Es gibt viele Tools, die AI nutzen, um uns in der Softwareentwicklung zu assistieren. Einige generieren Code oder Testfälle, andere schlagen Code-Verbesserungen vor oder selektieren Tests auf Basis von Code-Änderungen uvm.

Leider wissen wir wenig darüber, welche Fehler diese AI-Assistenten sporadisch oder häufig machen. Allerdings müssen wir uns vermutlich darauf einstellen, dass sie in allen Phasen der Softwareentwicklung Einzug halten werden, alleine schon deshalb, weil sie bequem sind.

In diesem Vortrag möchte ich darüber sprechen, wie wir dieser Herausforderungen aus Sicht der Qualitätssicherung begegnen können und welche automatisierten Analysen ergänzend oder begleitend zu AI-Tools eingesetzt werden können, um dem Risiko ihres Einsatzes zu begegnen.

Zielpublikum: Entwickler, Architekten, Manager
Voraussetzungen: Interesse an Qualitätssicherung, Code-Analysen und AI-Assistenten Schwierigkeitsgrad: Basic