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KI-Training

Erfahren Sie, wie Sie generative KI nahtlos in Ihre Workflows integrieren und optimal nutzen.

Tester mit KI stärken

Generative KI im Software-Testing meistern

Generative KI verändert die Arbeitsweise grundlegend und schafft neue Möglichkeiten für Effizienz und Innovation. Doch viele Teams schöpfen ihr Potenzial nicht aus – sei es durch fehlende Expertise, begrenzte Ressourcen oder ethische Unsicherheiten. Ohne eine fundierte Strategie bleibt das Potenzial von KI weitgehend ungenutzt, wodurch Produktivität und Problemlösungspotenzial eingeschränkt werden.

Unser Schulungsprogramm stattet Sie und Ihr Team mit dem Wissen aus, um KI gezielt für fundierte Entscheidungen und eine höhere Produktivität zu nutzen. Durch praktische Übungen mit großen Sprachmodellen (LLMs) lernen Sie deren Potenzial, Einschränkungen und ethische Herausforderungen kennen – ganz ohne Programmierkenntnisse.

Sie erfahren, wie Sie präzise Prompts entwickeln, um die KI-Genauigkeit zu verbessern, Verzerrungen zu minimieren und Testfälle schneller zu generieren.

Dank fortlaufender Unterstützung gewinnen Sie die Sicherheit, KI effizient in Ihre Testprozesse zu integrieren – für mehr Effizienz bei gleichbleibender Kontrolle. Egal, ob Einsteiger oder erfahrener Anwender – dieses Training verschafft Ihnen einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil im Umgang mit KI.

Wir helfen Ihnen gerne

Mit KI intelligenter, schneller und zuverlässiger testen

KI-Prompting & Abfragen Lernen Sie, präzise Prompts zu formulieren, um große Sprachmodelle (LLMs) für die Generierung von Testfällen, Debugging und exploratives Testing optimal zu nutzen.

Ethischer & verantwortungsvoller
KI-Einsatz Meistern Sie zentrale Herausforderungen wie Bias, Sicherheitsrisiken, regulatorische Anforderungen und die ökologischen Auswirkungen KI-gestützter Testverfahren.

Verbesserung der KI-Genauigkeit Lernen Sie, wie Sie KI-generierte Ergebnisse gezielt prüfen und optimieren, um Verzerrungen zu minimieren und verlässliche, konsistente Resultate zu gewährleisten.

Nahtlose Integration in Workflows Erfahren Sie, wie Sie KI in bestehende Testprozesse einbinden und bewährte Methoden für die Zusammenarbeit mit KI entwickeln.

Bewertung von KI-Modellen Lernen Sie, wie Sie verschiedene KI-gestützte Tools analysieren, LLMs vergleichen und die passenden KI-Lösungen für Ihre Testanforderungen auswählen.

Testtechniken mit generativer KI Erfahren Sie, wie generative KI für automatisierte Testgenerierung, Defektvorhersage und intelligente Testdatenerstellung eingesetzt werden kann.

Bringen Sie Ihre Testing-Skills auf das nächste Level

Optimieren Sie Ihre Prozesse mit generativer KI

In unserer praxisnahen Schulung erhalten Sie fundiertes Wissen und praktische Erfahrung, um generative KI gezielt in Ihre Testprozesse zu integrieren. Lernen Sie, generative KI strategisch einzusetzen, Testfälle intelligent zu generieren und mit KI-gestützten Insights die Qualität und Effizienz Ihrer Tests zu steigern.

Mehr über das Trainingsprogramm erfahren

FAQ

Häufige Fragen zu KI Training

Für wen ist dieses Training geeignet?

Dieses Training richtet sich an alle, die in der Softwareentwicklung und Qualitätssicherung tätig sind – darunter QA-Consultants, Entwickler, Projektmanager, Automatisierungsingenieure, Product Owner, Quality Engineers und QA-Manager. Egal, ob Sie neu in der Welt der KI sind oder Ihre Expertise vertiefen möchten – dieser Kurs bietet praxisnahes, hands-on Lernen.

Wie unterstützt KI das Software-Testing?

KI steigert die Effizienz der Testautomatisierung, indem sie Testfälle intelligent erstellt und ausführt, wodurch der Zeit- und Arbeitsaufwand für repetitive Aufgaben erheblich reduziert wird. Sie verbessert die Testabdeckung durch die Analyse großer Datenmengen, die Erkennung von Fehlermustern und die Vorhersage fehleranfälliger Bereiche. KI-gestützte Testwerkzeuge passen sich dynamisch an Softwareänderungen an, verringern den manuellen Wartungsaufwand und erhöhen die Stabilität automatisierter Tests.

Zusätzlich verbessert KI das risikobasierte Testing, indem sie Testfälle gezielt nach ihrem Einfluss und Fehlerrisiko priorisiert. Exploratives Testing profitiert von KI-gestützten Edge-Case-Vorschlägen, automatischer Testdatengenerierung und optimierten Workflows. Mithilfe leistungsstarker Analysen ermöglicht KI fundierte Entscheidungen, indem sie Echtzeit-Einblicke in die Softwarequalität liefert, Anomalien erkennt und versteckte Probleme frühzeitig aufdeckt.

Kann KI das manuelle Testing vollständig ersetzen?

Nein, KI ist ein leistungsstarker Assistent, aber kein vollständiger Ersatz. Sie brilliert bei Automatisierung, Mustererkennung und repetitiven Aufgaben, doch menschliche Tester bleiben unverzichtbar – insbesondere für exploratives Testing, kritisches Denken und die Bewertung komplexer Szenarien.

Welche ethischen Herausforderungen bringt der Einsatz von KI im Testing mit sich?

Der Einsatz von KI beim Testen bringt viele Vorteile, wirft aber auch wichtige ethische Fragen auf, die berücksichtigt werden müssen:

Bias und Fairness – KI-Modelle können Verzerrungen aus Trainingsdaten übernehmen und zu unfairen oder verzerrten Testergebnissen führen. Vielfältige und repräsentative Datensätze sowie eine kontinuierliche Validierung der KI-Ausgaben helfen, Bias zu minimieren.
Datenschutz und Sicherheitsrisiken – KI-gestütztes Testing verarbeitet oft große Mengen sensibler Daten. Tester müssen sicherstellen, dass gesetzliche Vorgaben wie GDPR, HIPAA oder ISO-Standards eingehalten werden, um den Datenschutz zu gewährleisten und unbefugte Datenweitergabe zu verhindern.
Transparenz & Nachvollziehbarkeit – KI-generierte Testergebnisse, Fehlerprognosen und Risikobewertungen sollten erklärbar und überprüfbar sein. Unternehmen müssen sicherstellen, dass KI-gestützte Entscheidungen nachvollzogen, verstanden und von menschlichen Testern validiert werden können.
Menschliche Expertise bleibt unersetzlich – KI kann Tester unterstützen, aber nicht ihre Intuition und Kreativität ersetzen. Ein bewusster Einsatz ist nötig, um eine sinnvolle Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine zu gewährleisten.
Ethischer Einsatz von KI in der Automatisierung – KI sollte Tester unterstützen, nicht ersetzen. Eine ausgewogene Nutzung, bei der KI menschliche Entscheidungen ergänzt, statt kritisches Denken zu eliminieren, ist essenziell.
Einhaltung gesetzlicher Vorgaben – Der Einsatz von KI beim Testen muss mit geltenden Vorschriften und ethischen Richtlinien abgestimmt sein, um regulatorische Risiken zu minimieren.

Wie sieht die Zukunft von KI im Software-Testing aus?

Die Zukunft des Testings ist intelligent, automatisiert und vorausschauend. Diese Entwicklungen prägen die nächste Generation der Software-Qualitätssicherung:

Selbstlernende Testautomatisierung – KI wird in der Lage sein, aus vergangenen Testdurchläufen zu lernen, sich an Software-Updates anzupassen und Testfälle automatisch zu aktualisieren, wodurch der Wartungsaufwand erheblich sinkt.
Prädiktive Analysen im Testing – Durch die Analyse historischer Daten kann KI Muster erkennen und vorhersagen, in welchen Bereichen Fehler am wahrscheinlichsten auftreten, sodass Tester ihre Ressourcen gezielter einsetzen können.
Autonomes Testing – KI-gesteuerte Bots führen Tests selbstständig durch, analysieren Ergebnisse und generieren neue Testfälle, wodurch Effizienz und Testabdeckung steigen.
KI-unterstütztes exploratives Testing – KI schlägt Testfälle vor, identifiziert Edge Cases und hebt kritische Bereiche hervor, die basierend auf bisherigen Fehler und Anwendungsanalysen genauer untersucht werden sollten.
Intelligente Fehleranalyse & Ursachenforschung – KI identifiziert Fehlerursachen schneller, kategorisiert Defekte und schlägt Lösungen vor, um das Debugging effizienter zu gestalten.