Software Testing: Warum KI kein Ursache-Wirkung-Denken kann – und wie QFD hilft
Wie wird Kundennutzen messbar? Ein Blick auf Quality Function Deployment, Ursache‑Wirkung‑Denken und die Übersetzung in wirksame Softwaretests.
(Bild: Richard Seidl)
- Richard Seidl
- Thomas Fehlmann
Richard Seidl spricht in dieser Folge mit Thomas Fehlmann über Quality Function Deployment (QFD) und die Rolle von Ursache-Wirkung-Denken im Zeitalter großer Sprachmodelle. Sie diskutieren, wie Unternehmen mit QFD Kundennutzen greifbar machen und diesen Nutzen systematisch in Softwaretests übersetzen können.
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Thomas Fehlmann ist seit 2016 offiziell im Ruhestand – theoretisch. Praktisch jedoch bleibt er ein aktiver und leidenschaftlicher Forscher. Seine Arbeit präsentiert er regelmäßig auf internationalen Konferenzen, wo er Erkenntnisse mit Fachkollegen diskutiert und seine neuesten Ergebnisse veröffentlicht. Ursprünglich prägten Themen wie Six Sigma und Prozesssteuerung seine wissenschaftliche Laufbahn. Doch seine Neugier für Künstliche Intelligenz (KI) reicht viel weiter zurück: Bereits im Studium beschäftigte er sich intensiv damit – und blieb der Disziplin treu, selbst durch mehrere KI-Winter hindurch. Heute widmet sich Thomas Fehlmann der Frage, wie Graphmodelle der kombinatorischen Logik helfen können, das Innenleben moderner KI-Modelle nachvollziehbarer zu machen. Sein Fokus liegt darauf, besser zu verstehen, wie KI funktioniert und welchen realen Mehrwert sie für ihre Nutzer schafft.
Software-Testing im Gespräch
Bei diesem Format dreht sich alles um Softwarequalität: Ob Testautomatisierung, Qualität in agilen Projekten, Testdaten oder Testteams – Richard Seidl und seine Gäste schauen sich Dinge an, die mehr Qualität in die Softwareentwicklung bringen.
Die aktuelle Ausgabe ist auch auf Richard Seidls Blog verfügbar: „Warum KI keine Ursache-Wirkung kann – und QFD hilft – Thomas Fehlmann“.
(mdo)
