{"id":69179,"date":"2023-10-01T10:33:07","date_gmt":"2023-10-01T10:33:07","guid":{"rendered":"https:\/\/www.zaptest.com\/schnelles-engineering-in-der-software-automatisierung"},"modified":"2023-10-09T19:23:15","modified_gmt":"2023-10-09T19:23:15","slug":"schnelles-engineering-in-der-software-automatisierung","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.zaptest.com\/de\/schnelles-engineering-in-der-software-automatisierung","title":{"rendered":"Schnelles Engineering in der Software-Automatisierung"},"content":{"rendered":"<p><span style=\"font-weight: 400;\">ChatGPT, Bard und andere prominente Large Language Models (LLMs) haben im letzten Jahr unsere Newsfeeds dominiert. Und das zu Recht. Diese spannenden Technologien geben uns einen Einblick in die Zukunft, die Macht und die M\u00f6glichkeiten der KI.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">W\u00e4hrend sich ein Gro\u00dfteil der \u00f6ffentlichen Aufregung um die Erstellung von Texten, Bildern und Videos drehte, k\u00f6nnen diese Werkzeuge auch f\u00fcr viele andere Disziplinen wie die Software-Automatisierung verwendet werden.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Dieser Artikel gibt einen tiefen Einblick, wie Prompt Engineering uns bei der Software-Automatisierung helfen kann. Unsere erste Anlaufstelle sollte jedoch eine Untersuchung der Schnelligkeitstechnik selbst sein.<\/span><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_82_1 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-custom ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">Table of Contents<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Toggle Table of Content\"><span class=\"ez-toc-js-icon-con\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Toggle<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #b90000;color:#b90000\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewBox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #b90000;color:#b90000\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewBox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseProfile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1 eztoc-toggle-hide-by-default' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/www.zaptest.com\/de\/schnelles-engineering-in-der-software-automatisierung\/#Was_ist_Sofortengineering\" >Was ist Sofortengineering?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/www.zaptest.com\/de\/schnelles-engineering-in-der-software-automatisierung\/#Wie_kann_promptes_Engineering_helfen\" >Wie kann promptes Engineering helfen<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/www.zaptest.com\/de\/schnelles-engineering-in-der-software-automatisierung\/#mit_Software-Automatisierung\" >mit Software-Automatisierung?<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3' ><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/www.zaptest.com\/de\/schnelles-engineering-in-der-software-automatisierung\/#1_Generierung_von_Code\" >#1. Generierung von Code<\/a><\/li><\/ul><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/www.zaptest.com\/de\/schnelles-engineering-in-der-software-automatisierung\/#2_Umwandlung_unstrukturierter_Daten\" >#2. Umwandlung unstrukturierter Daten<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/www.zaptest.com\/de\/schnelles-engineering-in-der-software-automatisierung\/#3_Test-Automatisierung\" >#3. Test-Automatisierung<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/www.zaptest.com\/de\/schnelles-engineering-in-der-software-automatisierung\/#Abschliessende_Ueberlegungen\" >Abschlie\u00dfende \u00dcberlegungen<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Was_ist_Sofortengineering\"><\/span><strong>Was ist Sofortengineering?<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Gro\u00dfe Sprachmodelle wie ChatGPT erzeugen Ausgaben auf der Grundlage der Aufforderungen oder S\u00e4tze, die wir ihnen vorgeben. Die Ergebnisse sind jedoch sehr unterschiedlich, je nachdem, welche Worte oder Anweisungen wir verwenden. Wenn wir vage und ungenaue Anweisungen eingeben, kann es sein, dass die Ausgabe nicht das Ziel trifft.  <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Prompt-Engineering bezieht sich auf die durchdachte Gestaltung von Eingaben, die dazu beitragen, diesen spannenden KI-Systemen pr\u00e4zisere, genauere und letztlich nutzbare Inhalte zu entlocken.  <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Large Language Model (LLM)-Systeme nutzen die Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache (NLP), um die von uns gemachten Angaben zu interpretieren. Die Maschinen wandeln diese Fragen oder Anweisungen (d. h. Aufforderungen) in Code um und lassen sie durch ihre riesigen Datenbest\u00e4nde laufen, um Inhalte in dem von uns angegebenen Format (d. h. Text, Bilder, Code) zu produzieren.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">ChatGPT wurde trainiert auf \u00fcber<\/span><a href=\"https:\/\/www.sciencefocus.com\/future-technology\/gpt-3\"><br \/>\n  <span style=\"font-weight: 400;\"> 570 GB an Daten<\/span><br \/>\n<\/a><span style=\"font-weight: 400;\">. Das Schulungsmaterial besteht aus B\u00fcchern, Artikeln, Webtexten usw. Mit anderen Worten: Diese Datens\u00e4tze enthalten eine unvorstellbare Menge an Wissen.  <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Wir verstehen zwar den Prozess, aber vieles von dem, was unter der Haube dieser Systeme passiert, geschieht au\u00dferhalb unserer Sichtweite. Sicher, wir kontrollieren die Ein- und Ausg\u00e4nge und trainieren das System, aber wie genau diese Algorithmen funktionieren und die Entscheidungen treffen, ist immer noch ein R\u00e4tsel. Sam Bowman, Professor f\u00fcr k\u00fcnstliche Intelligenz an der New York University, dr\u00fcckt es so aus,<\/span><a href=\"https:\/\/www.vox.com\/unexplainable\/2023\/7\/15\/23793840\/chat-gpt-ai-science-mystery-unexplainable-podcast\"><span style=\"font-weight: 400;\">  &#8222;Wir haben es gebaut, wir haben es trainiert, aber wir wissen nicht, was es tut.<\/span><\/a><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Promptes Engineering hilft uns, dieses Chaos zu bew\u00e4ltigen, indem wir Outputs verwenden, die vorhersehbare und brauchbare Ergebnisse liefern. Sie bieten uns einen Weg, um die riesigen Wissensmengen, die in diesen Anwendungen stecken, zu erschlie\u00dfen.  <\/span><a href=\"https:\/\/tech.eu\/2023\/06\/09\/the-hot-new-job-that-pays-six-figures-ai-prompt-engineering\/#:~:text=The%20World%20Economic%20Forum%20(WEF,those%20roles%20is%20prompt%20engineering.\"><br \/>\n  <span style=\"font-weight: 400;\">Diese Disziplin entwickelt sich zu einer neuen Karriere<\/span><br \/>\n<\/a><span style=\"font-weight: 400;\">\u00dcberall entstehen Kurse, weil die Unternehmen herausfinden, wie sie sich diese leistungsstarke Technologie zunutze machen k\u00f6nnen. <\/span> <\/p>\n<h2 style=\"text-align: center;\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Wie_kann_promptes_Engineering_helfen\"><\/span><strong>Wie kann promptes Engineering helfen  <\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<h2 style=\"text-align: center;\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"mit_Software-Automatisierung\"><\/span><strong>mit Software-Automatisierung?<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><img data-dominant-color=\"0e0d0d\" data-has-transparency=\"false\" style=\"--dominant-color: #0e0d0d;\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-68719 not-transparent\" src=\"https:\/\/www.zaptest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/utilizing-chatcpg-for-various-software-automation-and-rpa-tasks-1024x683.webp\" alt=\"Nutzung von chatcpg f\u00fcr verschiedene Software-Automatisierungs- und RPA-Aufgaben\" width=\"518\" height=\"345\" srcset=\"https:\/\/www.zaptest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/utilizing-chatcpg-for-various-software-automation-and-rpa-tasks-1024x683.webp 1024w, https:\/\/www.zaptest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/utilizing-chatcpg-for-various-software-automation-and-rpa-tasks-300x200.webp 300w, https:\/\/www.zaptest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/utilizing-chatcpg-for-various-software-automation-and-rpa-tasks-768x512.webp 768w, https:\/\/www.zaptest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/utilizing-chatcpg-for-various-software-automation-and-rpa-tasks-1536x1024.webp 1536w, https:\/\/www.zaptest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/utilizing-chatcpg-for-various-software-automation-and-rpa-tasks-1080x720.webp 1080w, https:\/\/www.zaptest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/utilizing-chatcpg-for-various-software-automation-and-rpa-tasks-1280x853.webp 1280w, https:\/\/www.zaptest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/utilizing-chatcpg-for-various-software-automation-and-rpa-tasks-980x653.webp 980w, https:\/\/www.zaptest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/utilizing-chatcpg-for-various-software-automation-and-rpa-tasks-480x320.webp 480w, https:\/\/www.zaptest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/utilizing-chatcpg-for-various-software-automation-and-rpa-tasks-jpeg.webp 1920w\" sizes=\"(max-width: 518px) 100vw, 518px\" \/><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Software-Automatisierung und LLMs haben viel gemeinsam. Beide bieten einen Ausblick auf eine Zukunft, in der Maschinen die menschliche Kreativit\u00e4t erg\u00e4nzen, um schnellere und produktivere Arbeitspl\u00e4tze zu schaffen.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Es gibt mehrere interessante Bereiche, in denen diese beiden Technologien konvergieren k\u00f6nnen. Hier sind drei M\u00f6glichkeiten, wie wir Prompt Engineering in der Software-Automatisierung einsetzen k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3 style=\"text-align: center;\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"1_Generierung_von_Code\"><\/span><strong>#1. Generierung von Code<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p><img data-dominant-color=\"606060\" data-has-transparency=\"false\" style=\"--dominant-color: #606060;\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-67409 not-transparent\" src=\"https:\/\/www.zaptest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/tcoe-2-683x1024.webp\" alt=\"Codegenerierung mit Prompt Engineering in der Testautomatisierung\" width=\"312\" height=\"468\"><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Das Schreiben von Code ist eine der vielversprechendsten Anwendungen von Large Language Models. AI LLMs stecken noch in den Kinderschuhen. In den n\u00e4chsten Jahren d\u00fcrfte sich diese Technologie verbessern, da mehr Ressourcen sowohl f\u00fcr die Datenverarbeitung als auch f\u00fcr die Ausbildung bereitgestellt werden.  <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Langfristig k\u00f6nnten diese Fortschritte dazu f\u00fchren, dass die KI ganze Programme mit begrenztem oder ganz ohne menschliches Zutun schreibt. Im Moment haben LLMs jedoch noch einige Einschr\u00e4nkungen. Die Qualit\u00e4t des Ergebnisses der LLM-Codierung h\u00e4ngt haupts\u00e4chlich von der Qualit\u00e4t der Eingabe ab. M\u00fcll rein, M\u00fcll raus, wie man so sch\u00f6n sagt.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Nat\u00fcrlich ist es nicht nur eine wirksame Souffleurtechnik, die ein Hindernis darstellt.  <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">Wie vorgeschlagen in  <\/span><a href=\"https:\/\/www.ncbi.nlm.nih.gov\/pmc\/articles\/PMC10339472\/\"><span style=\"font-weight: 400;\">ChatGPT und gro\u00dfe Sprachmodelle im akademischen Bereich: Chancen und Herausforderungen<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">  (Meyer, 2023), &#8222;Derzeit ist ChatGPT eher erfolgreich beim akkuraten Schreiben kleinerer Codebl\u00f6cke, w\u00e4hrend seine Zuverl\u00e4ssigkeit beim Schreiben gr\u00f6\u00dferer\/komplexer Programme (z. B. eines Softwarepakets) fraglich ist.&#8220;<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">In einem k\u00fcrzlich in der Zeitschrift Nature erschienenen Artikel warnten einige Informatiker au\u00dferdem, dass wir die Codegenerierung mit LLMs mit einer gewissen Vorsicht angehen sollten. Ein weiteres zeitgen\u00f6ssisches Papier,  <\/span><a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2303.11455\"><br \/>\n  <span style=\"font-weight: 400;\">Gro\u00dfe Sprachmodelle und einfache, dumme Bugs <\/span><br \/>\n<\/a><span style=\"font-weight: 400;\">(Jesse, 2023) demonstriert, wie ein popul\u00e4res LLM, Codex, das vom Anbieter Copilot verwendet wird, &#8222;bekannte, wortw\u00f6rtliche STuBs mit bis zu zweimal h\u00f6herer Wahrscheinlichkeit produziert als bekannten, wortw\u00f6rtlich korrekten Code&#8220;. <\/span> <\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Obwohl diese Probleme nicht ignoriert werden k\u00f6nnen, gibt es immer noch viel berechtigte Begeisterung dar\u00fcber, wie diese Programme zur Demokratisierung der Softwareentwicklung beitragen k\u00f6nnen, indem sie technische und nicht-technische Teams gleicherma\u00dfen unterst\u00fctzen.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Das vielleicht Beeindruckendste ist, dass Tools wie ChatGPT sehr schnell funktionalen Code erzeugen k\u00f6nnen. Mit der richtigen Eingabeaufforderung k\u00f6nnen Ingenieure die Zeit f\u00fcr die Programmierung bestimmter Codetypen verk\u00fcrzen und so einen schnelleren Lebenszyklus der Softwareentwicklung gew\u00e4hrleisten.  <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Ende 2022 hat die beliebte Programmierplattform <\/span><a href=\"https:\/\/www.theverge.com\/2022\/12\/5\/23493932\/chatgpt-ai-generated-answers-temporarily-banned-stack-overflow-llms-dangers\"><br \/>\n  <span style=\"font-weight: 400;\">Stack Overflow verboten, KI-generierte <\/span><br \/>\n<\/a> <span style=\"font-weight: 400;\">Antworten in seinem Forum. Sie verwiesen auf die hohe Fehlerquote und die Ungenauigkeiten, die mit der Anwendung verbunden sind. Die Technologie befindet sich jedoch noch im Anfangsstadium; au\u00dferdem ist die Unzufriedenheit mit den von der KI erzeugten Ergebnissen ebenso sehr auf eine unzureichende Schnelligkeit der Technik zur\u00fcckzuf\u00fchren wie auf die Technologie selbst.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Trotz der Vorbehalte gegen die Technologie hat eine <\/span><a href=\"https:\/\/www.mckinsey.com\/featured-insights\/mckinsey-explainers\/what-is-prompt-engineering\"><br \/>\n  <span style=\"font-weight: 400;\">j\u00fcngste Arbeit von McKinsey<\/span><br \/>\n<\/a><span style=\"font-weight: 400;\">  unterstreicht den Einfluss, den das Prompt-Engineering bereits auf die Welt der Programmierung hat. Das Beratungsunternehmen  <\/span><a href=\"https:\/\/www.mckinsey.com\/capabilities\/quantumblack\/our-insights\/the-state-of-ai-in-2023-generative-ais-breakout-year\"><span style=\"font-weight: 400;\">Der Stand der KI im Jahr 2023: Das Jahr des Durchbruchs der generativen KI<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">  teilten zwei interessante Trends. Erstens: 7 % der Unternehmen, die in KI investiert haben, stellen sofort Ingenieure ein. Zweitens haben Unternehmen, die KI einsetzen, die Zahl der KI-bezogenen Softwareentwicklungsaufgaben von 38 % auf 28 % reduziert.  <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Eine M\u00f6glichkeit, diese Trends zu interpretieren, besteht darin, dass die Unternehmen mit diesem Aufbau zufrieden sind und bereit sind, die Software-Automatisierung an ihre Maschinen zu \u00fcbergeben. W\u00e4hrend diese Zahlen die bestehenden Ingenieure erschrecken k\u00f6nnten, deutet die McKinsey-Umfrage darauf hin, dass &#8222;nur 8 Prozent sagen, dass die Gr\u00f6\u00dfe ihrer Belegschaft um mehr als ein F\u00fcnftel abnehmen wird&#8220;. Insgesamt werden sich Ingenieure wahrscheinlich neu qualifizieren m\u00fcssen, um von dem Trend zur KI-gest\u00fctzten Software-Automatisierung zu profitieren.  <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Eine offensichtliche Anwendung f\u00fcr KI-generierte Software-Automatisierung ist die Erstellung von Automatisierungsrobotern. Auch wenn Prompt-Engineering dank seiner Konzentration auf die Konversation eine angeblich benutzerfreundliche Schnittstelle ist, bleibt abzuwarten, ob es die bestehenden L\u00f6sungen ersetzen kann.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">In vielerlei Hinsicht hat eine Software wie <a href=\"https:\/\/www.zaptest.com\/\">ZAPTEST<\/a> den Markt f\u00fcr Software-Automatisierung bereits demokratisiert. Jetzt gibt es No-Code-Tools, mit denen auch nicht-technische Teams<a href=\"https:\/\/www.zaptest.com\/rpa\"> hochwertige RPA-Bots<\/a> erstellen k\u00f6nnen. Software wie ChatGPT kann zwar Bots erstellen, aber die Implementierung und Wartung k\u00f6nnte sich f\u00fcr alle, die keine Software-Ingenieure sind, als schwierig erweisen &#8211; und selbst f\u00fcr diejenigen, die es sind.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Die Aufzeichnung von Interaktionen zwischen Mensch und Computer \u00fcber die grafische Benutzeroberfl\u00e4che und die Umwandlung dieser Bewegungen in Code ist wesentlich benutzerfreundlicher als die Verwendung von Eingabeaufforderungen. In Verbindung mit dem Potenzial von LLM, instabilen und fehlerbehafteten Code zu produzieren, kann man mit Fug und Recht behaupten, dass RPA-Software in absehbarer Zukunft nicht mehr weiterentwickelt werden wird.<\/span><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h2 style=\"text-align: center;\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"2_Umwandlung_unstrukturierter_Daten\"><\/span><strong>#2. Umwandlung unstrukturierter Daten<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><img decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-56614\" src=\"https:\/\/www.zaptest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/checklist-uat-1024x683.jpeg\" alt=\"Checkliste uat, Webanwendungstests, Automatisierung und mehr\" width=\"572\" height=\"381\"><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Unstrukturierte Daten sind nicht gerade die St\u00e4rke <a href=\"https:\/\/www.zaptest.com\/a-complete-guide-to-robotic-process-automation-rpa\">der Robotic Process Automation<\/a>. Die Technik ist nicht daf\u00fcr ausgelegt, E-Mails, Bilder, Audiodateien und mehr zu verarbeiten. RPA-Tools ben\u00f6tigen vordefinierte Datenmodelle mit organisierten Strukturen.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Ein gro\u00dfer Teil der unstrukturierten Daten besteht aus nat\u00fcrlichsprachigem Text. Es werden umfangreiche Sprachmodelle erstellt, um diese Informationen zu &#8222;verstehen&#8220; und ihnen eine semantische Bedeutung zu entlocken. Dies ist eine gro\u00dfe Chance f\u00fcr Teams, die diese Texte interpretieren und in ein f\u00fcr RPA-Tools geeignetes Format umwandeln wollen.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Viele Teams nutzen schon seit Jahren die Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache (NLP), um sich bei der Stimmungsanalyse zu helfen. Dieser Prozess, der auch als Opinion Mining bezeichnet wird, hilft Unternehmen, die Gef\u00fchle und Einstellungen der Verbraucher gegen\u00fcber Marken im Blick zu behalten. In den meisten F\u00e4llen werden diese Tools verwendet, um positive, negative und neutrale Stimmungen in Texten zu erkennen. Die Technologie ist jedoch auch in der Lage, Emotionen weitaus genauer zu erkennen.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Es gibt zwar mehrere Tools auf dem Markt, die diese Funktionalit\u00e4t bieten, aber das von LLM bietet einen Weg zu einer vielseitigeren Nutzung, die \u00fcber das Verst\u00e4ndnis der Meinung der Menschen \u00fcber ein Produkt oder eine Dienstleistung hinausgeht. So hat beispielsweise die Datenanalyse in den letzten Jahren stark an Popularit\u00e4t gewonnen. Big Data verschafft Unternehmen einen Vorteil, indem es ihnen erm\u00f6glicht, Einblicke und Erkenntnisse zu gewinnen, die ihnen bei der datengesteuerten Entscheidungsfindung helfen.  <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Robotic Process Automation-Tools k\u00f6nnen bei der Datenerfassung helfen. Wie wir bereits erw\u00e4hnt haben, haben sie jedoch Schwierigkeiten mit bestimmten Arten von Informationen. In Verbindung mit KI-Tools, die gro\u00dfe Sprachmodelle verwenden, kann RPA jedoch gro\u00dfe Datenmengen erfassen und daraus die Informationen generieren, die f\u00fcr Business Intelligence (BI)-Tools erforderlich sind.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Einer der aufregendsten Aspekte der generativen KI ist ihre F\u00e4higkeit, Dateneingaben sinnvoll zu nutzen. Mit dem richtigen Prompt Engineering k\u00f6nnen Teams diese Daten in ein Format umwandeln, das f\u00fcr ihre RPA-Tools geeignet ist.  <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">RPA kann dazu beitragen, Big-Data-Workflows effizienter zu gestalten. Zun\u00e4chst k\u00f6nnen Sie es sowohl f\u00fcr die Dateneingabe als auch f\u00fcr die Datenextraktion verwenden. Die vielleicht wertvollsten und faszinierendsten Anwendungsf\u00e4lle sind jedoch die Verwendung von RPA-Tools f\u00fcr die Umwandlung, Bereinigung und das Laden von Daten oder die Gew\u00e4hrleistung einer schnellen, effizienten und genauen Datenmigration.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Ein weiterer wichtiger Punkt ist die Datenverwaltung. Die Automatisierung von Datenanfragen hilft Unternehmen, die Vorschriften einzuhalten, und sorgt daf\u00fcr, dass die Daten nicht in die H\u00e4nde von Mitarbeitern fallen.  <\/span><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"3_Test-Automatisierung\"><\/span><strong>#3. Test-Automatisierung<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><img alt=\"Top 30 Most Popular RPA (robotic process automation) Tools &amp; Software\" alt=\"Top 30 Most Popular RPA (robotic process automation) Tools &amp; Software\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter size-large wp-image-51170\" src=\"https:\/\/www.zaptest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/01\/zaptest-1-1024x512.gif\" alt=\"\" width=\"1024\" height=\"512\"><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Die <a href=\"https:\/\/www.zaptest.com\/a-complete-guide-to-software-testing-automation\">Testautomatisierung<\/a> hat sich in Softwareentwicklungskreisen durchgesetzt, weil sie eine schnellere M\u00f6glichkeit zur \u00dcberpr\u00fcfung von Software bietet. Testen und Qualit\u00e4tssicherung sind traditionell teure und zeitaufw\u00e4ndige Prozesse; Testautomatisierung bietet eine L\u00f6sung f\u00fcr diese beiden Herausforderungen.  <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Eine der ersten Ma\u00dfnahmen, die das Prompt Engineering ergreifen kann, ist die Verbesserung der Qualit\u00e4t der Testf\u00e4lle. Mit den richtigen Aufforderungen k\u00f6nnen diese Maschinen Testf\u00e4lle analysieren und Probleme und Abhilfema\u00dfnahmen identifizieren. Dieser Prozess kann den Umfang der Testf\u00e4lle erweitern und zu umfassenderen Tests f\u00fchren.  <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Sie k\u00f6nnen zum Beispiel ein gro\u00dfes Sprachmodell mit Code f\u00fcttern, \u00e4hnlich wie Sie es mit einem menschlichen Pr\u00fcfer tun w\u00fcrden. Diese Maschinen k\u00f6nnen den Code schnell durchlaufen und Fehler, Bugs und sogar Leistungsprobleme aufsp\u00fcren. Vielleicht noch interessanter ist, dass LLMs auch die M\u00f6glichkeit bieten, Testfallcode aus einfachen Schnipseln zu vervollst\u00e4ndigen, was die Erstellung von Testf\u00e4llen beschleunigt.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Prompt Engineering zielt darauf ab, viele der Probleme anzugehen, die das Aufkommen des <a href=\"https:\/\/www.zaptest.com\/what-is-agile-testing-process-life-cycle-methods-implementation\">Agile\/DevOps-Ansatzes<\/a> in der Softwareentwicklung vorangetrieben haben. Ingenieure w\u00fcnschen sich effiziente, leicht wiederholbare Tests, mit denen sich Probleme erkennen lassen, bevor die Anwendungen bereitgestellt werden. Die Idee dahinter ist, dass sich Softwareentwickler durch die gewonnene Zeit auf kreativere und wertorientiertere Aufgaben konzentrieren k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Wie in einem klassischen Papier dargelegt, <\/span><a href=\"https:\/\/www.researchgate.net\/publication\/254034665_Technical_Debt_in_Test_Automation\"><br \/>\n  <span style=\"font-weight: 400;\">Technische Schuld in der Testautomatisierung<\/span><br \/>\n<\/a><span style=\"font-weight: 400;\">  (K. Wiklund, 2012), k\u00f6nnen Software-Entwicklungsteams Probleme bekommen, wenn sie zu viel Zeit f\u00fcr das manuelle Testen und Verifizieren ihrer Software aufwenden. Die anf\u00e4nglichen Kosten f\u00fcr Testautomatisierungsl\u00f6sungen, mangelnde Automatisierungserfahrung und sogar eine Vorliebe f\u00fcr \u00e4ltere Methoden k\u00f6nnen zu diesen Verz\u00f6gerungen beitragen.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Einer der interessantesten Aspekte der agilen Softwareentwicklung ist die <\/span><a href=\"https:\/\/scaledagileframework.com\/behavior-driven-development\/\"><br \/>\n  <span style=\"font-weight: 400;\">Verhaltensgesteuerte Entwicklung (BDD).<\/span><br \/>\n<\/a><span style=\"font-weight: 400;\">  Das Konzept bezieht sich auf die Entwicklung von Software unter Ber\u00fccksichtigung des erwarteten Benutzerverhaltens. W\u00e4hrend die Umsetzung dieses Ansatzes eindeutig Zeit sparen kann, haben viele Teams Schwierigkeiten, diese Automatisierung in die Tat umzusetzen. LLMs k\u00f6nnen jedoch eine L\u00f6sung bieten.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Zu den h\u00e4ufigsten Symptomen f\u00fcr technische Schulden geh\u00f6ren eine schlechte Dokumentation und ein Mangel an robusten Tests. Dies sind Probleme, zu deren L\u00f6sung die LLM von heute beitragen k\u00f6nnen. Andere bemerkenswerte Symptome, wie z. B. das Refactoring, sind jedoch zu komplex f\u00fcr die derzeitige generative KI und f\u00fchren m\u00f6glicherweise nicht zu Zeiteinsparungen.<\/span><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h2 style=\"text-align: center;\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Abschliessende_Ueberlegungen\"><\/span><strong>Abschlie\u00dfende \u00dcberlegungen<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><img decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-59582\" src=\"https:\/\/www.zaptest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/img80.png\" alt=\"Alpha-Tests vs. Beta-Tests\" width=\"107\" height=\"179\" srcset=\"https:\/\/www.zaptest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/img80.png 479w, https:\/\/www.zaptest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/img80-180x300.png 180w\" sizes=\"(max-width: 107px) 100vw, 107px\" \/><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Generative KI-Anwendungen haben ein immenses Potenzial. Die benutzerfreundliche, dialogorientierte Oberfl\u00e4che kann jedoch in die Irre f\u00fchren. Viele Menschen glauben, dass es einfach ist, mit diesen Maschinen hochwertige Ergebnisse zu erzielen. Allerdings ist eine exzellente Souffleurtechnik komplizierter als Sie vielleicht erwarten.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Effektives Prompt-Engineering erfordert eine Menge Versuch und Irrtum. Es erfordert auch viel Voraussicht seitens des Ingenieurs, um sicherzustellen, dass die Antworten n\u00fctzlich sind. Und schlie\u00dflich ist es wichtig, die Arbeit zu \u00fcberpr\u00fcfen und nachzupr\u00fcfen, da die Gefahr von Fehlern bekanntlich gro\u00df ist.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Auch wenn die Zahl der Arbeitspl\u00e4tze im Bereich Sofortelektronik steigt, sind nicht alle davon \u00fcberzeugt. In der Harvard Business Review f\u00fchrt Oguz A. Acar ein faszinierendes Argument an  <\/span><a href=\"https:\/\/hbr.org\/2023\/06\/ai-prompt-engineering-isnt-the-future\"><span style=\"font-weight: 400;\">&#8222;K\u00fcnftige Generationen von KI-Systemen werden immer intuitiver und geschickter darin, nat\u00fcrliche Sprache zu verstehen, wodurch sich die Notwendigkeit sorgf\u00e4ltig ausgearbeiteter Eingabeaufforderungen verringert.&#8220;<\/span><\/a><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Was auch immer die Zukunft bringen wird, die generative KI wird mit von der Partie sein. Auch wenn das Prompt-Engineering vielversprechend ist, ist es schwer zu sagen, welche Rolle es genau spielen wird.  <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Interessanterweise gibt es bereits zahlreiche Anwendungsf\u00e4lle und Erfolgsgeschichten, die zeigen, dass Software-Testautomatisierungssoftware geeignet ist, die Softwareentwicklung zu beschleunigen, ohne Kompromisse bei der Genauigkeit oder der umfassenden \u00dcberpr\u00fcfung von Anwendungen einzugehen.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Tools wie ZAPTEST erm\u00f6glichen es Entwicklern bereits, Probleme wie unzureichende Zeit und Ressourcen, technische Schulden, Dokumentation, umfassende Tests und RPA anzugehen. Dar\u00fcber hinaus sind diese Tools benutzerfreundlicher als Prompt-Engineering, so dass sie sich auch f\u00fcr nichttechnische Teams gut eignen. Wie immer liegt das wahre Potenzial an der Schnittstelle dieser spannenden Automatisierungstechnologien.  <\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>ChatGPT, Bard und andere prominente Large Language Models (LLMs) haben im letzten Jahr unsere Newsfeeds dominiert. Und das zu Recht. Diese spannenden Technologien geben uns einen Einblick in die Zukunft, die Macht und die M\u00f6glichkeiten der KI. 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