Es war ein raketenhafter Aufstieg: Generative KI kam, und Unternehmen haben die großen Chancen erkannt, die es mit sich bringt. Im Fokus: die IT-Prozesse mithilfe neuer Tools verbessern – und das auf allen Ebenen. Einer aktuellen Studie von McKinsey zufolge verwenden fast 25 % der Führungskräfte aus der C-Suite generative KI-Tools persönlich für die Arbeit, und mehr als 25 % der Unternehmen, die KI verwenden, geben an, dass der Ausbau generativer KI für das kommende Jahr bereits auf der Vorstandsagenda steht. 

Fakt ist: Generative KI entwickelt sich rasant weiter – und mit ihr die Möglichkeiten, die sie Software-Delivery-Teams bietet. Daher ist es wichtig für alle, die mit Quality Engineering zu tun haben, die Auswirkungen von KI auf die Software-Entwicklung zu verstehen. 

In diesem Artikel beleuchten wir vier Bereiche, in denen generative KI die Testeffizienz Ihrer IT- und Quality-Engineering-Teams steigert, und welche positiven Auswirkungen dies auf das Testmanagement hat, insbesondere: 

• Schnellere Testfallgenerierung 
• Höhere Testabdeckung 
• Genau angepasste Testpläne 
• Detailliertere Testfallbibliotheken