz und das dynamische Zusammenbauen stellen diese Systeme eine große Herausforderung für das Testen dar. So sind zum Beispiel die im tatsächlichen Betrieb auftretenden Umgebungen solcher Systeme in der Entwicklung und Funktionserprobung kaum nachzustellen. Entsprechend groß sind daher die Herausforderungen für das Testen solcher Systeme.
5. Wie wird sich KI künftig auf Softwaretest und Testautomatisierung auswirken?
Wir werden KI und Data Intelligence nicht nur in Produkten und Services (Software, Cyber-Physical Systems) sehen, sondern auch in den Testwerkzeugen. Gutes Beispiel dafür sind Werkzeuge, die sich intelligenter Suchstrategien bedienen (Search-based Software Testing). Auch im Bereich der Modellierung der möglichen Umgebungen der Systeme bzw. der integrierten Software gibt es noch viel Potenzial für Tool-Innovation. Beispielsweise kann die Forschung heute schon Ontologien, die die Umgebungskomplexität beschreiben, zur systematischen Testsequenz- und Testdatengenerierung nutzen.
Dr. Bernhard Peischl
1. Was sind drei Schlagworte, die Sie mit Softwaretest verbinden?
- Time-to-Market: Weil intensive Verifikationstests, gepaart mit Agile/SAFe, signifikant die Entwicklungsphase verkürzen können.
- Software-Delivery: Weil Tests speziell im Kontext von CI eine elementare Voraussetzung sind, um eine stabile und regelmäßige Lieferung zu ermöglichen.
- Kundenzufriedenheit: Weil eine hohe Anzahl an Test-Cases es uns letztendlich erlaubt, höhere Softwarequalität auszuliefern.
2. Wenn Sie dank der Wunderlampe für die Softwarebranche einen Wunsch frei hätten, was wäre das?
Zuerst, dass ich die Lampe nicht immer putzen muss, um einen Wunsch zu erhalten! Aber jetzt ernsthaft: Cloud-basierte, skalierbare und integrierbare Testumgebungen, gepaart mit einem Höchstmaß an Cyber-Security.
3. Woran würden Sie erkennen, dass der Wunsch in Erfüllung gegangen ist?
Deutliche Reduzierung der Kosten (auch für Hardwareumgebungen) und spürbare Erhöhung der Kapazität.
4. Was sind die nächsten großen Meilensteine in der Evolution des Softwaretests?
AI Augmented Development (AIAD) mit riesiger Knowledge Base, um Entwicklern und Testern Informationen je nach Problem, Kontext und Situation noch zielgerichteter bereitzustellen.
5. Wie wird sich KI künftig auf Softwaretest und Testautomatisierung auswirken?
Einerseits werden KI/ML immer mehr in Produkte integriert und somit müssen sich auch Tests diesen Technologien stellen. Andererseits wird KI/ML enorme Produktivitätssteigerungen ermöglichen, auch weil die Testautomatisierung, insbesondere bei komplexen Systemen mit riesigen Datenmengen, noch effizienter gestaltet werden kann.
Prof. Dr. Holger Schlingloff
1. Was sind drei Schlagworte, die Sie mit Softwaretest verbinden?
- Automatisierung: Sowohl von Testausführung als auch von Testerstellung
- Abstraktion: Formulierung von Tests auf immer höherem Niveau
- Agilität: Kontinuierliche Tests während der gesamten Systementwicklung
2. Wenn Sie dank der Wunderlampe für die Softwarebranche einen Wunsch frei hätten, was wäre das?
Ein Standard, der es erlaubt, Systemanforderungen auf natürliche Weise zu formulieren, sodass sie sich automatisch auf Vollständigkeit und Widerspruchsfreiheit prüfen und in Software übersetzen lassen.
3. Woran würden Sie erkennen, dass der Wunsch in Erfüllung gegangen ist?
Die Qualitätssicherung wäre von untergeordneter Bedeutung, da Programme automatisch korrekt wären: Wir müssten „nur noch“ sicherstellen, dass die ursprünglich definierten Anforderungen zweckmäßig sind.
4. Was sind die nächsten großen Meilensteine in der Evolution des Softwaretests?
Nach dem modellbasierten Test, bei dem Testfälle aus Systemmodellen abgeleitet werden, ist der nächste Schritt der spezifikationsbasierte Test, bei dem es um die automatische Generierung von Tests aus formalen Spezifikationen geht.
5. Was bedeutet dies für Ihr persönliches, berufliches Umfeld?
Bei der Ausbildung müssen wir noch stärker darauf achten, dass auch Kontexte, Zusammenhänge und Auswirkungen eines Informatiksystems von den Softwareexperten erkannt und in den Spezifikationen berücksichtigt werden.
