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.
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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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fonio
© fonio/canva - Alexander Brix.

Das Scaleup fonio.ai von Daniel Keinrath und Matthias Gruber ist eines der aufstrebendsten Startups Österreichs. Im Juni sicherte man sich ein 14,6 Millionen Euro Seed-Investment und knackte rund zwei Monate später die 10-Mio.-ARR-Marke. Am AustrianStartups Summit verkündete CCO Alexander Brix gegenüber brutkasten die nächsten Ziele. Und die sind ambitioniert.

fonio: Globaler Rollout

Fonio.ai möchte im kommenden Jahr seine Präsenz global ausbauen. „Wir wollen 20 neue Märkte in Nord Amerika und Europa aufgreifen“, sagt Brix. „Wir streben aber auch Asien an, um auf der globalen Landkarte präsent zu bleiben und eine global führende Marke aus Wien heraus aufzubauen. Auch ein Büro in New York ist geplant. Das größte Risiko für uns ist momentan, langsamer zu werden und unsere schnelle Arbeitskultur zu verlieren.“

Mehr Arbeitskraft geplant

In diesem Sinne möchte das Wiener KI-Startup 2027 auch 300 neue Mitarbeiter:innen einstellen und schielt schon, zumindest peripher, auf einen Decacorn-Status hin. Eine genaue Timeline dafür hat das Team nicht, aber das Mindset dafür wohl bereits inhaliert, wenn Brix sagt: „Es ist kein Status, auf den man hinarbeitet, sondern man möchte einen guten Job machen und das Produkt in möglichst viele Unternehmen bringen. Dass man dann vielleicht Decacorn wird, ist ein Nebeneffekt. Einen Zeitrahmen, bis wir das schaffen, haben wir uns nicht gesetzt, aber es ist unsere Ambition einen Global Player zu bauen und sicherzustellen, dass der ‚AI Communication Layer‘ aus Europa kommt und nicht von amerikanischen oder vielleicht chinesischen Unternehmen besetzt wird. Wer die Kommunikation beherrscht, der hat sehr viel Macht. Und wir wollen diese Macht auf jeden Fall in Europa halten. Das heißt, um das zu schaffen, ist es der natürliche Weg, dass wir ein Decacorn werden.“

Series-A steht an

Auf diesem Weg habe man aktuell ein Angebot entwickelt, das mittlerweile sämtliche textbasierten Kommunikationskanäle sowie Telefonsysteme in Form von PBX umfasse. Damit könne man die gesamte „Communication Suite“ mittelständischer Unternehmen bereits vollständig abdecken, erzählt Brix von einer weiteren Neuerung. Eine andere Neuigkeit betrifft die Finanzierung. Zwar gibt sich Brix dazu etwas bedeckt, lässt aber fallen, dass man kurz vor einer Series-A-Finanzierung stehe. Details sollen im kommenden Jahr folgen.

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AI Summaries

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?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

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