Digitale Qualitätssicherung umfasst auch das Trainieren und Testen von Künstlicher Intelligenz. Mit einer skalierbaren Lösung lassen sich Algorithmen schneller trainieren und die Ergebnisse leichter auf Schwachstellen und Verzerrungen im Lernmuster überprüfen. Damit kann das Risiko eines Bias, sprich einer Diskriminierung durch Künstliche Intelligenz aufgrund mangelhafter Datengrundlage, reduziert werden.

Der Fokus auf Geschäftsziele und Kundenerwartungen ist aktuell die größte Herausforderung auf dem Weg zu Agilität und zur Akzeptanz von DevOps. Zu diesem Ergebnis kommt der World Quality Report 2019-20 (WQR), der von Capgemini und Sogeti, Teil der Capgemini-Gruppe, in Zusammenarbeit mit Micro Focus veröffentlicht wird. 

Immer mehr Unternehmen bereiten ihre IT-Sicherheitsteams mit Simulationen auf anspruchsvolle Gegner vor, um Lücken in bestehenden Sicherheitsstrategien zu finden. Ein Ansatz ist die Durchführung von sogenannten Red-Team/Blue-Team-Tests.

Eperi, Experte für Cloud-Data-Protection-Lösungen, bringt eine neue Lösung für die sichere und automatisierte Testdatengenerierung auf den Markt. Die Lösung ermöglicht erstmalig, Daten in Datenbanken und Anwendungen durch Tokenisierung zu desensibilisieren – und das konsistent über all diese Systeme hinweg. 

DevOps haben die Abläufe in der Software-Entwicklung rasant beschleunigt. Unternehmen bringen ihre Anwendungen heute schneller zur Marktreife und stellen für ihre Kunden oft im Tagesrhythmus neue Builds bereit. Die Praxis zeigt aber, dass die Qualitätssicherung nicht immer mit dem agilen Tempo Schritt halten kann.

Continuous Testing ist in großen Unternehmen auf dem Vormarsch, ohne Verbesserung der Technologie- und Teamstrukturen gewinnen diese jedoch keine Wettbewerbsvorteile. Capgemini und Sogeti veröffentlichen in Zusammenarbeit mit Broadcom den Continuous Testing Report 2019 (CTR 2019), eine Studie über die Möglichkeit schneller und effizienter Validierung von Software Releases in agilen Entwicklungen durch hochautomatisierte Tests.

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.

Microservices bieten etliche Vorteile, für das Testing ergeben sich aber neue Herausforderungen, denn die Komplexität nimmt deutlich zu. Das Münchner IT-Unternehmen Consol zeigt, welche Herausforderungen bestehen und welche Maßnahmen ergriffen werden müssen, um ein effizientes Testen sicherzustellen.