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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Die Stadtwerke Klagenfurt versorgen die Region unter anderem mit Strom, Gas, Fernwärme, Wasser und verantworten den öffentlichen Personennahverkehr. © Stadtwerke Klagenfurt

Ob E-Mails, vertrauliche Kunden-Dokumente oder interne Richtlinien: Viele österreichische Unternehmen haben verstanden, dass der Einsatz von künstlicher Intelligenz unausweichlich wird, stehen allerdings vor der Herausforderung, KI sicher in die eigenen Arbeitsabläufe zu integrieren. Bei den Stadtwerken Klagenfurt entschied man sich bewusst gegen Standard-Lizenzen externer US-Hyperscaler und entwickelte stattdessen eine maßgeschneiderte Inhouse-Lösung: den „Stadtwerke GPT“, auch liebevoll „Susi-Sorglos“ genannt.

Die Vision: Ein DSGVO-konformer „Büro-Buddy“

Das Hauptziel war von Beginn an klar definiert: eine sichere Umgebung zu schaffen, in der Mitarbeiter:innen Bedenken bezüglich des Datenschutzes komplett ausräumen können. „Wir wollten unseren Mitarbeitern einen souveränen, DSGVO-konformen Chatbot anbieten, den sie komplett bedenkenlos nutzen können, wo sie personenbezogene Daten von Kunden reinkopieren und vertrauliche Dokumente hochladen können“, erklärt Peter Weratschnig, IT-Bereichsleiter der Stadtwerke Klagenfurt.

Neben der Chatbot-Funktion dient die KI als intelligenter „Büro-Buddy“. Über ein Retrieval-Augmented-Generation-System (RAG) wurden ca. 2.000 Seiten an internen Dokumenten, von Konzernrichtlinien bis hin zu IT-Anleitungen, eingebunden, um Fragen zu regulatorischen Vorgaben oder Systembedienungen direkt zu beantworten.

Der Gamechanger: Die Austria Wirtschaftsservice (aws)-Förderung

Das Projekt hat man nicht alleine umgesetzt, sondern entstand durch den Kontakt mit dem Wiener KI-Startup BReact, das 2022 von Raphael Fakhir und Nemanja Klincov gegründet wurde. Der entscheidende Impuls für die Realisierung lag in der Förderlandschaft. Denn das finanzielle Gesamtinvestment bewegte sich im fast sechsstelligen Bereich, erklärte Weratschnig im Interview.

Hier kam die IÖB-Toolbox-Förderung der Austria Wirtschaftsservice (aws) als entscheidender Beschleuniger ins Spiel. „Ohne diese Förderung hätten wir es nicht gemacht“, betont Weratschnig rückblickend. Die Förderung reduzierte das finanzielle Risiko für die Stadtwerke entscheidend und machte den Weg frei für die gemeinsame Entwicklung mit dem Startup.

Das Förderungsprogramm aws IÖB-Toolbox richtet sich an öffentliche Beschaffer und hat den Zweck, die Planung und Umsetzung von IÖB-Challenges als innovativem Instrument der Markterkundung, juristische und/oder technische Expertise für die Erstellung von Unterlagen für eine geplante Ausschreibung (Modul Prepare), sowie die Durchführung von innovativen Beschaffungen (Modul Transfer) zu ermöglichen. Damit sollen Anreize für eine verstärkte Innovationsnachfrage durch den öffentlichen Sektor gesetzt werden, insbesondere für Vorhaben mit positiven Beiträgen in den Bereichen Nachhaltigkeit und Digitalisierung.

Europäische KI-Architektur On-Premise

Auch technisch setzten die Partner auf digitale Souveränität: Als Sprachmodell dient ein Modell des französischen KI-Unternehmens Mistral, das Mitte des Jahres auch das Linzer Startup EmmiAI kaufte. Die Datenhaltung erfolgt laut Weratschnig ausschließlich On-Premise in eigenen IT-Systemen. Lediglich die reine GPU-Rechenleistung wird bei einem italienischen Anbieter angemietet. „Sobald das Modell nachdenkt, tut es das in dieser Infrastruktur ohne persistente Datenspeicherung. Danach sind keine Datenspuren außerhalb unseres IT-Systems zu finden“, erklärt der IT-Bereichsleiter. Das Resultat ist der angestrebte „Susi Sorglos“-Bot für den internen Arbeitsalltag.

Große Begehrlichkeiten & wertvolle Erkenntnisse

Nach der schrittweisen Bereitstellung als internes Web-Service stieß das Tool auf enormes Interesse in den Fachbereichen. Neben Fachfragen zu Richtlinien entstehen bereits Ideen für eigene Teil-Wissensdatenbanken oder interaktive Schulungsassistenten.

Gleichzeitig liefert das Projekt wertvolle Erkenntnisse für künftige KI-Initiativen. „Der Benefit aus unseren Lessons Learned ist fast ebenso hoch einzustufen wie das Tool an sich“, fasst Weratschnig zusammen. Seine zentralen Ratschläge an andere Unternehmen: Von Beginn an die eigene IT-Architektur und Lieferkette der Dienstleister genau prüfen sowie die Qualität der zugrundeliegenden Analog-Dokumente gründlich analysieren.


Disclaimer: Dieser Artikel ist im Rahmen einer Medienbeauftragung mit der Austria Wirtschaftsservice (aws) entstanden.

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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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