AI

Künstliche Intelligenz ist in aller Munde. Dennoch stehen Systeme wie ChatGPT oft in der Kritik. Antworten seien falsch, Fragen würden aufgrund restriktiver Filter nicht beantwortet oder Fakten gar erfunden. In der Softwareindustrie spielt die Sicherstellung von Qualität und Funktionalität eine wichtige Rolle. Fehler sollen schnell gefunden und behoben werden, möglichst noch bevor das Produkt den ..

Die Regulierung von Hochrisiko-KI-Systemen durch spezifische Data-Governance-Anforderungen birgt sowohl Herausforderungen als auch Chancen. Während die EU mit Art. 10 KI-VO versucht, die Nutzung von KI durch detaillierte Rahmenvorschriften zu steuern, hat die Praxis Schwierigkeit, diese umzusetzen. Dieser Artikel beleuchtet, wie eine sorgfältige Balance zwischen Freiheit und Kontrolle nicht nur da..

Hochwertige Anforderungen sind die Basis für erfolgreiches, anforderungsbasiertes Testen. Der Artikel zeigt, wie KI zu verbesserten Anforderungen führt und welche Formulierungen in Prompts dafür nötig sind. Ein Restaurantsystem demonstriert das Anforderungs-Tuning.

Nach der Einführung in die Grundlagen der Generativen KI, des Prompt Engineerings sowie der Bedeutung von Sprachkenntnissen und kognitiven Fähigkeiten im ersten Teil widmet sich der zweite Teil den praktischen Aspekten der Integration von Neurodiversität in die KI-Entwicklung. Er zeigt auf, wie Organisationen die besonderen Stärken neurodivergenter Menschen nutzen können, um innovativere und inklu..

Der Artikel beleuchtet die transformative Rolle der generativen Künstlichen Intelligenz (KI) im Bereich des Softwaretestens. Dabei werden die Chancen und Risiken diskutiert, die KI-basierte Systeme für das Testen mit sich bringen. Das Hauptpotenzial, das KI für das Testen hat, ist die Effizienz und Produktivität im Testen zu steigern, indem sie Routinetätigkeiten, generative und textintensive Täti..