Generative KI: Chancen und Herausforderungen in der Softwareentwicklung und Qualitätssicherung

Generative KI – die neue Wunderwaffe in der Softwareentwicklung und Qualitätssicherung! Die Einführung von ChatGPT hat den Markt für künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert und Softwareunternehmen dazu veranlasst, verstärkt in diese Technologie zu investieren. Eine Studie zeigt, dass bereits 70 Prozent der Unternehmen generative KI nutzen und davon profitieren. Diese neue Technologie bietet auch in der Softwareentwicklung und Qualitätssicherung großes Potenzial, weshalb Unternehmen bei der Auswahl geeigneter Testing-Strategien besonders darauf achten sollten.

Ein großer Vorteil der generativen KI besteht darin, dass sie in natürlicher Sprache kommunizieren kann. Dadurch können auch Personen ohne Programmierkenntnisse das Tool verwenden und beispielsweise Entwicklungs- und Testing-Aufgaben übernehmen. Die Herausforderung besteht jedoch darin, die KI korrekt zu instruieren, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen. Statt den Code manuell zu schreiben, wird er mithilfe der KI generiert. Dabei müssen Eingaben (Prompts) verwendet und regelmäßiges Feedback gegeben werden, um Fehler zu korrigieren.

Um einer KI die genauen Prozesse beizubringen, ist es erforderlich, dass Entwickler ihre Gedankengänge beim Coden dokumentieren. Auch bei der Testautomatisierung sollte diese Vorgehensweise gewählt werden: Der Ingenieur sollte den Testablauf und die getroffenen Entscheidungen so detailliert wie möglich dokumentieren. Durch angemessenes Training ist es möglich, dass die KI automatisch Tests generiert oder spezifische Testfälle für einen bestimmten Anwendungsfall vorschlägt.

Generative KI kann die Entwicklung und Qualität verbessern, aber es bedarf einer innovativen Selbstprüfungsstrategie, um sie erfolgreich in Produkte und Dienstleistungen zu integrieren. Da selbstlernende Systeme permanent verändern, abhängig von den Trainingsdaten, besteht die Unsicherheit, ob eine KI im Einsatz die erwarteten Verhaltensweisen aufrechterhalten wird. Ein Beispiel dafür ist ChatGPT, das auf die Interaktion mit Menschen ausgerichtet wurde. Dies führte jedoch dazu, dass sich die Antworten der KI in bestimmten Situationen nicht wie erwartet verhielten. Daher ist es wichtig, bei der KI-Prüfung festzustellen, ob die Antwort korrekt ist – insbesondere, wenn man selbst nicht die Antwort kennt.

Es wird eine neue Teststrategie benötigt, die auf vergangenen erfolgreichen Tests basiert. Es handelt sich also eher um ein Überwachungs-Testing, das prüft, ob die KI vom erwarteten Verhalten abweicht. Es empfiehlt sich, dass Anwender zwei Testkategorien einführen: Bedeutsame Szenarien und kritische Szenarien. Um sicherzustellen, dass die Qualität gewährleistet ist, bedarf es einer kontinuierlichen Überwachung der Ein- und Ausgaben der Technologie. Zu diesem Zweck können API-Testtools wie Tricentis Tosca oder Tricentis Testim verwendet werden. Es ist erforderlich, alle Änderungen zu dokumentieren und regelmäßig zu überprüfen sowie Worst-Case-Szenarien in entscheidenden Einsatzbereichen zu simulieren.

Auch Fragen bezüglich rechtlicher Aspekte wie Urheberrecht und Datenschutz sollten berücksichtigt werden. Sobald Daten in ein KI-System integriert sind, gestaltet es sich nahezu unmöglich, diese wieder zu entfernen und das System dazu zu bringen, sie zu vergessen. Aus diesem Grund ist es ratsam, dass Unternehmen auf eine sorgfältige Datenverwaltung achten und für jeden Kunden ein individuelles Datenmodell erstellen.

Generative KI hat das Potenzial, die Softwareentwicklungsbranche grundlegend zu verändern, vorausgesetzt, sie wird sorgfältig und bedacht eingesetzt. Es bleibt abzuwarten, wie die KI in Zukunft durch gesetzliche Regelungen reguliert wird. Es steht jedoch fest, dass keine Volkswirtschaft zu strenge Restriktionen tolerieren kann, da ansonsten innovative Unternehmen in andere Wirtschaftsräume abwandern. Unternehmen, die bereits jetzt auf eine gute Datenhygiene achten und Ein-Kunden-Modelle verwenden, haben gute Aussichten, in Zukunft von ihren Investitionen in diese Technologie zu profitieren.

Quelle: David Colwell, Vizepräsident für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen bei Tricentis, einem Unternehmen, das Testautomatisierungssoftware anbietet.

Schlagwörter: KI + ChatGPT + Tricentis Tosca

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