ASQF Quality Night Franken

KI – Was kommt da auf uns zu? Teststrategien – Erste Erfahrungen

Künstliche Intelligenz ist aktuell schon in vielen Bereichen unseres Lebens, in Form von Software eingesetzt – oft ist sie gar nicht als solche erkennbar. Bis zum völlig autonomen Roboter oder selbständig denkenden Computer ist es aber noch ein weiter Weg. Doch immer mehr Projekte und Produkte mit Schwerpunkt KI werden ins Leben gerufen.

Haben Sie schon erste Erfahrungen im Bereich KI gesammelt und möchten darüber berichten, Erfahrungen austauschen oder sich einfach zum Thema informieren? Dann freuen wir uns, Sie auf der zweiten ASQF Quality Night, am 26. September in Nürnberg begrüßen zu dürfen.

Das ASQF Software-Test Team freut sich auf Ihr kommen.

Agenda

17:30 Uhr:          Einlass und Anmeldung

18:00 Uhr:          Begrüßung

18:10 Uhr:          Utz Winter (Clear IT) Impulsvortrag – Einführung

18:30 Uhr:          World Cafe

Track 1 

19:30 Uhr:          Nils Röttger & Verena Dietrich (imbus AG) „Die künstliche Intelligenz im „Gespräch“ mit ihrem Trainer und ihrem Coach“

20:10 Uhr:          Olga Bykova (Braincreators) „Lean AI development” (Vortrag auf englisch)

20:50 Uhr:          Markus Holzemer (Embold Technologies) „AI Bug Finder und AI readiness for augmented development”

Track 2 

19:30 Uhr:          Utz Winter (Clear IT): Workshop “KI von Null auf 100 – Meine erste KI” (kein eigener Rechner notwendig)

21:30 Uhr:          Come Together und Abendessen

Nils Röttger & Verena Dietrich (imbus AG) „Die künstliche Intelligenz im „Gespräch“ mit ihrem Trainer und ihrem Coach“

Abstract:
Momentan vergeht kaum ein Tag, an dem wir nichts von künstlicher Intelligenz hören: Diese Technologie wird Arbeitsplätze vernichten oder generieren, sie wird Autos steuern oder Unfälle verursachen. Zum Teil wird sie bereits eingesetzt, um unser Konsumverhalten zu steuern und so weiter und sofort. Es gibt auch bereits Ansätze künstliche Intelligenz im Softwaretest einzusetzen. Hier soll uns die KI helfen Testfälle auszuwählen oder die Testergebnisse zu bewerten. Wie aber entscheiden wir eigentlich, ob die KI richtig lag? Wie validiert man das Ergebnis von einer KI, wenn noch nicht einmal die Entwickler sagen können, wie die KI zu einem bestimmten Ergebnis gekommen ist?
Die klassische Softwareentwicklung hat sich anfänglich intensiv auf das Coding gestürzt. Anschließend wurde ein bisschen getestet und die Software war fertig. Dann hat man erkannt, dass es sich lohnt, diesen Prozess zu formalisieren. Man hat Anforderungen geschrieben und anschließend die Software validiert. Heute sind wir im Software Engineering inkl. Test noch weiter – allerdings nur, wenn es um „normale“ Software geht. Wenn es hingegen um KI geht stehen wir wieder an dem Punkt „Einfach mal machen und ein bisschen ausprobieren“. Der nächste Schritt wäre also… Doch hier tun sich eine Menge Fragezeichen auf: Formaler werden? Mit dem Validieren anfangen? Wo stecken hier die Anforderungen?
Nicht zuletzt bleibt eine KI nicht stehen. Sie soll – und muss – sich ständig weiterentwickeln und wird vielleicht weiter trainiert. Was könnte ein sich ebenso weiterentwickelter Test bringen? Kann es diesen in einem so dynamischen Umfeld überhaupt geben?
Der Vortrag versucht auf unterhaltsame Weise die Knoten in unseren Köpfen zu entwirren, um dieses Fragezeichen zumindest in Einzelteilen aufzulösen.

Über die Referenten:
Nils Röttger hat an der Universität in Göttingen Informatik studiert. Bereits während des Master-Studiums lag sein Schwerpunkt im Themengebiet Softwaretest. Seit 2008 arbeitet er am Hauptsitz der imbus AG in Möhrendorf als Berater, Projektleiter und Speaker. Seit 2013 ist er bei imbus für den Bereich Mobile Testing verantwortlich.

 

Olga Bykova (Braincreators) „Lean AI development”

Abstract:
Artificial intelligence is enabling organizations to tap into troves of data to improve decision-making processes in a way that was unimaginable in the past. As such, businesses want to capitalize on AI as quickly as possible.
AI implementation requires the significant, coordinated effort of a diverse group of teams that are siloed in many organizations. Do we need to create a new methodology or can we simply revise existing approaches in way that make them AI-relevant?
This presentation will explore Lean AI development, how it works and how you can measure success. The Lean AI process identifies & rank riskiest hypothesis and facilitates efficient experimentation.
The key features include:

  • Creating a team of several disciplines that cooperate tightly
  • Choosing a framework enabling experimentation
  • Starting early, repeating often
  • Focusing on validating the riskiest hypothesis at each cycle
  • Key metric: speed of validated learning

Über die Referentin:
Olga is responsible for Strategy & Business Development at BrainCreators, an Amsterdam-based company that empowers businesses with AI-driven solutions.
Prior to joining BrainCreators, Olga was Licensing Director at The Walt Disney Company.
Over ten years she grew the licensing business from scratch into a business unit with a multi-million dollar annual revenue. as well as developing a deep understanding of the media and entertainment industries.
At Disney, Olga cultivated her passion for innovation and cutting-edge technologies, while working on the Strategic Foresight Initiative with the broad network of colleagues across the globe and training teams to become future-focused. Her interest in technologies deepened during her MBA program at HEC Paris, where Olga focused on Digital Transformation and
delivered projects for Intel and PSA Group.
Olga has a unique combination of an analytical mind and excellent communication skills with a hunger for continuous learning, dot connections and innovative solutions.

Markus Holzemer (Embold Technologies) „AI Bug Finder und AI readiness for augmented development”

Abstract:
Software is eating the world – in der heutigen Zeit hat ein Auto etwa 100 Millionen Lines of Code, Tausende Stunden von Entwicklungsaufwand sind in diese geflossen und es wird täglich mehr.
Dass wir dieser Menge von Code nicht mehr gewachsen sind und als einzelner Mensch dort den Überblick verlieren ist ganz normal. Menschliche Gehirne sind nicht für Big Data gemacht, wir brauchen dabei Hilfe. Am besten zu sehen ist es daran, dass Zertifizierungen, wie ISO 26262 Funktionale Sicherheit, keine funktionale Prüfung des Codes durchführen, sondern sich auf die Prozesse und deren Dokumentation beschränken. Sie schauen darauf, dass Qualitätssicherung betrieben wird, Anforderungen und Tickets für die Nachverfolgbarkeit geschrieben werden und produzieren eine weitere ungeheure Datenflut. Mehr Big Data, die ein Mensch nicht mehr sinnvoll im Detail verarbeiten kann. Hierbei verlieren wir jedes Jahr wertvolles Wissen. Wir erzeugen Vergangenheit und Fehler, aber sind bisher nicht in der Lage daraus strukturiert zu lernen – und sind somit anfällig dafür, sie zu wiederholen. Wir setzen dazu an, diesen Datenschatz zu bergen und nutzbar zu machen.

Über den Referenten:
Markus Holzemer hat an der TU Berlin Informatik studiert und im Jahr 2015 den Abschluss Master of Science (M. Sc.) erworben. Nach beruflichen Stationen bei IBM und BCG Platinion ist er heute als Principal Solution Lead beim Technologie- Start-up Embold Technologies in Frankfurt beschäftigt.
Mit seinen Kollegen arbeitet er daran, die KI-basierte Software-Analyse-Plattform Embold (vormals: Gamma) weiterzuentwickeln. Als Principal Solution Lead hilft er Unternehmen und Entwicklerteams in ganz Europa dabei, ihre Softwarequalität zu verbessern. In jüngster Zeit befasst sich Markus Holzemer besonders mit der Frage, wie künstliche Intelligenz dazu genutzt werden kann, aus historischen Datensätzen – von Unternehmen oder aus Open Source – relevante Informationen zu extrahieren und auf zukünftige Fälle anzuwenden.

Julia Reichelt

Julia Reichelt
Email: julia.reichelt@asqf.de

Utz Winter

Utz Winter
Email: utz.winter@asqf.de

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