AI

Große Sprachmodelle (LLMs) und ihre neuen, autonomen Anwendungen entwickeln sich rasant, was deren Qualitätssicherung wichtiger, aber auch schwieriger macht. Dieser Artikel zeigt, wie sich Best Practices aus unterschiedlichen Disziplinen systematisch vereinen lassen – hin zu einer akzeptanztestgetriebenen Entwicklung von LLMs, die verlässlichere, benutzerzentrierte KI-Systeme ermöglichen.

Künstliche Intelligenz ist in aller Munde. Dennoch stehen Systeme wie ChatGPT oft in der Kritik. Antworten seien falsch, Fragen würden aufgrund restriktiver Filter nicht beantwortet oder Fakten gar erfunden. In der Softwareindustrie spielt die Sicherstellung von Qualität und Funktionalität eine wichtige Rolle. Fehler sollen schnell gefunden und behoben werden, möglichst noch bevor das Produkt den ..

Die Regulierung von Hochrisiko-KI-Systemen durch spezifische Data-Governance-Anforderungen birgt sowohl Herausforderungen als auch Chancen. Während die EU mit Art. 10 KI-VO versucht, die Nutzung von KI durch detaillierte Rahmenvorschriften zu steuern, hat die Praxis Schwierigkeit, diese umzusetzen. Dieser Artikel beleuchtet, wie eine sorgfältige Balance zwischen Freiheit und Kontrolle nicht nur da..

Hochwertige Anforderungen sind die Basis für erfolgreiches, anforderungsbasiertes Testen. Der Artikel zeigt, wie KI zu verbesserten Anforderungen führt und welche Formulierungen in Prompts dafür nötig sind. Ein Restaurantsystem demonstriert das Anforderungs-Tuning.

Softwaretests sind notwendig, um Funktionalität, Zuverlässigkeit und Benutzerfreundlichkeit von Software sicherzustellen. Doch in der Realität sind das Erstellen und Warten von Softwaretests für Unternehmen nicht nur zeitaufwendig, sondern auch teuer, insbesondere bei Unittests, die häufig manuell erstellt werden. Hier setzt die Automatisierung an, doch auch diese birgt Herausforderungen. Große Sp..