Smar­te Qualitätssicherung

Künst­li­che Intel­li­genz (KI) revo­lu­tio­niert das Qua­li­täts­ma­nage­ment, indem sie Pro­zes­se effi­zi­en­ter und genau­er macht. Die­ses Phä­no­men wird in einem Arti­kel von Test­in­gX­perts, „How AI in Qua­li­ty Assu­rance Enhan­ces Effi­ci­en­cy and Impro­ves Accu­ra­cy“, beleuch­tet, der die zuneh­men­de Adap­ti­on von KI in der Bran­che doku­men­tiert. Hier wird ersicht­lich, dass KI nicht nur ein Instru­ment zur Kos­ten­sen­kung ist, son­dern auch ver­bor­ge­ne Geschäfts­po­ten­zia­le aufdeckt.

Die Bedeu­tung der KI liegt in ihrer Fähig­keit, wie­der­ho­len­de und feh­ler­an­fäl­li­ge Pro­zes­se der manu­el­len Tes­tung zu auto­ma­ti­sie­ren. Dadurch wird eine umfas­sen­de­re und prä­zi­se­re Durch­füh­rung von Tests ermög­licht, die manu­ell kaum zu errei­chen wäre. Die­se Auto­ma­ti­on führt zu einer erheb­li­chen Stei­ge­rung der Test­ab­de­ckung und hilft, die Kom­ple­xi­tät moder­ner Soft­ware umfas­send zu erfassen.

Aller­dings ist die Imple­men­tie­rung von KI-Tech­­no­­lo­­gien im Qua­li­täts­ma­nage­ment nicht frei von Schwie­rig­kei­ten. Die Qua­li­tät der Trai­nings­da­ten, die Inte­gra­ti­on in bestehen­de Sys­tem­land­schaf­ten und die Ein­hal­tung regu­la­to­ri­scher Anfor­de­run­gen stel­len nur eini­ge der Her­aus­for­de­run­gen dar. Dar­über hin­aus ist die Akzep­tanz bei den Anwen­dern ein nicht zu unter­schät­zen­der Aspekt.