Expertengespräche über Software-Testing, Testautomatisierung, KI in der Qualitätssicherung und moderne Entwicklungspraktiken.
KI in einem regulierten medizinischen Labor klingt nach einem Albtraum in Sachen Konformität. Hier erfährst du, wie ein strategieorientierter Ansatz dafür gesorgt hat, dass es funktioniert, ohne gegen die Regeln zu verstoßen.
Generative KI ist ethisch nicht verwendbar, solange Trainingsdaten ohne Zustimmung genutzt werden und Milliardäre die Modelle kontrollieren.
COBOL-Entwickler sagten, dass es einfacher sei, Unit Tests in Java zu schreiben als in ihrer eigenen Sprache. Hier ist die Schnittstellenarchitektur, die das auf einem 60 Jahre alten Großrechner möglich machte.
Agilität kränkelt in vielen Unternehmen, aber sie ist nicht tot. Zwei Rettungsdienst-Schemata zeigen, wo der Schmerz sitzt und was jetzt hilft.
Das Testen eines Chatbots bricht alle Regeln, auf die sich das traditionelle Testen verlässt: gleiche Eingaben, völlig unterschiedliche Ausgaben und Fehler, die außerhalb des Codes leben.
Security Requirements bleiben abstrakt, solange klar ist, was das System schützen soll. CIA-Ziele, Asset-Analyse und Threat Modeling als Kartenspiel machen es greifbar.
KI wird Tester nicht ersetzen, aber sie wird ihre Arbeit verändern. Wo sie wirklich Aufwand spart, wo sie noch menschliche Kontrolle braucht und warum es wichtig ist, jetzt damit anzufangen.
Wer schlechte Prinzipien hat und AI einsetzt, wird schneller schlechter. Warum Agentic Engineering mehr als Codegenerierung braucht.
Um eine QS-Kultur aufzubauen, braucht es mehr als gute Werkzeuge. Es fängt damit an, dass man zuhört und dann das, was jeder Stakeholder unter "Qualität" versteht, in eine gemeinsame Roadmap übersetzt.
Der Blaue Engel für Software existiert wirklich – und liefert messbare Werte zu Energieverbrauch, Hardwarelebensdauer und Nutzungsautonomie. Was der Prozess kostet und bringt.
Tester, die nicht erklären können, was ihre Arbeit kostet oder einspart, sind leicht zu entlassen. Hier erfährst du, wie unternehmerisches Denken das ändert.
KI-Systeme lassen sich durch geschickte Prompts dazu bringen, geschützte Daten preiszugeben. Wo die Angriffspunkte liegen und was OWASP dazu empfiehlt.
Einem KI-Agenten zu vertrauen, funktioniert genauso wie einem Kollegen zu vertrauen: Du brauchst eine klare Kommunikation, Kontrollen und ein System, das auffängt, was das Modell falsch macht.
Warum können LLMs keine Ursache-Wirkung? Und was hat Quality Function Deployment damit zu tun? Die Antwort verändert, wie du Tests priorisierst.
Fehlerhafte Tests verlangsamen nicht nur die KI, sie untergraben auch das Vertrauen der Ingenieure, bis sie dem Build nicht mehr trauen. Hier erfährst du, wie du das ändern kannst.
Normen machen sichere Software nicht von selbst – aber die 62443-4-1 zeigt, wie Security vom ersten Design-Schritt an wirklich in den Prozess gehört.
Vom analogen Lauschangriff bis zu Overlay-Angriffen auf Banking-Apps - die mobile IT-Sicherheit hat immer wieder auf neue Weise fehlgeschlagen.
Vom Entwickler zum Test Automation Engineer: Warum Clean-Code-Prinzipien entscheiden, welche Automatisierung jahrelang hält und welche nicht.
