Stoizismus - Entscheidungen treffen in der KI-Welt
Stoizismus hilft, in der KI-Welt klarer zu entscheiden: Kontrolle, Tugenden und Akzeptanz schaffen Fokus, wenn KI uns mehr Entscheidungen zuschiebt.
Blog: Aktuelle Artikel und Einblicke
Gedanken und Einblicke zu Software-Testing, Qualitätssicherung und der Zukunft der Technologie.
Agiles Testen: Denkweise statt Phase am Projektende
Agiles Testen macht Qualität vom nachgelagerten Check zur Denkweise in jedem Sprint. Erst kommen Grundlagen wie ISTQB, dann Aktivitäten je Phase.
Fokus Mensch
KI und Mensch teilen sich die Arbeit: KI übernimmt Routine, der Mensch entscheidet. Wer in KI investiert, muss auch in Menschen investieren.
Additive Bias in der Software-Entwicklung
Der Additive Bias lässt Teams Features, Code und Testfälle lieber ergänzen als löschen. Die Folgen: Komplexität, technische Schulden, Feature Fatigue.
Software ist für Menschen da
Benutzerfreundliche Software ist mehr als fehlerfrei: Sie unterstützt Nutzer bei ihren Aktionen. Campingbus als Negativbeispiel und drei Leitfragen.
Die nächste große Demokratisierung
No-Code und KI-Codegeneratoren machen eigene Apps für jeden möglich. Warum die Demokratisierung der Softwareentwicklung Verantwortung braucht.
(Test)datenradikalkur
Eine Testdaten-Radikalkur kommt vor der KI. Datenmengen, Schemas und Datenschutz bremsen das Testdatenmanagement, KI allein löst das nicht.
Dafür, dagegen oder beides?
Das Metaprogramm Hinzu/Wegvon erklärt, warum Teams sich leichter gegen etwas vereinen. Drei Ideen für den Umgang mit Widerstand gegen Retros.
KI-Systeme testen: Qualität muss neu definiert werden
KI-Systeme testen heißt, Qualität neu zu definieren. Zugleich hilft KI im Softwaretest bei Testfällen, Testdaten und Fehleranalyse. Ein Zwischenstand.
Prozesse – das unsichtbare Fundament
Prozessmodelle wie Scrum, PRINCE2 oder V-Modell muss niemand ganz übernehmen. Das Team wählt wie am Buffet aus und justiert in der Retro nach.
SAP-Testing: Geschäftsprozesse bestimmen die Teststrategie
SAP-Testing setzt bei Geschäftsprozessen und Risiken an. PRACTICES UP deckt elf Fokusbereiche ab, fünf Datenklassen ordnen die Testdaten.
Detox
Digitaler Detox im Arbeitsalltag: das Handy erst nach dem Frühstück, Pausen zwischen Meetings, Stille aushalten. Teams hilft ein Sprint-Fasten.
Hysterisch gewachsen – und nun?
Legacy-Systeme wachsen mit Adaptern und Wrappern zu technischen Schulden. Modernisiert wird selten: Features, Politik und fehlender ROI bremsen.
Low/No-Code – Braucht noch wer ‘nen Tester?
Low/No-Code macht Testen nicht überflüssig. Die Qualitätssicherung wandert auf höhere Teststufen, Citizen Developern fehlt oft das Architekturwissen.
Warum machen wir Dinge?
Warum tun wir, was wir tun? Hinter unserem Handeln stehen äußere und innere Gründe. Die Frage nach dem wirklichen Warum macht Routinen sichtbar.
Jedem seine Individualität
Individualität bringt zwei Herausforderungen: Soziale Medien verzerren, welche Meinungen präsent sind, und jede eigene Entscheidung kostet Kraft.
Software-Test und KI – Mensch gegen Maschine
Mensch gegen Maschine im Software-Test: KI hilft bei Analysen, Testfällen, Fehlersuche und Testdaten, entscheiden muss der Mensch.
Kraftanstrengung
Kraftanstrengung bringt Softwareteams weiter als tägliche Beschäftigung: technische Schulden abbauen, alten Code löschen, Prozesse verschlanken.