top of page

CIOs für vermehrten Einsatz von künstlicher Intelligenz zur Qualitätssteigerung

Relevanz der Qualitätssicherung und der Modernisierung in der IT enorm gestiegen; Einsatz von KI aber noch nicht ausgereift

Bernd Bugelnig, CEO von Capgemini in Österreich (Credit: Capgemini; Abdruck honorarfrei)

Der höhere Stellenwert der Qualitätssicherung (Quality Assurance, QA) führt zu einer deutlichen Verschiebung hin zu einem stärker orchestrierten Ansatz bei der Softwareentwicklung. Dies ist das Ergebnis der 13. Ausgabe des World Quality Reports 2021-2022, der heute von Capgemini, Sogeti und Micro Focus veröffentlicht wurde. Die Erwartungen an das Testen und die Qualitätssicherung werden dabei realistischer, schlussfolgert der Report. Wichtige Schwerpunkte innerhalb der IT-Strategie wie die Verbesserung des Kundenerlebnisses (63 Prozent), höhere Sicherheit (62 Prozent), schnellere Reaktionsfähigkeit auf geschäftliche Anforderungen (61 Prozent) sowie die hohe Qualität von Softwarelösungen (61 Prozent) werden weitgehend gleich gewichtet. Ebenso haben sich bei Qualitätssicherung und im Testen Künstliche Intelligenz (KI) agile Praktiken und DevOps und insbesondere der aufkommende Anwendungsbereich der Intelligenten Industrie[1] deutlich entwickelt.


„Der diesjährige World Quality Report zeigt deutlich, dass sich die Wahrnehmung und die Aufmerksamkeit für die Qualitätssicherung als Ganzes verändert haben", sagt Bernd Bugelnig, CEO von Capgemini in Österreich. „Die Pandemie hat die Bedeutung von Agilität für Unternehmen in allen Branchen verstärkt. Gleichzeitig wird Unternehmen immer bewusster, welche Relevanz und welchen Wert die Qualitätssicherung hat. Dies geht einher mit der Modernisierung der IT und der Verlagerung von Systemen in die Cloud, hin zu mehr Agilität. Infolgedessen wird in diesen Bereich zunehmend investiert, insbesondere in die Technologien, die eine intelligente Industrie ermöglichen.”


Das Vertrauen in KI in der Qualitätssicherung steigt

Unternehmen haben zunehmend den Wunsch, KI- und Machine-Learning (ML)-Techniken für ihre Qualitätssicherungsprogramme zu nutzen. Die Studie zeigt, dass fast die Hälfte der Befragten (48 Prozent) über einen fertigen Speicherort von Testausführungsdaten verfügt, die von KI- und ML-Plattformen benötigt werden. 42 Prozent geben an, dass die Verantwortlichen der „Intelligenz“ dieser Plattformen vertrauen, und 46 Prozent sagen, dass ihr Unternehmen bereit sei, die von der KI/ML-Plattform bereitgestellten Informationen zu nutzen. Das Vertrauen in KI in der Qualitätssicherung ist groß, die Pläne sind solide und es werden Fähigkeiten wie auch Toolkits entwickelt, um KI- und ML-Techniken in ihren Qualitätssicherungsprogrammen sinnvoll zu nutzen. Dennoch ist der Einsatz von KI in der Qualitätssicherung noch nicht vollkommen ausgereift. Der Studie zufolge besteht ein wachsender Bedarf an Teststrategie- und Testdesign-Fähigkeiten für KI. Dies deutet darauf hin, dass Unternehmen beginnen, die Komplexität von KI, die Herausforderungen ihrer Nutzung und die Schwierigkeiten beim Testen von KI selbst zu verstehen.


Unternehmen ernten die Früchte von agilen Methoden und DevOps in der Qualitätssicherung

Die Einführung von agilen Prozessen und DevOps in der Qualitätssicherung und beim Testen ist ein anhaltender Trend. Die Unternehmen ernten bereits die Früchte einer stärkeren Ausgestaltung dieser Modelle, wie z. B. Verbesserungen bei Produktivität, Softwarequalität und Kosten. Laut der Studie haben die Befragten die Faktoren, die sie bei der Einführung von DevOps als wichtig ansehen, neu gewichtet. Mehr als die Hälfte (52 Prozent) nannten Geschäftsprioritäten als wichtigsten Faktor - ein Anstieg um 11 Prozentpunkte im Vergleich zum letzten Jahr. Der Technologie-Stack hingegen hat an Bedeutung verloren - nur 49 Prozent der Befragten setzen ihn in diesem Jahr an die erste Stelle, im Vergleich zu 65 Prozent im Jahr 2020.


Der Mangel an professionellem Test-Know-how in agilen Teams ist nach wie vor eine Herausforderung. Da die Grenzen zwischen Softwareentwicklung und Test-Teams verschwimmen, müssen sich Unternehmen auf die Zusammenarbeit und die Weiterbildung aller für die Qualität zuständigen Mitarbeiter konzentrieren.


Die Zukunft des Testens ist intelligent

Unternehmen sehen die Intelligente Industrie als nächste wünschenswerte Stufe ihrer digitalen Transformation. Qualitätssicherungs-Teams werden im Kontext dieser Veränderung schnell wachsen. Demnach ist es sehr sinnvoll, hier Zeit, Energie und Budget zu investieren. Die wichtigsten Antriebsfaktoren der Transformation hin zur Intelligenten Industrie sind für die Befragten eine verbesserte Effizienz (47 Prozent), höhere Qualität (46 Prozent), bessere Agilität und Flexibilität (44 Prozent) sowie eine optimierte Kundenerfahrung (43 Prozent). Um dies zu erreichen, muss zunächst die Unterstützung des Managements gewährleistet und die Machbarkeit gewährleistet sein. Beachtliche 42 Prozent der Befragten gaben außerdem an, dass sie ihre bestehenden Testlabore mit Fähigkeiten in den Bereichen 5G, Internet der Dinge (IoT), KI und autonome Systeme aufrüsten wollen. Für Unternehmen bedeutet dies erhebliche Investitionen und diese sollten in die Produkte und Dienstleistungen fließen, die in kürzester Zeit den größten Nutzen bringen, sowie in die Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter.


„Der World Quality Report ist eine einzigartige globale Studie. Die diesjährige Umfrage unterstreicht die Auswirkungen der zunehmenden - pandemiebedingten - Anforderungen an Anwendungen. Sie reichen von neuen Bereitstellungsmethoden, das anhaltende Wachstum von KI bis hin zur Übernahme von agilen und DevOps-Praktiken durch die Qualitätssicherung“, so Rohit de Souza, Senior Vice President, General Manager - ITOM Product Group & ADM Product Group, Leiter des CTO-Büros und Product Security, Micro Focus. „Da unsere Kunden ihre Softwarequalität, Geschwindigkeit, Produktivität, Sicherheit und das allgemeine Kundenerlebnis über eine Vielzahl von Geräten und Umgebungen hinweg verbessern wollen, zeigen diese Ergebnisse, wie wichtig es für Unternehmen ist, ihre Modernisierungsinitiativen durch KI-gestützte Tools für kontinuierliche Qualität und Testautomatisierung voranzutreiben."

Weitere Informationen und die auf der Untersuchung basierenden Empfehlungen finden Sie im vollständigen Bericht hier.

 

[1]Intelligente Industrie, angetrieben durch Daten, ist der von Capgemini verwendete Begriff für die digitale Transformation, die die physische und die digitale Welt zusammenbringt. Intelligente Industrie macht sich die Macht der Daten zunutze, um Innovationen zu fördern, neue und differenzierte "intelligente" Produkte herzustellen, Lieferketten zu verbessern, neue Kundenerlebnisse zu schaffen und neue Wertschöpfungsquellen zu erschließen. Es wird untersucht, wie Unternehmen eingebettete Software, Daten, 5G, Edge Computing, Künstliche Intelligenz (KI), Automatisierung und das Internet der Dinge (IoT) nutzen, um zu überdenken, was sie tun und wie sie es tun.


Download Pressetext:

Weitere Informationen unter: www.melzer-pr.com/capgemini

Aktuelle Beiträge

Alle ansehen

Comments


bottom of page