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Schlagwort: Softwaretesting

  • Infor LN Crawler KI Agent Version 0.5

    Infor LN Crawler KI Agent Version 0.5

    Unser Infor LN Crawler KI Agent Version 0.5 setzt neue Maßstäbe im Bereich automatisierter Software-Qualitätssicherung mit KI Agenten – Ein Teil unserer  SQF Lösung.

    Mit der neuen Version ist unser Agent jetzt noch präziser und leistungsfähiger:
    Er analysiert automatisch die gesamte Infor LN Dokumentation sowie die Applikationslogik durch intelligentes Crawling — und generiert daraus vollständig automatisierte Testfälle.

    Was bisher Monate manueller Arbeit bedeutete, kann nun innerhalb weniger Tage umgesetzt werden.

    • Die Vorteile:
    • Automatische Erstellung von Testfällen
    • Höhere Testabdeckung
    • Schnellere Qualitätssicherung
    • Massive Zeit- und Kostenersparnis
    • Reduzierung manueller Fehlerquellen

    Gerade bei komplexen ERP-Landschaften wie Infor LN ist die Erstellung und Pflege von Testfällen traditionell extrem aufwendig. Unser AI-basierter Crawler Agent transformiert diesen Prozess grundlegend.

    • Die Version 0.5 bringt:
    • Noch präzisere Analyse der Business-Logik
    • Verbesserte Verarbeitung technischer Dokumentationen
    • Intelligentere Erkennung von Prozessabhängigkeiten
    • Schnellere Generierung strukturierter Test-Szenarien

    Die Zukunft von ERP-Testing ist automatisiert, intelligent und skalierbar.  Selbstverständlich ist der Agent auch für andere Software Systeme einsetzbar. 

  • KI in der Software-Qualitätssicherung – mehr als nur Testautomatisierung

    KI in der Software-Qualitätssicherung – mehr als nur Testautomatisierung

    In unserem Team arbeiten wir daran, intelligente KI Lösung für die Software-Qualitätssicherung zu entwickeln. Klassische Testautomatisierung stößt heute schnell an Grenzen. Tests müssen ständig angepasst werden, komplexe Systeme erzeugen riesige Mengen an Log- und Fehlerdaten, manuelle Analyse ist zeitintensiv und mühsam

    Genau hier setzen unsere KI-Agenten an. Unsere Vision ist es, Testprozesse nicht nur zu beschleunigen, sondern sie intelligenter und adaptiver zu machen.

    Unsere KI-Agenten können

    • Anomalien in großen Datenmengen automatisch erkennen
    • neue Testfälle auf Basis vergangener Fehler generieren
    • Testergebnisse interpretieren und priorisieren
    • und sogar Verbesserungsvorschläge für Teststrategien liefern

    Warum wir symbolische und generative Ansätze kombinieren

    Reine generative Modelle sind sehr gut darin, Muster in Testdaten zu erkennen oder Fehlermeldungen in natürlicher Sprache zu interpretieren. Symbolische Systeme hingegen sind unschlagbar, wenn es um klare Regeln, Geschäftslogik und deterministische Testpfade geht.

    Indem wir beide Ansätze kombinieren, schaffen wir KI-Agenten.

    Unsere KI-Agenten können

    • Regelkonformität sicherstellen
    • gleichzeitig flexibel und lernfähig bleiben
    • und Testteams intelligent unterstützen, statt sie zu ersetzen

    Ein neues Zeitalter in der Softwarequalitätssicherung

    Diese Verbindung aus symbolischer Präzision und generativer Lernfähigkeit verändert die Rolle der QA grundlegend. Weg von repetitiven Aufgaben – hin zu strategischer Qualitätssicherung, bei der Tester:innen von KI-Agenten entlastet und unterstützt werden.

    Grafik KI-Agent für Qualitätssicherung

    Theorie trifft Praxis

    Wenn du tiefer verstehen möchtest, was hinter symbolischer, generativer und neurosymbolischer KI steckt und warum ihre Kombination so mächtig ist, findest du hier einen verständlichen Überblick

    Lies hier den Grundlagenartikel „Von Symbolen zu neuronalen Netzen – zwei KI-Welten die zusammenwachsen“

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    Neugierig geworden? Entdecke in unserer Demo, wie wir unsere KI-Software-Qualitätssicherung auf das nächste Level heben – effizienter, intelligenter und flexibler.

    Sende eine E-Mail an info@galaniprojects.de