Auf den heutigen wettbewerbsintensiven Märkten ist es von entscheidender Bedeutung, schnell qualitativ hochwertige Produkte zu liefern, die den Kunden ein hervorragendes Erlebnis bieten. Herkömmliche Testmethoden können mit kontinuierlichen Release-Zyklen, komplexen Architekturen und der wachsenden Nachfrage nach nahtlosen, plattformübergreifenden Benutzererlebnissen nur schwer Schritt halten. Daher setzen Unternehmen jetzt auf KI-gesteuerte Automatisierung, um diese Lücke zu schließen. Es wird erwartet, dass der globale KI-Markt für Softwaretests bis 2033 einen Wert von 10,6 Mrd. USD erreichen wird, ausgehend von 1,9 Mrd. USD im Jahr 2023, mit einer durchschnittlichen Wachstumsrate von 18,70 % im Prognosezeitraum von 2024 bis 2033. (Quelle: market.us)
eInfochips hat AI Studio entwickelt, eine fortschrittliche, KI-gesteuerte Multi-Agenten-Testplattform, die mehrere Phasen des Software-Test-Lebenszyklus automatisiert. AI Studio minimiert manuelle Eingriffe, beschleunigt die Projektlaufzeiten und verbessert die allgemeine Testeffizienz und -genauigkeit durch den Einsatz autonomer Agenten und modernster KI-Techniken.
Nutzen Sie die KI-gestützte Dokumentenverarbeitung, um Anforderungsdokumente zu analysieren und automatisch zu erkennen, was getestet werden muss.
Umwandlung der analysierten Anforderungen in gut strukturierte Benutzergeschichten mit klar definierten Akzeptanzkriterien und Gewährleistung der Abstimmung mit den Entwicklungsteams.
Generieren Sie automatisch umfassende Testfälle aus User Stories, um eine gründliche Abdeckung und robuste Qualitätssicherung zu gewährleisten.
Generieren Sie Playwright- und Selenium-Automatisierungsskripte aus aufgezeichneten Test-Workflows und erfassten Elementen.
Ermöglichen Sie KI-Agenten die Erkennung von APIs, die Erstellung von Anfragen und die Validierung von Antworten und optimieren Sie so die End-to-End-API-Tests.
Nutzen Sie KI-gesteuerte Multi-Agenten zur intelligenten Generierung und Ausführung mobiler Testfälle für Android- und iOS-Plattformen.
Erfassen Sie manuelle Testabläufe, um Benutzerinteraktionen aufzuzeichnen und in automatisierbare Testszenarien zu konvertieren.
Automatische Überprüfung und Validierung der Webfunktionalität in mehreren Sprachen und Sprachräumen, um die globale Einsatzfähigkeit sicherzustellen.
Analysieren Sie Testergebnisse mit KI-gesteuerten Erkenntnissen und erstellen Sie professionelle Berichte mit detaillierten Metriken und Qualitätsanalysen.
Generieren Sie Framework-fertige Testfälle, die wiederverwendbar, gut strukturiert und auf Ihre Automatisierungsstandards abgestimmt sind.
Erzielen Sie Effizienzsteigerungen von bis zu 40 % in allen Phasen des Testlebenszyklus, von der Erstellung von Storys und dem manuellen Entwurf von Testfällen bis zur Entwicklung von Automatisierungsskripten, Wartung, Überprüfung und Berichtsanalyse.
Einsatz eines lokalen LLM (weniger als 25 Milliarden Parameter); dadurch werden die Betriebskosten gesenkt und die Datensicherheit erhöht, während gleichzeitig eine zuverlässige Leistung für die Testautomatisierung und -analyse gewährleistet wird.
Generieren Sie in Echtzeit nachvollziehbare Erkenntnisse durch LLM-gesteuerte Analysen, die es Ingenieuren und QA-Teams ermöglichen, die Testvollständigkeit zu verbessern und Abdeckungslücken proaktiv zu erkennen.
Der Accelerator verkürzt die Testzeiten und hilft Unternehmen, qualitativ hochwertige Produkte schneller zu liefern, ohne dabei die Sicherheit oder Leistung zu beeinträchtigen.
Die Plattform hilft Unternehmen dabei, den Testaufwand zu reduzieren, die Abdeckung zu verbessern und Release-Zyklen zu beschleunigen, indem sie Agentic & GenAI zur Unterstützung bei der Testkonzeption, -durchführung und -analyse in Web-, Mobil-, API-, Desktop- und eingebetteten Systemen einsetzt.
Wir schlagen einen Proof-of-Concept (POC) vor, bei dem die von der Plattform generierten Ergebnisse mit bestehenden Testansätzen verglichen werden, um die Reduzierung des Aufwands, die Abdeckung und die Ausführungsgeschwindigkeit zu bewerten.
Die Lösung unterstützt flexible Bereitstellungsmodelle. Dies gewährleistet Datenresidenz, Sicherheit und Flexibilität bei der Bereitstellung:
Ja. Eine einzige Bereitstellung kann mehrere Teams, Projekte und Domänen unterstützen und ermöglicht so die Wiederverwendung von Testressourcen, Konfigurationen und Wissen im gesamten Unternehmen.
Alle KI-generierten Ergebnisse sind transparent, überprüfbar und editierbar. Die Überprüfung durch Menschen ist Teil des Arbeitsablaufs und gewährleistet Genauigkeit und Kontrolle.
Die Sicherheit wird durch folgende Maßnahmen gewährleistet: Einsatz in kontrollierten Umgebungen, Unterstützung für On-Premise- und Private-Cloud-Hosting, Isolierung von Kundendaten und Zugriffskontrolle auf Unternehmensniveau.
Die AI Studio-Plattform verursacht keine separaten Lizenzkosten. Kunden zahlen nur für die Nutzung ausgewählter KI-Modelle (sofern extern) auf Basis der Nutzung und der Funktionen. Die Anpassung ist optional und wird separat berechnet.
AI Studio unterstützt hybride Teststrategien, die manuelle, halbautomatische und simulierte Testansätze kombinieren. Es ersetzt nicht die vollständigen Hardwarebeschränkungen, sondern ergänzt die Testabläufe durch KI-gesteuerte Intelligenz und hilft dabei, das Testdesign zu optimieren, risikoreiche Szenarien zu priorisieren und sich wiederholende manuelle Arbeiten zu reduzieren, selbst wenn eine vollständige Automatisierung aufgrund von Hardwareabhängigkeiten nur begrenzt möglich ist.
AI Studio nutzt GenAI, um aktualisierte Anforderungen zu analysieren und bei der Aktualisierung betroffener Testfälle zu helfen, veraltete oder redundante Tests zu identifizieren und neue Testszenarien für geänderte Funktionen vorzuschlagen. Dies reduziert den manuellen Aufwand für die Testwartung erheblich.
AI Studio bietet eine lückenlose Rückverfolgbarkeit über Anforderungen, User Stories, Testfälle und Testergebnisse hinweg. Dies ermöglicht eine auditfähige Dokumentation, Wirkungsanalysen und Compliance-Berichte mit minimalem manuellem Aufwand.
AI Studio verbessert die Zuverlässigkeit von GUI-Tests, indem es bei der Entwicklung robuster Lokalisierungsstrategien hilft, durch Ausführungsanalysen unzuverlässige Tests und Timing-Probleme identifiziert und Selbstheilungs- oder alternative Validierungsansätze empfiehlt. Dies reduziert den Wartungsaufwand und verbessert die Stabilität der Automatisierung.
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