Weiterer Ausbau von Automatisierung und KI 7 Software- und Testing-Trends für das Jahr 2024

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Der KI-Hype wird sich auch 2024 fortsetzen, ist Tricentis sicher. Dies berge für Software-Anbieter sowohl Chancen als auch Herausforderungen. Welche Trends sich für das kommende Jahr im Software Testing abzeichnen, erklärt Viktoria Praschl von Tricentis.

Neben dem KI-Hype sind Entwicklungsunternehmen 2024 weiterhin mit altbekannten Herausforderungen konfrontiert, ist Tricentis überzeugt. Trotz des Fachkräftemangels und knapper Budgets müssten sie immer schnellere Release-Zyklen meistern und wachsende Qualitätsanforderungen erfüllen. Viktoria Praschl, VP Sales Central Europe bei Tricentis, hat mit Blick darauf sieben Vorhersagen für das kommende Jahr getroffen:

1. Anforderungen an das Testing von KI-Modellen steigen

Mit ChatGPT hat sich generative KI breitflächig durchgesetzt. Aber das Potenzial der neuen Technologie ist noch lange nicht ausgeschöpft. 2024 werden sich sowohl generative KI als auch allgemeine KI-Modelle weiterentwickeln. Gleichzeitig macht auch die Regulierung Fortschritte. Auf dem AI Saftey Summit im November vereinbarten die teilnehmenden Länder, künftige KI-Modelle einiger der weltweit größten Technologieunternehmen vor ihrer Veröffentlichung zu testen. 2024 soll außerdem der EU AI Act in Kraft treten. Unternehmen werden daher neue Tools und Technologien einführen, um Risiken von KI-Systemen zu bewerten, Compliance-Vorgaben einzuhalten und trotzdem Innovationen voranzutreiben.

2. KI-gestützte Test-Automatisierung ist auf dem Vormarsch

2024 bleibt die wirtschaftliche Lage angespannt. Unternehmen müssen gut mit ihren Budgets haushalten, trotzdem aber wachsende Kunden-Anforderungen erfüllen und ihre Release-Geschwindigkeit steigern. Sie können es sich nicht mehr leisten, unnötig Zeit und Ressourcen mit manuellen Aufgaben zu verschwenden. Testautomatisierung wird daher unverzichtbar. Immer mehr Unternehmen nutzen dabei das Potenzial von KI. Die neue Technologie kann zum Beispiel beim Test-Case-Design unterstützen, die Fehlersuche erleichtern und oder UI-Tests automatisieren, indem sie menschliches Nutzerverhalten simuliert. Richtig trainiert kann generative KI sogar selbst Test Cases schreiben. Mitarbeitende müssen allerdings lernen, die KI so anzuleiten, dass sie die gewünschten Ergebnisse liefert.

3. Generative KI-Anwendungen erfordern Continuous Testing

Immer mehr Unternehmen integrieren generative KI in ihre Produkte und Services. Das wirft auch die Frage auf, wie man solche Anwendungen testet. Da sich selbstlernende Systeme kontinuierlich verändern, kann es passieren, dass sie im Laufe der Zeit abdriften und anders reagieren als erwartet. Um Fehlverhalten zu erkennen, brauchen Unternehmen eine neue Testing-Strategie, die eher einem kontinuierlichen Monitoring gleicht. Außerdem sollten sie in einer simulierten Umgebung prüfen, welche Auswirkungen Veränderungen der KI auf kritische Prozesse haben.

4. Tests zur Datenintegrität gewinnen an Bedeutung

Experten prognostizieren, dass sich das Datenvolumen im nächsten Jahr verdoppeln wird. Umso wichtiger wird es für Unternehmen, diese Flut effizient zu meistern und die Datenintegrität sicherzustellen. Sie müssen in der Lage sein, schnell hochqualitative Daten für die täglichen Prozesse und Geschäftsentscheidungen bereitzustellen. Der Trend geht daher zu herstellerunabhängigen Datenintegritätslösungen, die es ermöglichen, die gesamten Datenströme in der IT-Landschaft zu testen. Dabei spielen KI-Unterstützung und Automatisierung eine wichtige Rolle, um die geforderte Geschwindigkeit zu erzielen, die Mitarbeitenden zu entlasten und das Risiko für Fehler zu minimieren.

5. Der Einsatz von Low-Code/No-Code Tools nimmt weiter zu

Der Fachkräftemangel wird sich noch verschärfen. In den kommenden Jahren müssen Unternehmen weiterhin versuchen, mit knapp besetzten Teams mehr zu erreichen. Low-Code-Tools erweisen sich als wertvolle Hilfe, um die verfügbaren Ressourcen optimal einzusetzen. Sie ermöglichen es, ohne Programmierkenntnisse Tests zu designen, zu managen und durchzuführen. So können auch weniger technisch versierte Mitarbeiter bei der Qualitätssicherung unterstützen, während erfahrene Entwickler mehr Zeit für strategische Aufgaben gewinnen. 71 Prozent der IT-Entscheider in Deutschland, Österreich und der Schweiz gehen davon aus, dass der Einsatz von Low-Code/No-Code in den nächsten drei Jahren zunehmen wird, so eine KPMG-Studie.

6. Quality Engineering wird stärker in den Software-Lebenszyklus integriert

Unternehmen sind heute mit einem volatilen Umfeld konfrontiert, in dem sich Kunden- und Marktanforderungen ständig ändern. Sie müssen in der Lage sein, schnell zu reagieren, dürfen dabei aber keine Kompromisse bei der Qualität machen. Daher wird es immer wichtiger, Quality Engineering in alle Phasen des Software-Lebenszyklus zu integrieren. 2024 werden Unternehmen verstärkt eine ganzheitliche Strategie zur Qualitätssicherung verfolgen. Mit KI-gestützter Testautomatisierung und einem Low-Code/No-Code-Ansatz lässt sich das effizient umsetzen.

7. Der Mobile-Trend setzt sich fort

Fast 59 Prozent des Online-Traffics erfolgt heute bereits über mobile Endgeräte. Künftig wird der Anteil weiter steigen. Mobile Anwendungen bereitzustellen, wird daher entscheidend für den Geschäftserfolg. Die Nutzererwartungen sind hoch: Unternehmen müssen dafür sorgen, dass ihre Apps performant mit verschiedenen Endgeräten und Browsern funktionieren. Dafür benötigen sie eine Strategie, um ihre Software schnell und einfach in vielen verschiedenen Szenarien zu testen – sowohl mit physischen als auch virtuellen Smartphones und Tablets.

„Unternehmen sollten alle Möglichkeiten ausschöpfen, um Quality Engineering agil, effizient und ganzheitlich zu gestalten. Dazu gehört Testautomatisierung ebenso wie der Einsatz von KI und Low-Code/No-Code“, kommentiert Viktoria Praschl. „Künstliche Intelligenz kann im Software Testing heute schon wertvolle Unterstützung leisten. Hier wird sich in den kommenden Jahren noch viel tun. Andererseits erfordern KI-Anwendungen selbst eine neue Testing-Strategie.“

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