Aus dem neuesten World Quality Report (WQR) geht hervor, dass eine gute User Experience bei IT-Entscheidern auf der Prioritätenliste ganz oben steht. Um diese zu erreichen, wird vermehrt mit Technologien wie Künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) experimentiert.
Gerade Testing-Prozesse sollen durch Automatisierung effizienter gestaltet werden. Doch der WQR zeigt auch, dass 2017 und 2018 bei weniger als 18 Prozent der durchgeführten Tests entsprechende Tools zum Einsatz kamen. Die Implementierung im QA- und Testing-Bereich bringt einige Probleme mit sich. Raffi Margaliot, Senior Vice President and General Manager bei Micro Focus, erklärt, wie man sich in fünf Schritten für die Zukunft aufstellt:
1. Testing optimieren
In der Regel ist es sinnvoll, Prozesse Schritt für Schritt zu automatisieren. Dabei gilt es zunächst, Ziele und Bottlenecks zu identifizieren. Zeitgemäße Teams verwenden Analysen von Projektdaten, Produktionsdaten und modellbasierten Tests. Sie setzen KI-Techniken ein, um die Ausrichtung der Tests zu bestimmen. Es ist essenziell zu identifizieren, welche Anwendungen für den Kunden am wichtigsten sind, und diese Informationen in die Tests einfließen zu lassen.
2. Automatisierung erweitern
Eine Testumgebung manuell zu erstellen
