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User Interface (UI)-Automatisierung und -Testen birgt viele Herausforderungen. Diejenigen, die es einmal versucht haben, stoßen auf instabile Testsuiten aufgrund von nicht gefundenen UI-Elementen und auf hohen Wartungsaufwand. Aber was genau ist das Problem und wie kann Maschinelles Lernen (ML) beziehungsweise Künstliche Intelligenz (KI) Abhilfe schaffen? Das erfahren Sie in diesem Artikel.

Kurze Durchlaufzeiten von Deployments und Releases sind wichtige Kennzahlen in modernen Vorgehensweisen für Entwicklung und Betrieb von Softwareanwendungen. Dadurch entsteht ein intensives Spannungsfeld zwischen der IT-Governance und den Zielen der Projekt-, Produkt- und Serviceverantwortlichen. Dies hat unweigerlich Auswirkungen auf Effizienz, Motivation, Geschwindigkeit und Qualität. Eine Lean T..

In der Theorie müssten moderne Mikrocontroller problemlos in der Lage sein, Java auszuführen, denn im Bereich Rechenleistung nimmt es ein moderner 32-Bitter von GigaDevice, STMicroelectronics oder Espressif problemlos mit allem auf, was in früheren Workstations vor sich hin rechnete. Interessanterweise gibt es mittlerweile wirklich diesbezügliche Systeme. Während der Gutteil davon „Hobby-Projekte“..

Der jüngste World Quality Report [WQR] betont: Die IT-Industrie platziert die Effizienzsteigerung des Testens durch Automatisierung an die Spitze der Rangliste von notwendigen Verbesserungen, und trotzdem ist in den letzten Jahren kein deutlicher Fortschritt auf diesem Gebiet erkennbar. Auch die Sonderausgabe für Deutschland [WQR-DE] titelt: „Test Automation: Popular, but work in progress“. Für di..

Daten gelten gemeinhin als das neue Öl. Sie fallen in der IT überall an, egal ob in Geschäftssystemen oder Sensoren. Die Kunst besteht darin, sie zu entwerfen, zu extrahieren, zu analysieren, auf das Essenzielle zu reduzieren, zu sinnvollen Zusammenhängen zu kombinieren, zu übertragen, zu verschlüsseln und zu speichern. Gerade durch die Zusammenfassung von Daten aus verschiedenen Quellen lassen si..