Software Testing: Wie KI die Anforderungen in Softwaretests verbessert
In dem Podcast mit Richard Seidl, Andreas Günther und Breno Pinheiro wird über die Anwendung von KI im Anforderungsmanagement gesprochen. Es wird deutlich, dass reiner Text allein nicht ausreicht, um klare Anforderungen zu definieren. Modelle, Use Cases, Aktivitätsdiagramme und PlantUML können dabei helfen, mehr Klarheit zu schaffen.
KI kann Teams unterstützen, indem sie dabei hilft, den Kontext, den Umfang und die Begriffe sauber zu definieren und Feedback iterativ zu nutzen. Anstelle von Bauchgefühl können längere, wiederverwendbare Prompts verwendet werden. Dabei ist es wichtig, dass die Teams eine klare Lernkultur und Verantwortung im Umgang mit Daten haben.
Die Gäste betonen, dass je mehr gute Anforderungen als Trainingsbasis vorhanden sind, desto besser kann die KI verstehen, was das Unternehmen überhaupt macht. Dies zeigt, wie wichtig es ist, klare und präzise Anforderungen zu stellen, um die Softwarequalität zu verbessern.
Es wird auch darauf hingewiesen, dass die KI in der Lage ist, mehr Qualität in die Softwareentwicklung zu bringen, sei es durch Testautomatisierung, Qualität in agilen Projekten, Testdaten oder Testteams. Es ist wichtig, dass Teams sich kontinuierlich mit der Verbesserung der Softwarequalität auseinandersetzen und dabei auch die Möglichkeiten von KI nutzen.
