05.11.2020

Nagarro: Wie mit AI der Software-Testing-Aufwand reduziert werden kann

Testing und Testautomatisierung gehören zu den am stärksten wachsenden Services im Zuge der Digitalisierung. Der Bedarf an Spezialisten für diese zeitaufwendige, größtenteils manuelle Aufgabe steigt weiter an und wird in vielen Unternehmen zunehmend zum Flaschenhals für Innovationsprojekte. Eine mögliche Lösung zeichnet sich nun in einem innovativen Praxis-Experiment des Software- und Digitalisierungsspezialisten Nagarro ab.
/artikel/nagarro-software-testing
Nagarro
Das FH Technikum Wien ist unter anderem ein Forschungspartner | (c) FH Technikum Wien
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Das durch die FFG geförderte Nagarro Forschungsprojekt „AI4T“ (Articial Intelligence for Testing) untersucht die Einsatzmöglichkeiten von künstlicher Intelligenz in der Testautomatisierung. 

Nach rund einem Jahr bestätigt sich jetzt Nagarros These: Kosten und Zeiteinsatz für Software-Testing konnten durch künstliche Intelligenz bereichsabhängig um 38 bis 75 Prozent reduziert werden. Umfang, Trefferquote und Relevanz der durchgeführten Testfälle wurden mithilfe selbstlernender Systeme deutlich erhöht, der Analyse-Aufwand von Testergebnissen auf ein Viertel reduziert. Zwar bleiben menschliche Testing-Kapazität und Expertise auch künftig unverzichtbar, aber die Arbeit wird produktiver und somit das Berufsbild positiv beeinflusst.

Nagarro Software-Testing

Das Forschungsprojekt AI4T zielt darauf ab, den stark ansteigenden Testing-Bedarf mithilfe von Artificial Intelligence zu entlasten. Software-Test Lösungen sind laut Nagarro für die digitale Welt überlebensnotwendig und unverzichtbar. Ungetestete Applikationen bergen existenzielle Risiken, wodurch Testing und Qualitätssicherung bestimmende Faktoren für neue Innovationsprojekte sind.

Thomas Steirer, Projektleiter und Experte im internationalen Nagarro Testing Competence Team in Wien, über die Vorteile: „Wenn es uns gelingt, Test-Lifecycles weitgehend zu automatisieren, ist das ein Meilenstein für die Qualitätssicherung und für künftige softwarebasierende Innovationsprojekte weltweit.“

Thomas Steirer, AI4T Projektleiter, Nagarro |(c) B.V.Ederer, Photosandmore.at

Forschung unter realen Bedingungen

Das Ergebnis des ersten Jahres basiert auf vier von insgesamt neun geplanten Use Cases, für die Nagarro u.a. den Flughafen Wien als Projektpartner gewinnen konnte. Gearbeitet wurde mit anonymisierten Testdaten aus praxisnahen Szenarien. Das Forschungsprojekt ist für insgesamt drei Jahre bis 2022 ausgelegt.

(c) Grabner

FH Technikum Wien als Forschungspartner

Mit der FH Technikum Wien ist außerdem ein renommierter Forschungspartner involviert, um die nächste Generation in das Projekt AI4T einzubinden. 

Philipp Urbauer, FH-Technikum Wien Forschungskoordinator  für „Data-Driven, Smart & Secure Systems, über die Forschungspartnerschaft: „Im Forschungsschwerpunkt ‚Data-Driven, Smart & Secure Systems‘ der FH Technikum Wien stellen wir praxisnahe angewandte Forschungsthemen in den Mittelpunkt, wie in diesem Fall aktuelle Ansätze der künstlichen Intelligenz. Durch die aktive Einbeziehung der Studierenden fließt zukunftsorientiertes Wissen direkt in die Lehre ein, werden Fähigkeiten, Wissen und eine erweiterte Kompetenz im Berufsfeld erworben.“

Nagarro: Software-Testing und Job-Perspektiven in diesem Bereich


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Foxyfitness
© Foxyfitness - (v.l.) René Giretzlehner, Florian Gschwandtner und Christian Kaar.

2023 und somit acht Jahre nach dem Runtastic-Exit an Adidas startete Florian Gschwandtner seine neue App Foxyfitness. Anfänglich noch als „Sidehustle“ tituliert, vergrößerte sich die Foxyfitness GmbH und es kamen seine Runtastic-Co-Founder René Giretzlehner und Christian Kaar mit ins Boot.

Gschwandtner verkaufte vor rund einem Jahr zwei Drittel seines neuen Startups an seine ehemaligen Kollegen und es wurde ein neues Ziel ausgerufen: Ein KI-getriebenes App-Unternehmen aus Österreich zu erschaffen – brutkasten berichtete.

Zone5: Kamera erkennt Übungen

Nun und nach einer mehrwöchigen Beta-Phase stellt die Foxyfitness GmbH mit Zone5 eine neue App im Bereich Longevity vor. Die Anwendung nutzt Augmented Reality und Künstliche Intelligenz, um Übungen über die Smartphone-Kamera zu erkennen, zu zählen und in Echtzeit anzuleiten. Dafür sind weder Sensoren noch Wearables oder zusätzliche Hardware erforderlich.

„Zone5 ist ein Produkt wie die 100 Push-ups App„, erklärt Gschwandtner brutkasten gegenüber. „Eine Fitness-App, bei der die Kamera dein Coach wird, inklusive Trainingsplan.“

Die Kamera erkennt mehr als 30 Übungen (Seilspringen, Burpees etc.) automatisch, zählt jede Wiederholung und gibt Feedback. Die Workouts dauern fünf bis 30 Minuten und trainieren gezielt in zwei Intensitätsbereichen: in Zone 2 für die aerobe Grundlage und den Fettstoffwechsel, oder in Zone 5 für maximale Intensität und die Entwicklung der VO2max – jenem Wert, der – laut dem Foxyfitness-Team – in der Longevity-Forschung als einer der stärksten Marker für Gesundheitsspanne und Lebenserwartung gilt.

(c) Foxyfitness

Oder anders gesagt: „Als die maximale Menge an Sauerstoff in Millilitern, die ein Körper während einer körperlichen Belastung pro Minute und Kilogramm Körpergewicht aufnehmen und verwerten kann“.

Longevity-Gedanke kam aus Selbst-Analyse

„Der Longevity-Gedanke (Anm.: bei diesem Projekt) kam eigentlich aus der Selbst-Analyse. Ich beschäftige mich viel mit dieser Thematik“, erklärt Gschwandtner. „Es ist natürlich ein Trend-Thema, aber es geht nicht nur darum ’nur gesund‘ zu leben, sondern auch darum, die Lebenserwartung zu erhöhen und gesund älter zu werden. Heutzutage fangen Menschen ab 30 damit an. Man muss sich bloß ansehen, was im Bereich der Supplements, der Blutanalyse, in Longevity-Laboren oder beim IHHT-Training (Anm.: Intermittierendes Hypoxie-Hyperoxie) passiert.“

Dabei ist für den Gründer vor allem der VO2-max-Wert als Longevity-Indikator essentiell. Gschwandtner zufolge sollte man idealerweise 20 Minuten in der Woche (beim Training) in der Gegend der Zone 5 – also in der höchsten Herzfrequenzzone – verbringen, weil es diesen Wert steigere. „Genau, das ist bei uns einer der Punkte und Gedanken dahinter“, sagt er.

Automatischer Trainingsplan und Zeitraffer

Zone5 bietet für Personen, die nicht selbst planen wollen, auch einen automatisierten 12-Wochen-Trainingsplan, bei dem die App Umfang, Intensität und Übungsauswahl wöchentlich festlegt und an den individuellen Fortschritt anpasst. Alle Trainingseinheiten werden mit Apple Health synchronisiert und können in ein bestehendes Gesundheits- und Trainingsprofil eingebunden werden.

Ein weiteres Merkmal ist die automatische Aufzeichnung jeder Trainingseinheit als Zeitraffer-Video, das lokal auf dem Smartphone gespeichert wird und Übungen, Wiederholungen sowie Trainingszone zeigt. Die Videos sind für das Teilen auf Plattformen wie TikTok, Instagram-Reels oder für Stories vorgesehen und sollen kurze Trainingseinheiten in ein sichtbares, teilbares Ergebnis verwandeln.

Zone5: Cross-Selling und Symbiosen in Planung

„Die meisten Menschen wissen, dass Ausdauer und Kraft die besten Investments in ein langes, gesundes Leben sind. Woran es scheitert, sind nicht die Erkenntnisse, sondern Zeit, Ausrüstung und Anleitung. Genau da setzt Zone5 an: Du brauchst zehn Minuten, ein Smartphone und keinerlei Vorwissen – deine Kamera übernimmt den Rest“, sagt Gschwandtner, der sich des Erfolgs der App sicher ist und andeutet, was aus der Foxyfitness noch kommen wird.

„Ich glaube, es muss gar nicht alles so groß wie Runtastic werden“, sagt er. „Ich bin aber davon überzeugt, dass es eine sehr erfolgreiche App werden kann. Vor allem über eine mittelfristige Zeit, wenn wir noch die eine oder andere App im Fitnessbereich entwickeln und sich gutes Cross-Selling bzw. Symbiosen ergeben.“ Zone5 ist ab sofort im App Store und auf Google Play verfügbar.

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Nagarro: Wie mit AI der Software-Testing-Aufwand reduziert werden kann

  • Das durch die FFG geförderte Nagarro Forschungsprojekt „AI4T“ untersucht die Einsatzmöglichkeiten von künstlicher Intelligenz in der Testautomatisierung.
  • Nach rund einem Jahr bestätigt sich jetzt Nagarros These: Kosten und Zeiteinsatz für Software-Testing konnten durch künstliche Intelligenz bereichsabhängig um 38 bis 75 Prozent reduziert werden.
  • Umfang, Trefferquote und Relevanz der durchgeführten Testfälle wurden mithilfe selbstlernender Systeme deutlich erhöht, der Analyse-Aufwand von Testergebnissen auf ein Viertel reduziert.
  • Das Forschungsprojekt ist für insgesamt drei Jahre ausgelegt bis 2022.
  • Mit der FH Technikum Wien ist außerdem ein renommierter Forschungspartner involviert, um die nächste Generation in das Projekt AI4T einzubinden.
  • Philipp Urbauer, FH-Technikum Wien Research Coordinator für „Data-Driven, Smart & Secure Systems, über die Forschungspartnerschaft: „Im Forschungsschwerpunkt ‚Data-Driven, Smart & Secure Systems‘ der FH Technikum Wien stellen wir praxisnahe angewandte Forschungsthemen in den Mittelpunkt, wie in diesem Fall aktuelle Ansätze der künstlichen Intelligenz.

AI Kontextualisierung

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

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  • Nach rund einem Jahr bestätigt sich jetzt Nagarros These: Kosten und Zeiteinsatz für Software-Testing konnten durch künstliche Intelligenz bereichsabhängig um 38 bis 75 Prozent reduziert werden.
  • Umfang, Trefferquote und Relevanz der durchgeführten Testfälle wurden mithilfe selbstlernender Systeme deutlich erhöht, der Analyse-Aufwand von Testergebnissen auf ein Viertel reduziert.
  • Das Forschungsprojekt ist für insgesamt drei Jahre ausgelegt bis 2022.
  • Mit der FH Technikum Wien ist außerdem ein renommierter Forschungspartner involviert, um die nächste Generation in das Projekt AI4T einzubinden.
  • Philipp Urbauer, FH-Technikum Wien Research Coordinator für „Data-Driven, Smart & Secure Systems, über die Forschungspartnerschaft: „Im Forschungsschwerpunkt ‚Data-Driven, Smart & Secure Systems‘ der FH Technikum Wien stellen wir praxisnahe angewandte Forschungsthemen in den Mittelpunkt, wie in diesem Fall aktuelle Ansätze der künstlichen Intelligenz.

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