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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Die beiden CEOs von ParityQC: Wolfgang Lechner und Magdalena Hauser. | © Günther Egger

In der öffentlichen Wahrnehmung ist Quantencomputing nach wie vor eine Zukunftstechnologie. In der Breite ist diese definitiv noch nicht angekommen. Entsprechend sind auch viele Startups in dem Feld noch die klassische Wette auf die Zukunft, wie sie im Hightech-Bereich üblich ist: massive Forschungsausgaben und noch keine Umsätze. Dass es aber nicht so sein muss, beweist das Innsbrucker Quanten-Scaleup ParityQC.

Dieses legte nun seinen Jahresabschluss für 2025 vor. Als GmbH und „kleine Kapitalgesellschaft“ gelten dabei eingeschränkte Berichtspflichten – so muss etwa die Gewinn- und Verlustrechnung nicht veröffentlicht werden. Aus dem Bericht lässt sich der Gewinn aber (im Gegensatz zum Umsatz) genau ableiten.

1,46 Millionen Euro Gewinn mit nur 27 Mitarbeiter:innen

ParityQC stand demnach 2025 bei einem Bilanzgewinn von knapp über drei Millionen Euro. Abzüglich des Gewinnvortrags ergibt sich ein Jahresüberschuss von etwa 1,46 Millionen Euro – und das mit 27 Mitarbeiter:innen. Bereits im Jahr 2024 hatte das Scaleup einen Gewinn von rund 1,36 Millionen Euro zu Buche stehen.

Die Umsätze lassen sich dagegen – wie erwähnt – nicht aus dem Bericht ableiten. Bekannt ist, dass ParityQC an mehreren Großaufträgen im Quantenbereich beteiligt ist. Brutkasten berichtete zuletzt Ende Juni über einen 35-Millionen-Euro-Deal mit der deutschen Cyberagentur, der Innovationsabteilung des deutschen Verteidigungsministeriums.

Fast 14 Millionen Euro liquide Mittel

Neben den Gewinnen sind auch die liquiden Mittel, die aus dem Bericht hervorgehen, beachtlich. Diese betrugen mit Abschluss 2025 fast 14 Millionen Euro und damit fast 93 Prozent der Bilanzsumme von rund 15 Millionen Euro. Mit rund 12,6 Millionen Euro Eigenkapital kommt ParityQC zudem auf eine Eigenkapitalquote von 83,7 Prozent. Und schließlich: Kapitalrücklagen von 9,49 Millionen Euro, die schon 2024 zu Buche standen, blieben unangetastet.

Eine logische Ableitung aus all den Zahlen: Das Kapital aus der großen (nicht konkret bezifferten) Finanzierungsrunde 2024 – brutkasten berichtete – wurde kaum bis gar nicht gebraucht. Auch das ist für Scaleups im Hightech-Bereich alles andere als üblich.

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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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