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Podcast: Software Testing, KI und Qualitäts-Einblicke : Seite 5 von 16

Legacy Apps automatisiert
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Von zwei Wochen manuellem Test auf drei Stunden: wie eine KI-basierte Lösung Legacy-Apps ohne Element-IDs automatisiert.

Tools sind keine Lösung für die Testautomatisierung
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Ein Spielehersteller verzeichnete in acht Wochen fast 5.000 Fehlerzustände. Eine bessere Testautomatisierungsstrategie, nicht bessere Tools, kann das ändern.

Quality Storming
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Fehler entstehen meist lange bevor jemand testet. Quality Storming macht sichtbar, wo im Prozess Qualität verloren geht – bevor es zu spät ist.

Performanztests sind keine Lasttests
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Performanztests sind keine Lasttests, und Kapazitätstests je Sprint kosten nur Cloud-Budget. Was wann wirklich sinnvoll gemessen werden sollte.

HUSTEF-Zusammenfassung
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Von 150 Teilnehmern auf 705 verkaufte Tickets - HUSTEF ist gewachsen, weil Referenten und Gemeinschaft wichtiger sind als Profit. So funktioniert es.

Mensch vs. Maschine: Wer urteilt fairer?
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KI-Systeme haben Bias, aber das eigentliche Problem: Menschen übernehmen ihn, ohne es zu merken. Was das für den Einsatz von KI im Unternehmen bedeutet.

Über die Sichtbarkeit von Testern
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Testern fehlt selten Können, sondern Sichtbarkeit, und diese Lücke bremst Karriere und Teamqualität. Zeigen, teilen, glänzen als drei Schritte.

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Zwei fehlende Sätze im Softwarevertrag können ein Unternehmen in den Konkurs treiben. Was Freelancer beim Werkvertrag wirklich absichert.

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Embedded-Code-Coverage ohne Instrumentierung messen: Warum Hardware-Tracing im Systemtest die Beobachtbarkeit löst, die Unit-Tests allein nicht liefern können.

Praxisnahes Softwaretesten mit Java
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Von Unit-Tests bis explorativen Tests zählen in der Java-Praxis nur wenige Werkzeuge. Wie Maven den Testablauf steuert und wo Grenzen sind.

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Stress und Burnout kosten die IT-Branche ein Vermögen, doch eine Minute Atem vor einem Meeting kann die Kommunikation eines ganzen Teams verändern.

Mit KI mehr Qualität bei Anforderungen
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Vage Anforderungen sind das teuerste Problem im Testing. Wie KI beim Ermitteln, Formulieren und Prüfen von Requirements wirklich hilft.

Schneller lernen durch Fehler
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„Es kommt darauf an“ ist keine Ausrede. Es ist die einzig ehrliche Antwort, wenn der Kontext jede Testentscheidung prägt – und genau deshalb ist das wichtig.