Schnellere Pferde
Mit KI bauen wir gerade schnellere Pferde für unseren alten Job. Die richtigen Probleme sind menschliche, und dafür müssen wir miteinander reden.
Zukunft & verantwortungsvolle Technologie
KI und Automatisierung verändern die Arbeit im Test, und jede technische Entscheidung wirkt über das Projekt hinaus. Dieser Themenbereich schaut nach vorn: auf die Zukunft des Testens, auf neue Rollen und auf die Verantwortung, die mit diesen Entscheidungen einhergeht.
Die Artikel und Podcastfolgen behandeln Trends und Zukunftsszenarien, eine Interviewreihe zur Zukunft des Softwaretestens, nachhaltige und ressourcenschonende Software sowie ethische Fragen rund um generative KI. Viele Beiträge verbinden das mit Haltung: Neuem neugierig begegnen, gelassen bleiben, wo man wenig beeinflussen kann, und den Menschen im Blick behalten. Der Grundton ist ein realistischer Optimismus.
Artikel
Es ist jetzt die Zeit für "richtiges" Agile
Agile erzeugt heute mehr Augenrollen als Motivation. Warum genau jetzt die Zeit für richtiges Agile ist: individuell, menschlich, lernend.
Zwischen Stolz und Wegwerfware
Wer KI-Output nur übernimmt, baut keine Beziehung zum Ergebnis auf. Warum Ownership beim Durchdringen entsteht und nicht beim Generieren.
Die große Verdichtung
KI und Agilität verdichten Wissen und Arbeit in der Software-Entwicklung. Warum uns dabei die Zeit zum Denken fehlt und wie bewusste Bremsen helfen.
Wir brauchen mehr Langeweile
Ohne Smartphone im Wartezimmer passiert Erstaunliches: ein eigener Gedanke. Warum unser Gehirn Leerlauf braucht und Langeweile Ideen bringt.
Open Source: Mit Bedacht
Wer Open-Source-Software nutzt, prüft Lizenzen, Support und Qualität selbst. Die Community lebt vom Zurückgeben, Tester helfen dabei mit Bugreports.
Entspannt, aber achtsam
KI-Hype von allen Seiten: warum Komplettverweigerung selten funktioniert und wie kleine Schritte und der Gartner Hype Cycle gelassen machen.
Warum ich nicht verzweifle
Wer an KI-Flut, Vibe-Coding und Weltlage zu verzweifeln droht, dem helfen drei Strategien: Fokus-Wechsel, ein Schritt zurück und Stoizismus.
Von Werkzeugen und Wegbereitern
Die Zukunft des Testens liegt nicht in besseren Tools, sondern in Menschlichkeit. Warum Tester die Dolmetscher zwischen den Welten sind.
Wenn KI programmiert
Braucht KI eigene Programmiersprachen? Warum menschenlesbarer Code nur ein Zwischenstadium sein könnte und welche Rolle Entwicklern bleibt.
Software-Entwickler: Gestalter der Welt
Software-Entwickler gestalten heute die Welt: Ihr Code steuert Autos, Geld und Strom. Daraus folgt Verantwortung für Sicherheit und Fairness.
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.
Fokus Mensch
KI und Mensch teilen sich die Arbeit: KI übernimmt Routine, der Mensch entscheidet. Wer in KI investiert, muss auch in Menschen investieren.
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.
Jedem seine Individualität
Individualität bringt zwei Herausforderungen: Soziale Medien verzerren, welche Meinungen präsent sind, und jede eigene Entscheidung kostet Kraft.
Kraftanstrengung
Kraftanstrengung bringt Softwareteams weiter als tägliche Beschäftigung: technische Schulden abbauen, alten Code löschen, Prozesse verschlanken.
Der Umgang mit Neuem
Umgang mit Neuem wie ChatGPT: Verbot und Ignoranz bremsen. Ausprobieren im Team bringt Erfahrung, Wissen und vielleicht neue Geschäftsideen.
Agilität und Nachhaltigkeit?
Agilität und Nachhaltigkeit passen zusammen: KISS und Lean bauen Verschwendung ab, etwa unnötige Meetings und Features. Das braucht Mut.
Low-Code-Testing: Fachleute werden zu Citizen-Testern
Low-Code-Testing macht Fachleute zu Citizen-Testern, weil der Softwarebedarf schneller wächst als die Zahl der Entwickler. Getestet wird ohne Code.
Beobachtung, Bewertung, Bedeutung
Perspektivwechsel: Wie Außerirdische unsere Rituale sähen, vom Weihnachtsbaum bis zum PowerPoint-Meeting, und warum vieles nur Gewohnheit ist.
Scenario-based Testing: Tester modellieren die Umwelt
Scenario-based Testing kommt aus dem autonomen Fahren: Das Testobjekt bleibt gleich, die Umwelt variiert. KI und DevOps ändern die Testerrolle.
SDET und Coaching-Rollen: Tester brauchen breitere Profile
Der SDET, ein Tester mit Entwicklerkompetenz, und Coaching-Rollen tragen Qualität ins Team. Der Quality Engineer löst den Testmanager ab.
Predictive Quality Engineering wird das Testen verändern
Predictive Quality Engineering folgt auf reaktives und proaktives Testen: Big Data Analytics, KI und Testumgebungen on demand aus der Cloud.
Quality Culture: Wie DB Netz Qualität in die Pipeline baut
Quality Culture bei DB Netz: Quality Coaches statt dedizierter Tester, dazu die modulare CI/CD-Pipeline MoQ-AP für Continuous Testing.
Testprinzipien: Sie halten länger als jedes Tool
Testprinzipien geben Halt, wenn Testen früher in die Entwicklung rückt. Nicht-funktionale Tests wie Security und Usability werden wichtiger.
Tests im Betrieb: Das Labor reicht nicht mehr aus
Tests im Betrieb und Simulation werden wichtiger, weil Systeme sich selbst an volatile Umgebungen anpassen. Testen wird Aufgabe des ganzen Teams.
Testen als Handwerk: Abweichungen treiben das Produkt
Testen als Handwerk hängt vom Können der Beteiligten ab. Kreditvergabe per Algorithmus und autonome Systeme betreffen immer mehr Menschen.
T-Shape-Tester: Von Requirements bis DevOps mitdenken
T-Shape-Tester kennen neben dem Test auch Requirements, Architektur, Entwicklung und DevOps. Dazu kommen ML-Systeme als Testobjekt.
Software-Testing der Zukunft braucht Quality Coaches
Software-Testing der Zukunft bei OTTO: Quality Coaches tragen Qualität über viele agile Teams. Was App-First und Gerätevielfalt dabei verlangen.
Zukunftsoptimismus
Zukunftsoptimismus ist eine bewusste Haltung: Wer den Fokus von der Problemtrance auf ein positives Narrativ lenkt, findet bessere Lösungen.
Wer ist hier der Chef?
Technologie als Werkzeug oder Überwachung per Algorithmus und Social Score? Politik und Konzerne lösen das nicht, Verantwortung trägt jeder selbst.
Ist Agilität die Antwort auf die Zukunft?
Ist Agilität die Antwort auf die Zukunft? Eher der Rahmen: Die Antwort ist die Entwicklung von Menschen, Teams und Unternehmen. Sie stärkt Resilienz.
Digitalisierung im Unternehmen: Haltung, kein Projekt
Digitalisierung im Unternehmen ist Prozess und Haltung, kein Projekt. Agilität hilft bei Komplexität und Ungewissheit, getragen von den Menschen.
Utopien träumen
Utopien träumen hebt den Blick aus dem Alltagsgedöns. Star Trek zeigt, wie das geht. Im Team lautet die Frage konkret: Wie wollen wir arbeiten?
Digitalisierung braucht Persönlichkeit
Digitale Transformation gelingt nur, wenn Menschen und Teams mitwachsen. Kopierte Silicon-Valley-Modelle und Schönwetteragilität führen zu Frust.
Testen in der digitalen Transformation
Testen in der digitalen Transformation: Testautomatisierung, agile Prozesse, Microservices und Haltung im Team halten komplexe Projekte testbar.
DevOps: Digitalisierung erfordert fortlaufenden Test
DevOps und Digitalisierung: IT-Systeme sind nie fertig. Daten, Prozesse und Datenübertragung brauchen fortlaufende, automatisierte Tests.
Garteln: Mein naturnaher Garten als Refugium zum Abschalten
Garteln als Refugium: Meditation beim Unkrautzupfen, Leben mit den Jahreszeiten, Erdung nach Tagen am Bildschirm und ein Arbeitsplatz im Freien.
Softwaretester im Rückblick: Mehr Raum für Kreativität
Die Rolle des Softwaretesters im fiktiven Rückblick aus 2030: Automatisierung nimmt Routine ab, die Arbeit wird kreativer und eigenverantwortlicher.
Podcastfolgen
Wenn generative KI gegen die eigenen Werte verstößt
Generative KI ist ethisch nicht verwendbar, solange Trainingsdaten ohne Zustimmung genutzt werden und Milliardäre die Modelle kontrollieren.
Blauer Engel für Software: Transparenz statt Bestnote
Der Blaue Engel für Software fordert offene Energiewerte, alte Hardware als Basis, lange Updates. Was die Zertifizierung kostet, wie lange sie dauert.
Next-Gen Software Engineering: Jedem Modell ein Testmodell
Next-Gen Software Engineering koppelt Konstruktion und Qualitätssicherung eng. KI-generierter Code wird auf Dauer teuer, und Tester bleiben gefragt.
Kritisches Denken beim Testen mit KI: Quellen prüfen
Kritisches Denken bleibt beim Testen mit KI die Kernaufgabe. Wer KI-Ergebnisse ohne Blick auf die Quelldaten übernimmt, hat seinen Job nicht gemacht.
Rolle des Softwaretesters: KI hilft, kritisches Denken zählt
In 25 Jahren hat sich die Rolle des Softwaretesters stark verändert. Kritisches Denken, Kommunikation und Lernbereitschaft zählen mehr als jedes Tool.
Stoische Entscheidungsfindung: Qualität vor Ergebnis
Stoische Entscheidungsfindung bewertet Entscheidungen nach Qualität statt Ausgang, mit premeditatio malorum, 10-10-10 und Entscheidungsprotokoll.
Software-Testumfrage: Testverfahren geraten in Vergessenheit
Die Software-Testumfrage 2024 zeigt: Ein Drittel nutzt KI beim Codieren, Testautomatisierung stagniert seit 2020, Testverfahren verlieren an Boden.
Autonomik: Eine neue Disziplin für autonome Systeme
Autonomik bündelt Informatik, Regelungstechnik und Sensorik für Systeme, die sich selbst absichern. Safety lässt sich nur zur Laufzeit gewährleisten.
IT-Klischee: Nur 6 % der Tester entsprechen dem Bild
Nur 6 % der Tester entsprechen dem klassischen IT-Klischee, der Rest kommt aus anderen Berufen. Was diese Vielfalt für Recruiting bedeutet.
Qualitätssicherung für KI-Agenten: Probezeit inklusive
Qualitätssicherung für KI-Agenten gleicht einer Einstellung: Auswahl, Probezeit, Kontrolle. Prompt-Logs, KI-Prüfer und Reviews prüfen die Ergebnisse.
Tester-Rolle: vom Spezialisten zum Qualitätscoach
Softwarequalität ist nicht mehr nur Aufgabe des Testers. Die Rolle pendelt seit 25 Jahren, und die KI-Welle schiebt sie Richtung Qualitätscoach.
Tester-Klischee: Nur 6 Prozent passen ins Schema
Das Tester-Klischee trifft laut Umfrage nur auf 6 Prozent zu. Tester kommen aus Bootsbau, Theater oder Stadtplanung, der Abschluss sagt wenig.
Trends im Software-Testen: KI und Gesetze als Treiber
Trends im Software-Testen 2024: KI steckt in jedem Testwerkzeug, European Accessibility Act und Cyber Resilience Act ziehen Prüfungen nach vorn.
Trends im Software-Testing: KI testen und mit KI testen
Trends im Software-Testing laut Umfrage: KI liegt beim Testen auf Platz zwei nach der Programmierung. Requirements Engineering hinkt, Scrum dominiert.
Softwareentwicklung in zehn Jahren: Grundlagen bleiben
Softwareentwicklung 2034 bleibt vertrauter als gedacht: alte Sprachen, Tests und präzise Fragen zählen weiter. KI beschleunigt vor allem Legacy-Code.
Green Coding: Mehr Performance senkt den CO2-Fußabdruck
Green Coding beginnt bei der Performance: Drei Stellschrauben sparen bei einem Bild 97 Prozent Dateigröße. Weniger CPU spart Strom und Geld.
Stoizismus im Produktteam: Entscheidungen statt Ergebnisse
Stoizismus für Produktentscheidungen: die Qualität einer Entscheidung bewerten statt ihren Ausgang, Risiken vorausdenken, die 10-10-10-Regel nutzen.
Green Software: Die Erde als Stakeholder im Team
Green Software beginnt mit der Frage, was anders wäre, wenn die Erde ein Stakeholder wäre. Das spart Kosten und schont Ressourcen im Projekt.
Exploration und KI: Die KI nimmt das Erkunden nicht ab
Exploration und KI im Test: KI fasst Sachverhalte zusammen und liefert Vorlagen. Pairing mit Entwicklern und Konfliktfähigkeit stärken Tester.
Faire KI: Assurance Case macht Fairness testbar
Faire KI klingt gut, aber was bedeutet das messbar? Warum sich Fairness-Maße widersprechen können und wie ein strukturierter Assurance Case hilft.
Nachhaltigkeit im Testing: Grün spart oft auch Geld
Nachhaltigkeit im Testing und in der IT: Software auf Effizienz prüfen, doppelte Testläufe streichen. Die ISO 25010 deckt davon schon einiges ab.
Nachhaltige Software: Weniger Features, Daten und Leerlauf
Nachhaltige Software lässt sich in sieben Dimensionen bewerten, CO2 ist nur eine. Caching, Bildkompression und knappe Cloud-Ressourcen sparen Strom.
Nachhaltige Softwareentwicklung: Neue Sicht auf alte NFRs
Nachhaltige Softwareentwicklung beginnt bei den Anforderungen. Mehr bringt nachhaltiges Testen, etwa Performance-Tests bei viel Ökostrom im Netz.