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.“

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Michael Dobersberger ist der "Startup-Wingman" im Silicon Valley. | © brutkasten

Das Silicon Valley ist nach wie vor das unangefochtene Epizentrum der globalen Tech-Welt. Ein Großteil des weltweiten Risikokapitals ist in der Region rund um San Francisco gebündelt. Für europäische Startups birgt der Markteintritt in den US-amerikanischen Raum jedoch erhebliche kulturelle wie strukturelle Hürden. Genau an dieser Schnittstelle setzt die Arbeit von Michael Dobersberger an. Brutkasten hat ihm einen Tag lang in San Francisco über die Schulter geschaut.

Michael Dobersberger im Gespräch mit brutkasten-Redakteurin Ann-Kathrin Salmen vor der Bay Bridge in San Francisco. © brutkasten

Ein Ökosystem für den Aufstieg

Als Co-Direktor der Initiative Open Austria, einem Joint Venture der Wirtschaftskammer Österreich und des Außenministeriums, fungiert Dobersberger als strategischer Sparring-Partner vor Ort. Während die WKÖ-AußenwirtschaftsCenter in New York und Los Angeles das operative Tagesgeschäft im Exportgeschäft abwickeln, konzentriert sich das AußenwirtschaftsCenter in San Francisco unter seiner Leitung auf spezialisierte Formate.

„Ich sehe meine Aufgabe darin, Startups ready für das Silicon Valley zu machen, damit sie einen gewissen Startvorteil gegenüber anderen europäischen Startups haben“, erklärt Dobersberger im Gespräch. Sein Aufgabengebiet umfasst gezieltes Startup-Coaching für den US-Markteintritt sowie Innovation Scouting für etablierte Großunternehmen. Die Nachfrage ist hoch: „Allein heuer habe ich schon über 260 Unternehmen in einem meiner Programme gehabt.“

Die Teilnehmer:innen des GOUSA Kickoffs im Silicon Valley. © Michael Dobersberger

Das Mindset: Ja, wenn … statt Nein, weil …

Die kulturellen Gräben zwischen europäischen und US-amerikanischen Entrepreneurship-Zugängen erlebt Dobersberger täglich. Während hierzulande Risiken oft im Vordergrund stehen, herrscht in Kalifornien eine ausgeprägte Optimierungskultur.

Den zentralen Unterschied im Denkansatz bringt Dobersberger pragmatisch auf den Punkt: „In den USA heißt es: ‚Es kann funktionieren, wenn …‘, während in Europa oft gesagt wird: ‚Das funktioniert nicht, weil …‘“. Es gehe keineswegs darum, kritische Einwände zu ignorieren, sondern Geschäftsideen konstruktiv zu bewerten und Chancen in den Mittelpunkt zu rücken.

Schnelligkeit und ein realistischer Blick auf Fehler

Ein entscheidender Erfolgsfaktor am US-Markt sei die Umsetzungsgeschwindigkeit. „Du musst nicht besser sein, du musst schneller sein“, betont Dobersberger. Wer rasch am Markt testet, gewinnt wertvolles Feedback und kann Mitbewerber überholen.

Ergänzt wird dieses Tempo durch den vielzitierten Umgang mit dem Scheitern, der jedoch häufig missverstanden werde. Fehler seien zwar Teil der Lernkurve, dürften das Unternehmen jedoch nicht ruinieren. „Fail fast, fail often – and keep the price to a minimum“, bringt es Dobersberger auf den Punkt. Das bedeutet übersetzt so viel wie: „Scheitere schnell, oft und halte die Kosten dabei auf einem Minimum.“

Präzision fordert der Experte auch beim Markenauftritt und Produktstart. Zu langes Perfektionieren im Stillen sei gefährlich: „Wenn du nicht irgendwann sagst: ‚Mein erstes Produkt war so peinlich‘, dann bist du zu spät an den Markt gegangen“, veranschaulicht er eindrücklich.

Ein Großteil von Dobersbergers Arbeit besteht darin, Menschen miteinander zu vernetzen. © brutkasten

Die Matrjoschka-Logik beim Pitchen

Auch in der Kommunikation rät Dobersberger zu einer radikalen Vereinfachung. Statt technischer Details müsse in den ersten Sekunden das zugrundeliegende Problem im Fokus stehen. Dobersberger nutzt dafür das Bild einer umgekehrten Matrjoschka-Puppe.

„Die erste Matrjoschka ist die wichtigste – das ist dein Why“, erklärt er. Ziel der ersten 40 Sekunden sei es nicht, das gesamte Produkt zu erklären, sondern Neugier zu wecken und Folgetermine zu sichern. Wer zu tief ins Technische abgleite, verliere das Gegenüber rasch.

Menschen investieren in Menschen

Zudem entscheide die Persönlichkeit des Gründerteams oft mehr als die Technologie selbst. Das Feedback internationaler Investor:innen zeichne hier ein klares Bild: „Die Investoren investieren zu 90 Prozent ins Team und zu zehn Prozent in die Technologie.“ Starken Gründerpersönlichkeiten traue man eher zu, Märkte zu erschließen und Geschäftsmodelle bei Bedarf anzupassen.

Mit diesem ganzheitlichen Ansatz, von der Schärfung der Story bis hin zur Vernetzung vor Ort, unterstützt Dobersberger heimische Gründer:innen dabei, im Silicon Valley nachhaltig Fuß zu fassen.

Dobersberger mit seinem ehemaligen indonesischen Diplomaten-Kennzeichen. Vor seiner Zeit in Amerika war er in Indonesien, Serbien und England tätig. © brutkasten
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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

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  • 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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