AI

Testdatenmanagement ist das Rückgrat fundierter Softwaretests – und gleichzeitig ein oft unterschätzter Engpass im Entwicklungsalltag. In Zeiten wachsender Datenschutzanforderungen, internationaler Systemlandschaften und KI-gestützter Testautomatisierung ist der Bedarf nach einem strukturierten, durchdachten Umgang mit Testdaten so hoch wie nie zuvor.

Häufig werden einfache, automatisierte Werkzeuge im manuellen Test (Testdaten, Auswertungen) benötigt. Sprachen wie Python bieten eine große Anzahl hervorragender Bibliotheken für solche Zwecke. Mittels KI-Assistenten können nun auch Nicht-Entwickler einfache Werkzeuge zur Testdatengeneration und auch -anonymisierung erstellen, die häufig den Kauf teurer Tool-Lösungen obsolet machen.

Die Beschaffung hochwertiger Testdaten ist eine der größten Herausforderungen im Softwaretest. Tester haben die Wahl zwischen der Verwendung von Echtdaten aus der Produktion und synthetischen Daten, die künstlich erzeugt werden. Der Artikel stellt zwei Ansätze zur Erzeugung synthetischer Testdaten vor. Der erste Ansatz setzt auf die Generierung von Testdaten mithilfe KI, der zweite erstellt Testda..

Generative AI (GenAI) wird seit dem Erscheinen von ChatGPT vor ca. zwei Jahren unter Softwareentwicklern und -architekten sehr positiv aufgenommen. Es fragt sich, inwiefern GenAI heute schon bei der Beurteilung von Architekturen unterstützen kann. Dabei schwingt natürlich immer die Frage mit, wann GenAI Softwarearchitekten für solche Aufgaben ersetzen wird. Dieser Artikel zeigt an drei Beispielen ..

Jonathan Weiss, Managing Director des Amazon Development Center Germany, ist von der transformativen Kraft Künstlicher Intelligenz für Unternehmen überzeugt und erläutert, wie sie insbesondere im Bereich Business Intelligence komplexe Datenanalysen revolutioniert und Entscheidungsprozesse beschleunigt. Dieses Interview ist eine komprimierte Fassung des Audio-Podcasts „heise meets – Der Entscheider..