Ich spreche mit Testing-Profis aus aller Welt. Auf Englisch, direkt, ohne Schönreden. Was die im Kopf haben, lernst du hier.
Tester aus aller Welt. Die wissen, wovon sie reden.
Die Konferenz zum Testen in Istanbul hat sich von einem riskanten Debüt zu einer Veranstaltung entwickelt, die Tester aus Europa und Asien zusammenbringt – mit Übersetzungen in jedem Programmteil.
Ohne Testautomatisierungsstrategie erzeugt KI nur schneller fragwürdige Tests. Was sinnvoll ist, entscheidet der Kontext, nicht ein Gartner-Bericht.
Agentische Systeme mit acht bis zwölf KI-Agenten decken das Testen von der Anforderung bis zum Performance-Test ab. Menschen prüfen jede Übergabe.
KI beim Testen hilft bei Routine, doch KI-generierter Code bringt mehr Fehlerzustände. Erfahrene Tester mit Geschäftswissen werden dadurch wertvoller.
Lean-Prinzipien zielen auf Qualität zur richtigen Zeit, weniger Verschwendung und Wachstum im Team. Verschwendung ist, was dem Kunden nichts bringt.
Performance Monitoring mit Alarm bei 70 % CPU-Last erkennt Verlangsamungen, bevor Nutzer abspringen. KI wertet die Logs aus und findet die Ursache.
E2E-Testautomatisierung bleibt wartbar mit eigenem HTML-Testattribut, wenigen Testfällen mit hoher Überdeckung und einer klaren Schichtarchitektur.
API Testing liefert stabileres Feedback als Frontend-Tests. Wer REST, GraphQL, Webhooks und MCP kennt, testet gezielter und spart Tokens.
LLMs im Testen lohnen sich bei kleinen, klaren Aufgaben wie Testdokumentation und regelbasierten Reviews. An altem Embedded-Code scheitern sie.
Software ist keine Brücke: Beim Testen komplexer Systeme geht es ums Lernen. Nach Cynefin helfen kleine, häufige Releases mehr als ein großes.
Holistic Engineering bezieht Karriere-Frameworks, Lieferdruck und Teamkultur in Architekturentscheidungen ein, denn sie wirken mehr als Designmuster.
Ein Kinderbuch erklärt Softwaretesten mit Drachen und Rittern und begeistert damit Kinder. Eine Zwölfjährige will genau das später machen.
TMMI zeigt Unternehmen genau, wo ihre Testprozesse stehen und wie der nächste Reifegrad aussieht. Von der Planung bis zur Fehlerprävention.
Lernen und Verlernen mit KI: In einer MIT-Studie zeigten Studierende mit ChatGPT die schwächste Hirnvernetzung. Kritisches Denken wird wichtiger.
Post-Agile ist keine neue Methode: Organisationsentwicklung ersetzt kopierte Frameworks wie SAFe und macht Unternehmen wieder arbeitsfähig.
Fähigkeiten von Testern zählen mit KI mehr denn je: Kommunikation und kritisches Denken. Wer QA-Teams abbaut, lässt die Nutzer die Fehler finden.
KI im Labor gelingt auch unter strenger Regulierung: Stakeholder kartieren, den Umfang eng halten und die Konformität per Bow-Tie-Analyse belegen.
COBOL-Unit-Tests schreiben viele Entwickler lieber in Java. Ein Tool übersetzt sie in Debugger-Skripte und bindet Jenkins und SonarQube an.