14:00- 14:45
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Von natürlicher Sprache zu intelligenten Workflows – KI mit ALM und UFT Aviator
Wie verändert KI die tägliche Arbeit mit etablierten Testing- und ALM-Lösungen? Anhand von ALM Aviator und UFT Aviator zeigen wir zwei konkrete Einsatzmöglichkeiten, bei denen Large Language Models direkt in bestehende Arbeitsabläufe integriert werden.
Mit ALM Aviator lassen sich individuelle Workflows schaffen, die Anwender bei ihrer täglichen Arbeit im ALM-Umfeld unterstützen und neue Möglichkeiten im Umgang mit Informationen und Prozessen eröffnen. Bei UFT Aviator wird natürliche Sprache zum Bestandteil der Testautomatisierung: Statt Checkpoints aufwendig zu konfigurieren, beschreiben Anwender, was an einer bestimmten Stelle geprüft werden soll – die Umsetzung übernimmt die KI.
Der Vortrag zeigt anhand konkreter Beispiele, wie KI die Arbeit im Testing vereinfachen und bestehende Werkzeuge intelligenter machen kann – und wo daraus echter Mehrwert für den Testalltag entsteht.
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Benjamin Brender, OpenText
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14:45-15:30
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Vom Prompt zum wartbaren Test – KI in der praktischen Testautomatisierung
Kann KI heute aus einer natürlichsprachlichen Testbeschreibung tatsächlich brauchbare Testautomatisierung erzeugen? Anhand eines konkreten Beispiels mit OpenText Aviator und QAptain verfolgen wir den Weg von der Testidee bis zum ausführbaren Testcode.
Dabei betrachten wir nicht nur die Generierung, sondern vor allem die Praxistauglichkeit:
- Wie reproduzierbar und wartbar sind die Ergebnisse?
- Welche Informationen benötigt die KI?
- Wo bleiben Testdesign, Review und technisches Verständnis unverzichtbar?
- Wie lassen sich Datenhoheit, Nachvollziehbarkeit und der Betrieb in eigener Infrastruktur sicherstellen?
Das Ergebnis ist ein realistischer Blick darauf, was KI in der Testautomatisierung heute leisten kann – und wo ihre Grenzen liegen.
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Daniel Horn, Accompio
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