GenAI to the rescue – Schluss mit inkonsistenten Anforderungen und manuell erstellten Testfällen
Haben Sie genug von manuellen Testfällen und inkonsistenten Anforderungen? Dann zeigt Ihnen dieser Vortrag, wie Sie Ihre Arbeitsabläufe mittels GenAI optimieren können.
Wir stellen eine auf Microsoft Azure OpenAI Services und Atlassian Jira basierende hybride Lösung vor, die Ihre Anforderungen verbessert und die Testfallerstellung unter Berücksichtigung von Akzeptanzkriterien und Unternehmensrichtlinien automatisiert.
Im praktischen Einsatz war es mit diesem Ansatz möglich, die Test-Entwurfszeit eines österreichischen IT-Dienstleisters um bis zu 60 Prozent zu verringern, was die Gesamtentwicklungskosten erheblich reduzierte.
Erfahren Sie mehr über die aus diesem Leuchtturmprojekt gewonnenen Erfahrungen und sehen Sie, wie damit der Weg für zukünftige KI-Anwendungsfälle bereitet werden konnte.
Lernziele
Durch den Vortrag erhalten Sie Einblicke, wie GenAI Ihren Entwicklungsprozess verbessern und somit Zeit und Ressourcen für Sie sparen kann. Im Einzelnen werden wir zeigen
- wie Sie ein Large Language Model (LLM) in andere Tools integrieren können, zum Beispiel in Atlassian Jira,
- wie LLMs zur Generierung von Testfällen und Testdaten auf der Grundlage von User Stories und Projektdokumentation verwendet werden können, und
- welche Möglichkeiten existieren, Ihre Daten zu schützen und sicherzustellen, dass die Benutzer nur das sehen, was sie sehen sollen.