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Praxisbeispiele für KI-gestützte Testdatengenerierung

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KI und insbesondere Prompt-Engineering gewinnen in der Softwareentwicklung immer mehr an Bedeutung. Es liegt daher nahe, sich diese Technologie auch in der Disziplin Softwaretest zunutze zu machen. Beispiele dazu sind im Netz und in der Literatur vor allem im Hinblick auf die Testerstellung und -durchführung zu finden. Weniger jedoch im Kontext der Erzeugung von Testdaten.
Dieser Beitrag veranschaulicht anhand von Praxisbeispielen, wie KI die Gewinnung relevanter Testdaten für systematische Systemtests unterstützen kann.

Ausgangslage und Motivation

Die Gebit Solutions GmbH ist darauf spezialisiert, Softwarelösungen für den Handel zu realisieren. Projekte laufen über mehrere Jahre mit zweistelligen Teamgrößen. Einen Schwerpunkt nimmt die Software für den "Point-of-Sale" ein. Gesetzliche, organisatorische wie auch marktbedingte Einflüsse erfordern schnelle Reaktionen. Tester stehen unter dem Druck, in immer kürzeren Zyklen, immer komplexere Systeme auf die Eignung für den produktiven Einsatz zu prüfen.
Die Herausforderung ist eine ausreichende und repräsentative Testdatenbasis zu gewinnen, um ziel- und praxisorientiert testen zu können. Gleichzeitig spielen wirtschaftliche und Effizienzanforderungen eine bedeutende Rolle.
Wie kann KI helfen, das Testen im Hinblick auf Qualitäts- und wirtschaftliche Ziele zu optimieren?

Lösungsweg

Das variantenreiche Verhalten der Software, abhängig von spezifischen Datenkonstellationen, hat vor zwei Jahren dazu geführt, eine datengetriebene Testautomatisierung aufzusetzen.
Die darauffolgende Herausforderung war die Reduzierung manueller Aufwände, z.B. für Anonymisierung, das Vermeiden unnötiger Redundanzen, Bereitstellen aller erforderlichen Variationen, etc.
Das Ganze sollte an produktionsnahen Daten orientiert sein, um die Kundenwirklichkeit möglichst gut im Test zu berücksichtigen.

Der Vortrag zeigt auf, wie die Annäherung an den Einsatz von KI bei der Testdatengenerierung erfolgen kann. Als Erfahrungsbericht aus der Praxis werden Impulse vermittelt, um im eigenen Kontext erste Schritte zu gehen. Die Bandbreite reicht dabei von einfachen Freitexten bis zur Generierung strukturierter Stammdaten sätze.

Das Fazit zeigt schließlich, Optionen und aktuelle Grenzen auf.