Softwaretesten-Blog

Wenn ein Nutzer eine vollständige Frage in Ihre Suchleiste eingibt und nichts Nützliches zurückbekommt, formuliert er sie selten um und versucht es erneut. Er gibt einfach auf – und diese Reibung summiert sich über jede Sitzung und jedes Konto.

Die meisten SaaS-Produkte, die scheitern, wurden korrekt entwickelt. Sie lösten das falsche Problem oder lösten das richtige Problem in der falschen Reihenfolge, und der Code funktionierte durchweg perfekt.

Der Weg zur Beherrschung der SaaS-Observability beginnt meist in einer von zwei extremen, unbeabsichtigten Fallen. Anfangs gehen die meisten Gründer den Weg des „Blindflugs“. Sie tracken absolut nichts, veröffentlichen Funktionen im Eiltempo und wiegen sich in Sicherheit, bis ein frustrierter Nutzer einen schwerwiegenden Bug in den sozialen Medien öffentlich macht.

Ein Mitbewerber hat gerade eine KI-Funktion eingeführt. Jetzt wollen Ihre Nutzer auch eine, Ihr Vorstand leitet ständig Demos weiter, und ein Investor möchte bei der nächsten Besprechung Ihre “KI-Roadmap” sehen. Sie haben ein Produkt, das funktioniert, und Kunden, die dafür bezahlen, und der Gedanke, es auseinanderzunehmen, um KI anzuhängen, kommt Ihnen vor, als würden Sie ein echtes Geschäft gegen ein wissenschaftliches Experiment eintauschen.

Der Weg zur Einführung eines privaten LLM beginnt meist mit einem stillen Moment plötzlicher Panik. Vielleicht bemerkt Ihr Rechtsteam plötzlich, dass es vertrauliche Kundenverträge beiläufig in öffentliche ChatGPT-Fenster eingefügt hat, oder Ihr CTO öffnet die vierteljährliche API-Rechnung und spürt, wie seine Seele kurz den Körper verlässt, weil er realisiert, dass die Nutzung sich verdreifacht hat.

Jahrelang war individuelle Software ein Luxus, der großen Unternehmen mit tiefen Taschen vorbehalten war. Kleine und mittelständische Unternehmen standen vor der Wahl zwischen Standard-SaaS, das fast passte, oder teuren Beratungsunternehmen, die fast pünktlich lieferten. Diese Lücke hat sich gerade geschlossen.

Stellen Sie sich vor, Sie haben vor drei Wochen das Letter of Intent unterzeichnet, und der Abschluss steht im Kalender. Ihr Engineering-Team ist damit beschäftigt, den Datenraum vorzubereiten, Ihr CFO beantwortet Finanzfragen, und Ihre Anwälte testen den Kaufvertrag auf Herz und Nieren.

Zwischen 55 % und 75 % der Implementierungen von Enterprise-Resource-Planning-Systemen (ERP) erreichen ihre ursprünglichen Ziele nicht. Diese Zahl hat sich seit einem Jahrzehnt kaum verändert, obwohl jeder Anbieter verspricht, dass die Modernisierung von Legacy-ERP-Systemen einfacher denn je ist.

Das Einrichten von Stripe hat Ihrem Team einen Nachmittag gekostet. Die Payment-Gateway-Integration wirkte sauber, die ersten Demos liefen gut, und die ersten Zahlungen landeten dort, wo sie sollten. Dann verging das zweite Jahr, und dieses Bild sieht nicht mehr ganz so gut aus.re they were supposed to. Then year two passed, and that picture isn’t looking all that well at all.

Technische Schulden sind die langfristigen Kosten schneller Lösungen. Erfahren Sie, wie Sie technische Schulden mit einem praktischen Framework messen und die richtigen Metriken einsetzen.