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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Neoh-Co-Founder und CEO Manuel Zeller | (c) Neoh / Thomas Hofmann-Primavesi/Canva

Weniger Inhalt, sinkende Qualität, größere Verpackungen bei gleichem Preis. Die Profit-Tricks der Lebensmittelhersteller sind zahlreich. Milka zeigte es letztes Jahr: Ihre Tafeln schrumpften um mehrere Gramm, der Preis wurde sogar erhöht. Auf Fälle wie diese macht der Verein für Konsumenteninformation (VKI) mit der Wahl zu „Konsum-Ente“ jedes Jahr aufmerksam. 2026 ist mit Neoh ein bekanntes heimisches Scaleup nominiert. Konsument:innen würden laut VKI bei dem Neoh-Crunch-Riegel „aufgrund der Verpackungsgröße mehr oder größere Riegel“ erwarten.

Fünf Riegel, eine Verpackungsmaschine

CEO und Gründer Manuel Zeller äußerte sich nun auf LinkedIn dazu. Alle fünf Riegel des Unternehmens hätten aufgrund unterschiedlicher Dichte auch unterschiedliche Größen. So sei der „luftige“ Cocos-Riegel viel größer als der Crunch-Riegel.

„Dennoch hat unser Produzent nur einen Verpackungsautomaten auf dieser Linie für uns. Ein zusätzlicher Verpackungsautomat oder die Individualisierung der Werkzeuge ist eine riesige Investition. Deshalb verwenden wir für alle Riegel dasselbe Format, und können noch nicht individuell auf die unterschiedlichen Volumina eingehen“, erklärt Zeller, der ankündigt, die Verpackung in Zukunft an die Größe der Riegel anzupassen. Das dürfte aber noch dauern, denn Neoh stehe grundsätzlich vor einer „Mammutaufgabe“, die Industrie zu weniger Zucker zu transformieren.

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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

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