KI-Agenten und die Zukunft des Testens

KI-Agenten werden eine transformative Rolle in der Softwareentwicklung und Qualitätssicherung spielen. Die Notwendigkeit, herkömmliche Test-Methoden für die Integration von KI anzupassen, wirft Fragen zur Zuverlässigkeit und Effektivität auf. Angesichts des wachsenden Einflusses von KI sollten praktische Rahmenbedingungen für die Einbindung dieser Agenten in Geschäftsprozesse unter Wahrung der Aufsicht und Zurechenbarkeit geschaffen werden. Zu den wichtigsten Punkten gehören die Bedeutung einer klaren Kommunikation mit KI-Systemen, Strategien zur Bewertung ihrer Ergebnisse und die Notwendigkeit einer aktiven menschlichen Beteiligung an der Überwachung der von KI generierten Ergebnisse.

Podcast Episode: KI-Agenten und die Zukunft des Testens

In dieser Folge spreche ich mit Szilárd Széll über die transformative Rolle von KI in Software-Tests und Geschäftsprozessen. Szilárd, eine bekannte Persönlichkeit der internationalen Test-Community, gibt Einblicke in die Herausforderungen und Chancen, die mit der Integration von KI-Agenten in unsere Arbeitsabläufe verbunden sind. Wir untersuchen die drängenden Fragen rund um das Vertrauen in KI, wie sie die geschäftliche Agilität verbessern kann und die Notwendigkeit für Tester, ihre Strategien in dieser sich entwickelnden Landschaft anzupassen. Mit dem Aufkommen von KI müssen wir unsere Ansätze zur Qualitätssicherung überdenken und ein Gleichgewicht zwischen Innovation und Vorsicht finden. Wie Szilárd vorschlägt, kann eine enge Zusammenarbeit mit KI unsere Fähigkeiten erweitern und den Fortschritt vorantreiben.

"AI is our new workforce. We need to have a hiring process for AI." - Szilárd Széll

Szilárd Széll ist DevOps Transformation Lead, Test Coach und SAFe 6.0 SPC bei Eficode. Er hat jahrelange Erfahrung mit DevOps-Transformationen, insbesondere in der Telekommunikationsbranche. Er hat auch als Assessor, Trainer, Moderator und Coach im Bereich Testautomatisierung und Testprozessverbesserung gearbeitet.

Szilard ist in der Testing-Community sehr engagiert, was ihm den Tester of the Year in Finland AWARD 2024 von Tieturi einbrachte. Er leitet mit Freunden die finnische Testing Meetup Group, ist in den Arbeitsgruppen des International Software Testing Qualifications Board (ISTQB) aktiv und ist Mitglied des Hungarian Software Testing Board (HTB). Seit vielen Jahren arbeitet Szilard an Konferenzen wie HUSTEF, UCAAT und EuroSTAR mit und unterstützt diese als PC-Mitglied oder Gutachter.

Privat genießt er es, auf dem Meer Kajak zu fahren, mit LEGO zu spielen und von seiner Tochter im Teenageralter getestet zu werden :-)

Highlights der Episode

• KI-Agenten können die Agilität und Effizienz von Unternehmen erheblich steigern.
• Klare Kommunikation ist entscheidend für effektive KI-Interaktion und -Leistung.
• Vertrauen in KI erfordert kontinuierliche Bewertungs- und Feedback-Mechanismen.
• Das Testen von KI-Ergebnissen ist aufgrund ihrer Unvorhersehbarkeit von entscheidender Bedeutung.
• Das Verständnis der Grundsätze der Qualitätssicherung ist für die effektive Nutzung von KI unerlässlich.

KI-Agenten verändern die Zukunft des Testens

KI-Agenten übernehmen das Geschäft

KI-Agenten werden das Testen von Software verändern und die Prozesse effizienter, genauer und skalierbarer machen. Diese intelligenten Agenten können fortschrittliche Technologien wie künstliche Intelligenz nutzen, um die Phasen des Testens reibungsloser zu gestalten. Mit KI-Agenten können Unternehmen Folgendes erwarten:

• Höhere Produktivität
• Bessere Erkennung von Fehlerzuständen
• Größere Überdeckung der Tests

Da immer mehr Unternehmen KI für ihre Tests einsetzen, können wir uns auf eine spannende Zukunft freuen, in der KI-Agenten nahtlos in Softwareentwicklungspipelines integriert werden. Die Kombination aus menschlichem Fachwissen und KI-Fähigkeiten wird das Testen von Software zu neuen Höhen der Innovation und Effektivität führen.

Das Wichtigste zum Mitnehmen: KI-Agenten haben das Potenzial, herkömmliche Testmethoden zu verändern und unvergleichliche Vorteile in Bezug auf Geschwindigkeit, Genauigkeit und Flexibilität zu bringen.

KI-Agenten verstehen

KI-Agenten für Softwaretests sind Systeme, die unabhängig oder mit menschlicher Anleitung Aufgaben ausführen können, die normalerweise von menschlichen Testern erledigt werden. Diese Agenten interagieren mit der Software, die sie testen, untersuchen Eingaben, führen Tests durch und produzieren Ergebnisse, die auf ihrer Programmierung und Lernfähigkeit basieren. Im Gegensatz zu einfachen Automatisierungswerkzeugen gehen KI-Agenten einen Schritt weiter, indem sie menschliche Entscheidungsprozesse imitieren und sich an unterschiedliche Situationen und wechselnde Anforderungen anpassen.

Verschiedene Arten von KI-Agenten beim Testen

Es gibt verschiedene Arten von KI-Agenten, die jeweils einem bestimmten Zweck innerhalb des Testprozesses dienen:

1. Regelbasierte Agenten: Diese Agenten folgen vordefinierten Regeln und Logiken, um Testaufgaben durchzuführen. Sie sind sehr effektiv für sich wiederholende Szenarien, bei denen die Bedingungen und erwarteten Ergebnisse klar definiert sind. Ihre Anpassungsfähigkeit an neue oder unerwartete Situationen kann jedoch eine Einschränkung darstellen.
2. Agenten mit maschinellem Lernen: Diese Agenten verwenden Modelle, die aus Daten lernen, um ihre Teststrategien im Laufe der Zeit zu verbessern. Sie sind in der Lage, Muster in Testergebnissen oder im Benutzerverhalten zu erkennen, wodurch sie Tests dynamisch generieren und Fehlerzustände aufdecken können. Es ist wichtig zu beachten, dass die Ergebnisse zwischen den Testläufen aufgrund der dem maschinellen Lernen innewohnenden Zufälligkeit variieren können.
3. Hybride Agenten: Hybride Agenten kombinieren regelbasierte Logik mit maschinellen Lernfähigkeiten. Dieser Ansatz ermöglicht es ihnen, die Zuverlässigkeit zu erhalten und gleichzeitig anpassungsfähig zu sein. Sie verwenden Regeln für die Validierung des Kerns, setzen aber Lernalgorithmen ein, um Anomalien zu behandeln oder die Überdeckung der Tests zu optimieren.

Das Verständnis dieser verschiedenen Arten von KI-Agenten hilft uns zu erkennen, wie wir KI effektiv in die Arbeitsabläufe beim Testen von Software integrieren können. Indem wir unsere Ansätze auf die Projektanforderungen und den Komplexitätsgrad abstimmen, können wir das Beste aus der KI-Technologie in unseren Testprozessen herausholen.

Die Vorteile und Herausforderungen des Einsatzes von KI-Agenten beim Testen

KI-Agenten verändern die Art und Weise, wie Testen durchgeführt wird. Sie machen Prozesse schneller und genauer. Hier sind einige der wichtigsten Vorteile:

Vorteile von KI-Agenten beim Testen

• Schnellere Testdurchführung: KI kann schnell eine große Anzahl von Testfällen durchgehen, wodurch sich der Bedarf an manueller Arbeit verringert und die Freigabezyklen beschleunigt werden.
• Verbesserte Erkennung von Fehlerzuständen: Durch die Betrachtung von Mustern und Daten aus der Vergangenheit können KI-Agenten Fehlerzustände finden, die traditionellen Testmethoden möglicherweise entgehen.
• Verbesserte Überdeckung von Tests: KI-gesteuertes Testen kann mehr Szenarien abdecken, auch Randfälle, indem verschiedene Eingaben und Bedingungen durch [Quality Prompt Engineering] (https://www.richard-seidl.com/de/blog/qualitaet-prompt-engineering) erzeugt werden.

Diese Vorteile führen zu höherer Effizienz und Qualitätssicherung in Softwareentwicklungspipelines. Die Implementierung von KI-Agenten bringt jedoch auch eine Reihe von Herausforderungen mit sich:

Herausforderungen bei der Implementierung von KI-Agenten beim Testen

• Probleme mit der Datenqualität: Die Effektivität von KI hängt von der Qualität und Repräsentativität der Trainingsdaten ab. Schlechte Daten können zu unzuverlässigen oder verzerrten Ergebnissen führen.
• Bedarf an qualifizierten Ressourcen: Unternehmen benötigen Experten, die sich sowohl mit den Prinzipien des Testens als auch mit KI-Technologien auskennen, um KI-gesteuerte Test-Workflows zu entwerfen, zu überwachen und zu verfeinern. An dieser Stelle kommt dem [KI-Testentwurf] (https://www.richard-seidl.com/en/blog/ai-testdesign) eine entscheidende Bedeutung zu.
• Verwaltung stochastischer Ergebnisse: Da KI-Modelle bei wiederholten Durchläufen unterschiedliche Ergebnisse liefern können, wird die Festlegung von Kriterien für die Korrektheit komplex. Ein Verständnis der Qualitätssicherung von KI kann helfen, dieses Problem zu entschärfen.
• Integration in bestehende Pipelines: Die nahtlose Einbindung von KI-Agenten in aktuelle DevOps- oder CI/CD-Prozesse erfordert eine sorgfältige Planung und Tooling.

Für Unternehmen, die KI beim Testen von Software einsetzen möchten, ist es wichtig, ein Gleichgewicht zwischen diesen Vorteilen und Herausforderungen zu finden. Auch wenn KI in der Lage ist, komplizierte Fragen in Sekundenschnelle zu erstellen, zu recherchieren und zu beantworten, bleibt die menschliche Aufsicht unerlässlich, um sicherzustellen, dass die Leistung der Automatisierung das menschliche Urteilsvermögen ergänzt und nicht ersetzt.

Aufbau vertrauenswürdiger KI-Agenten für zuverlässige Testergebnisse

Vertrauenswürdigkeit beim Testen von KI ist entscheidend für die erfolgreiche Integration von KI-Agenten in die Qualitätssicherung von Software. Da KI-Ergebnisse unvorhersehbar sein können, brauchen wir einen strengen Rahmen, um Zuverlässigkeit und Integrität zu gewährleisten. Die Menschen werden der KI nicht automatisch vertrauen; sie muss sich durch konsistente und überprüfbare Leistung beweisen.

Szilárd Széll betont, wie wichtig es ist, KI-Agenten wie einen Teil der Belegschaft zu behandeln und sie genauso wie menschliche Kollegen ständig zu bewerten. Um Vertrauen zu schaffen, müssen wir das tun:

1. Klare Kommunikationsprotokolle festlegen: Eine klare Definition von Aufgaben, erwarteten Inputs und Outputs trägt dazu bei, Verwirrung über die Arbeitsweise von KI-Agenten zu vermeiden.
2. Kontinuierliche Leistungsbewertung: Die regelmäßige Überwachung des Verhaltens der KI im Laufe der Zeit hilft uns, Abweichungen zu finden und sicherzustellen, dass sie die Qualitätsstandards erfüllt.
3. Erstellen von Audit-Trails für Prompts und Outputs: Die Aufzeichnung aller Prompts, die zu einem Ergebnis führen, schafft Transparenz und ermöglicht eine spätere Analyse der Dinge.
4. Implementierung von Human-in-the-Loop-Praktiken: Durch die Hinzufügung von manuellen Reviews neben automatisierten Prüfungen wird unser Vertrauen in die Testergebnisse gestärkt.
5. Integration mit bestehenden QA-Tools: Der Einsatz von Code-Analysen und Schwachstellenscannern fügt zusätzliche Validierungsebenen hinzu.

Da die Ergebnisse von KI zufällig sein können, müssen wir innovative Lösungen finden, z. B. den Einsatz mehrerer KI-Systeme zur Überprüfung der Ergebnisse oder semantische Vergleiche mit vordefinierten Erfolgskriterien. Die Erkenntnis, dass kein KI-System perfekt ist, ist entscheidend für den Aufbau eines Vertrauensmodells, das auf kontinuierlichem Feedback, Anpassung und Governance beruht.

Durch die Entwicklung vertrauenswürdiger KI-Agenten können wir eine zuverlässige Automatisierung erreichen, die das menschliche Urteilsvermögen beim Testen von Software verbessert, anstatt es zu ersetzen.

Effektive Strategien für das Testen und die Validierung von KI-Systemen

In der Welt der KI-Systeme sind spezielle Testmethoden unerlässlich, um die Stärke und Zuverlässigkeit zu gewährleisten. Hier sind einige wichtige Strategien, über die man nachdenken sollte:

1. Gegnerseitiges Testen

Bei dieser Methode wird absichtlich versucht, das KI-System zu brechen, indem es mit schädlichen Eingaben gefüttert wird. Durch das Testen der Fähigkeit des Systems, böswilligen oder unerwarteten Eingaben zu widerstehen, können Unternehmen Schwachstellen finden und die Abwehrkräfte des Systems verbessern.

2. Testen der Erklärbarkeit

Diese Strategie konzentriert sich darauf zu verstehen, wie KI-Modelle Entscheidungen treffen. Indem sie bestätigen, dass die KI-Ergebnisse erklärt werden können, können Tester Transparenz und Interpretierbarkeit sicherstellen, die für den Aufbau von Vertrauen in KI-Systeme entscheidend sind.

Bei der Validierung der Ergebnisse von KI-Modellen, die beim Testen von Software eingesetzt werden, spielen bestimmte Techniken eine entscheidende Rolle, um Genauigkeit und Effektivität zu gewährleisten:

3. Modellauswertung

Die Implementierung gründlicher Bewertungsmethoden zur Beurteilung der Leistung von KI-Modellen bei der Generierung von Ergebnissen ist unerlässlich. Metriken wie Präzision, Recall und F1-Score können helfen, die Effektivität des Modells bei der Erzeugung zuverlässiger Ergebnisse zu quantifizieren. Für ein umfassenderes Verständnis der [KI-Evaluierung] (https://www.richard-seidl.com/en/blog/ai-evaluation), einschließlich Sicherheitsstandards und ethischer Aspekte, lesen Sie den aufschlussreichen Blog von Richard Seidl.

4. Kreuz-Validierung

Techniken wie die k-fache Kreuzvalidierung helfen bei der Validierung der Verallgemeinerungsfähigkeit von KI-Modellen, indem ihre Leistung über verschiedene Teilmengen von Daten hinweg bewertet wird. Diese Methode hilft bei der Erkennung von Über- und Unteranpassungen, die sich auf die Zuverlässigkeit des Modells auswirken können.

Durch den Einsatz dieser Teststrategien und Validierungsverfahren können Unternehmen die Qualität und Vertrauenswürdigkeit von KI-Systemen im Rahmen ihrer Softwaretestprozesse verbessern.

Die zukünftige Landschaft des Testens von Software mit KI-Agenten

In der sich rasch entwickelnden Landschaft des Software-Testens ebnet die Einführung von KI-Agenten den Weg für bedeutende Fortschritte und Veränderungen. Lassen Sie uns die Schlüsselaspekte untersuchen, die die Zukunft des Testens von Software mit KI-Agenten bestimmen:

1. Aufkommende Trends beim Software Testen

Shift-Left-Testen: Mit KI-Agenten verlagern sich die Testprozesse im Entwicklungszyklus nach links, wodurch Fehlerzustände frühzeitig erkannt und behoben werden können. Dieser proaktive Ansatz verbessert die Produktqualität und verkürzt die Markteinführungszeit.

Autonomes Testen: KI-gestützte autonome Test-Tools gewinnen an Bedeutung und ermöglichen die automatische Generierung und Ausführung von Testfällen sowie die Analyse der Ergebnisse. Diese Autonomie rationalisiert den Testbetrieb und steigert die Effizienz.

2. Die Rolle von Mensch und Maschine in der Qualitätssicherung von Software

Der Mensch spielt zwar nach wie vor eine entscheidende Rolle bei der Überwachung und Anleitung von KI-Agenten im Testprozess, doch seine Fachkenntnisse sind für die Festlegung von Parametern, die Interpretation von Ergebnissen und die Gewährleistung, dass die KI mit den Unternehmenszielen in Einklang steht, unerlässlich. Dieser [auf den Menschen ausgerichtete Ansatz] (https://www.richard-seidl.com/en/blog/ai-human-against-machine) stellt sicher, dass die Vorteile der KI maximiert werden, während gleichzeitig eine kritische Aufsicht beibehalten wird.

Auf der anderen Seite leisten Maschinen, die durch KI-Agenten repräsentiert werden, einen Beitrag, indem sie sich wiederholende Aufgaben in großem Umfang ausführen, Muster in Daten für prädiktive Analysen erkennen und Entscheidungsprozesse beschleunigen. Diese Zusammenarbeit zwischen Menschen und Maschinen optimiert die Qualitätssicherung von Software und treibt die Innovation von Test-Methoden voran.

Mit Blick auf die Zukunft ist klar, dass [die Rolle der KI in der Softwareentwicklung] (https://www.richard-seidl.com/en/blog/ai-copilot) über das reine Testen hinaus weiter zunehmen wird. Mit Fortschritten wie Copilot-Funktionen in Programmiersprachen könnten wir schon bald einen Wandel erleben, bei dem die menschenzentrierte Programmierung überflüssig wird.

Schlussfolgerung

Das Aufkommen von KI-Agenten stellt einen grundlegenden Wandel beim Testen von Software und bei der Qualitätssicherung dar und verändert die Art und Weise, wie Unternehmen ihre Entwicklungspipelines angehen. Die Zusammenarbeit zwischen Menschen und KI eröffnet neue Möglichkeiten für zukünftige Technologietrends, bei denen menschliche Erkenntnisse die Geschwindigkeit und analytische Leistung der KI ergänzen. Tester, die mit KI-Begleitern ausgestattet sind, können sich auf die strategische Überwachung konzentrieren, während Agenten sich wiederholende oder komplexe Aufgaben in großem Umfang erledigen.

Wichtige Überlegungen, die zu berücksichtigen sind:

• Vertrauen und Transparenz sind nach wie vor von grundlegender Bedeutung für die effektive Integration von KI-Agenten.
• Menschliches Fachwissen ist unerlässlich, um KI-Ergebnisse zu steuern, zu validieren und zu verfeinern.
• Kontinuierliches Lernen und Anpassbarkeit werden den Erfolg in KI-gestützten Testumgebungen vorantreiben.

Die Zukunft gehört den Teams, die diese Synergie nutzen und die Kreativität und Intuition des Menschen mit der Effizienz und Skalierbarkeit von KI-Agenten verbinden. Eine solche Zusammenarbeit wird nicht nur die Softwarequalität verbessern, sondern auch die Innovation in allen Branchen beschleunigen.

Häufige Fragen

Was sind KI-Agenten und wie wirken sie sich auf die Zukunft des Testens von Software aus?

KI-Agenten sind intelligente Systeme, die dafür konzipiert sind, Aufgaben beim Testen von Software autonom oder mit minimalem menschlichen Eingriff durchzuführen. Sie spielen eine wichtige Rolle bei der Revolutionierung von Testprozessen, indem sie die Effizienz, Genauigkeit und Skalierbarkeit verbessern und so die Zukunft des Softwaretestens prägen.

Welche Arten von KI-Agenten werden üblicherweise beim Testen von Software eingesetzt?

Bei Software-Tests werden übliche Arten von KI-Agenten eingesetzt, darunter regelbasierte Agenten, die vordefinierten Regeln folgen, Agenten für maschinelles Lernen, die aus Datenmustern lernen, und hybride Agenten, die beide Ansätze kombinieren, um die Ergebnisse des Testens zu optimieren.

Was sind die wichtigsten Vorteile des Einsatzes von KI-Agenten beim Testen von Software?

KI-Agenten bieten zahlreiche Vorteile, wie z. B. eine schnellere Testdurchführung, eine verbesserte Erkennung von Fehlerzuständen, eine höhere Testüberdeckung und die Möglichkeit, komplexe Testszenarien effektiver als mit herkömmlichen Methoden zu bearbeiten.

Vor welchen Herausforderungen stehen Unternehmen bei der Implementierung von KI-Agenten für das Testen?

Unternehmen stehen möglicherweise vor Herausforderungen wie der Sicherstellung qualitativ hochwertiger Daten für das Training von KI-Modellen, dem Bedarf an qualifiziertem Personal für die Verwaltung von KI-Systemen und der Bewältigung von Integrationsproblemen innerhalb bestehender Test-Frameworks.

Wie können Vertrauenswürdigkeit und Zuverlässigkeit beim Einsatz von KI-Agenten zum Testen gewährleistet werden?

Die Vertrauenswürdigkeit kann durch die Anwendung strenger Validierungsmethoden, die Aufrechterhaltung der Transparenz durch Erklärungsmethoden, die kontinuierliche Überwachung der KI-Leistung und die Einhaltung von Qualitätsstandards gewährleistet werden, um zuverlässige Testergebnisse von KI-Agenten zu garantieren.

Wie entwickelt sich die Rolle des Menschen in der Qualitätssicherung von Software neben den KI-Agenten?

Auch wenn KI-Agenten viele Aspekte des Software-Testens automatisieren, ist der Mensch nach wie vor unverzichtbar für die Überwachung komplexer Entscheidungsprozesse, die Interpretation von KI-Ergebnissen, das Management von Ausnahmen und die Förderung der Zusammenarbeit zwischen menschlichem Fachwissen und maschineller Intelligenz, um die Softwarequalität insgesamt zu gewährleisten.