Testing

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 ..

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.

Mit auf Sprachmodellen basierten Mikro-Agenten lässt sich Code erzeugen, der sehr nah an der Aufgabenstellung liegt. Der Artikel zeigt, was hinter dem Konzept steckt.

Der Artikel beleuchtet die transformative Rolle der generativen Künstlichen Intelligenz (KI) im Bereich des Softwaretestens. Dabei werden die Chancen und Risiken diskutiert, die KI-basierte Systeme für das Testen mit sich bringen. Das Hauptpotenzial, das KI für das Testen hat, ist die Effizienz und Produktivität im Testen zu steigern, indem sie Routinetätigkeiten, generative und textintensive Täti..