Software-Testing mit ChatGPT als Assistent
Seite 3: Grenzen der Einsatzfähigkeit von ChatGPT
Obwohl ChatGPT leistungsstark ist, kann es nicht immer zuverlässige Ergebnisse liefern. Ob sich der Einsatz von LLMs zum Verbessern der Code-Qualität, Test-Abdeckung oder Security wirklich lohnt, ist vom Anwendungsfall abhängig. Überdies ist zu beachten, dass Eingaben bei ChatGPT zum geistigen Eigentum von OpenAI werden.
In jedem Fall ist es wichtig, die von ChatGPT generierten Ausgaben wie Testcode zu überprüfen und bei Bedarf anzupassen. Ebenfalls zu berücksichtigen ist, dass mit KI-unterstützte automatisierte Tests eventuell weniger präzise oder weniger umfassend sind als manuelle Tests für den gleichen Anwendungsfall. Es gibt Situationen, in denen spezifische, komplexe oder maßgeschneiderte Testfälle erforderlich sind, um eine präzise Testabdeckung zu gewährleisten.
Nicolas Langemann
ist Team Lead & Software Engineer bei Yatta. Seinen Bachelor of Science (B.Sc.) in Informatik hat Langemann an der Universität Kassel gemacht und ist seit 2018 bei Yatta beschäftigt. Bei dem Unternehmen mit Sitz in Frankfurt und Kassel dreht sich alles um Evolution und Entwicklung: von Software und Unternehmen, uns selbst und der Gesellschaft.
(rme)
