Softwaretesten-Blog

Erfahren Sie, wie Sie ein Audit der KI-Mensch-Zusammenarbeit durchführen: die sechs Kennzahlen, die zeigen, ob KI die Arbeit Ihres Teams wirklich verbessert oder nur zusätzliche Nacharbeit erzeugt.

Ein AIBOM inventarisiert die Modelle, Datensätze und die Infrastruktur innerhalb eines KI-Systems. Hier sind alle 50 Felder, wer jedes davon schreibt und wie Sie Ihr eigenes erstellen.

Best Practices für Datenmigration als Sechs-Phasen-Playbook für Unternehmensmigrationen, von der Discovery-Phase bis zur Umstellung und zum Rollback, damit Ihre Daten unversehrt ankommen.

Ein vierteiliger Eignungstest für interne Tools: wann Vibe Coding sicher einsetzbar ist, wann es lautlos scheitert und wie Sie die Grenze ziehen, bevor Sie skalieren.

Ein IT-Infrastruktur-Audit prüft Hosting, Datenbanken, CI/CD, Backups, Netzwerk und Cloud-Kosten. Hier steht genau, was zu prüfen ist und wie man es durchführt.

Ein Web-Performance-Audit findet heraus, was Ihre Website ausbremst, von den Core Web Vitals über Server bis hin zu Skripten, und ordnet die Maßnahmen dann nach ihrer Wirkung auf Geschwindigkeit und Umsatz.

Ein Cloud-Infrastruktur-Audit deckt drei Dinge bei AWS, Azure und GCP auf: Fehlkonfigurationen, Mehrausgaben und Fragilität. Hier erfahren Sie, was dabei geprüft wird, wie es funktioniert und wann Sie eines brauchen.

Die Code-Qualität entscheidet, wie schnell, günstig und sicher sich Ihre Software ändern lässt. So messen Sie sie mit vier bewährten Metriken, verbessern sie und verhindern, dass sie mit der Zeit abrutscht.

Eine Dokumentenprüfungs-Pipeline funktioniert entweder oder nicht, und die Diskrepanz zwischen den beiden Ergebnissen hat in der Regel nichts mit der Modellwahl zu tun. Entscheidend sind vielmehr die in der ersten Woche getroffenen Architekturentscheidungen, die anhand des Anwendungsfalls ausgewählten Abfragemuster und eine zuverlässige Routing-Strategie, die sich im Umgang mit realen Dokumenten bewährt.

Die meisten Tutorials lassen die LLM-Destillation wie ein Wochenendprojekt erscheinen. Vierzig Zeilen Hugging Face Code, ein BERT-zu-DistilBERT-Austausch, fertig. Die eigentliche Pipeline ist ein anderes Arbeitspensum. Sie wählen einen Lehrer, den Sie rechtlich verwenden dürfen, generieren einen synthetischen Datensatz, der den Schüler nicht vergiftet, trainieren mit LoRA und weisen nach, dass der Schüler bei den Eingaben, die Ihre Benutzer tatsächlich senden, nicht leise zurückgefallen ist.