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Das Vertrauensproblem beim Scheitern von KI-Tests
In der Stack Overflow-Entwicklerumfrage 2025 gaben 84 % der Entwickler an, KI-Tools in ihrem Workflow zu nutzen oder deren Einsatz zu planen – ein Anstieg gegenüber 76 % im Vorjahr. In derselben Umfrage äußerten 46 % ihr Misstrauen gegenüber der Genauigkeit der Ergebnisse dieser Tools, während 33 % ihnen vertrauten. Die Nutzung stieg, das Vertrauen sank…
Die Tabellenkalkulation ist der Beweis
Irgendwo in Ihrem Unternehmen gibt es eine Tabelle. Jemand hat sie erstellt, weil ein Direktor eine Frage stellte, die die Testplattform nicht direkt beantworten konnte: Welche Projekte nutzen tatsächlich das Gerätelabor oder wie viele Tests hat ein Team im letzten Quartal durchgeführt? Die Person exportierte die verfügbaren Daten, fügte sie in eine Tabelle ein, erstellte ein paar Formeln …
Künstliche Intelligenz beschleunigt die Kryptoanalyse. Die Kryptographie muss sich anpassen lernen.
Im Juli 2026 veröffentlichte Anthropic zwei Kryptoanalyseergebnisse, die mit Claude Mythos Preview erzielt wurden. Eines verbesserte einen Angriff auf HAWK, ein vorgeschlagenes Post-Quanten-Signaturverfahren. Das andere verbesserte einen Angriff auf eine siebenstufige Version von AES. Anthropic wies ausdrücklich auf die Grenzen hin: Keines der Ergebnisse hat derzeit Auswirkungen auf produktive Systeme. Dieser Vorbehalt ist der richtige Ausgangspunkt…
Wie man supportfähige Produkte entwickelt – Lehren aus realen Kundenproblemen
Es ist 2 Uhr nachts irgendwo auf der Welt, und ein Release-Manager eines globalen Unternehmens starrt auf eine rote Pipeline. Hunderte automatisierter Tests sollten über Nacht in einer mobilen Geräte-Cloud laufen. Stattdessen schlugen sie mit unerklärlichen Fehlern fehl. Bis das Ticket in der Support-Warteschlange landet, ist der Kunde…
Paralleles Testen richtig gemacht: Warum Ihre Pipeline fehlschlägt (und wie Sie das Problem beheben)
Jeder QA-Tester kennt das frustrierende Gefühl, mitzuerleben, wie eine Automatisierungssuite mit der Zeit immer größer wird. Was als kurzer, fünfminütiger Smoke-Test beginnt, entwickelt sich allmählich zu einem ausufernden, zweistündigen Testlauf. Jede neue Funktion bringt eine Handvoll zusätzlicher Appium-Mobilskripte oder Selenium-Browser-Flows mit sich; und schon bald wippen die Entwickler ungeduldig mit den Füßen, die Release-Manager…
Warum schneller Release Risikopriorisierung beginnt mit einem besseren operativen Kontext
Enterprise-Releaseteams mangelt es selten an Daten. Was ihnen fehlt, ist eine schnelle und zuverlässige Methode, um aus verstreuten Releasesignalen ein klares operatives Bild zu gewinnen. Ein produktionsreifes Release kann eine Risikobewertung, eine fehlgeschlagene Aufgabe, eine überfällige Genehmigung, eine verzögerte Abhängigkeit und eine Terminabweichung aufweisen – doch diese Signale werden oft in unterschiedlichen Ansichten dargestellt und erfordern die Bearbeitung durch verschiedene Personen.
Automatisierungs-Frameworks jenseits von Appium & Selenium
Ein Team entwickelt im selben Sprint eine React Native App und eine Marketing-Website. Die mobile Testumgebung läuft mit Espresso und XCUITest, die Web-Testumgebung mit Playwright. Niemand in beiden Teams hat eine Zeile Appium oder Selenium programmiert – nicht etwa, weil diese Tools versagt hätten, sondern weil keines der Teams jemals eine plattformübergreifende Lösung benötigte.
KI und die Zukunft der agilen Unternehmensplanung
Künstliche Intelligenz hält rasant Einzug in die Art und Weise, wie Teams ihre Arbeit planen, optimieren und managen. Für agile Unternehmensorganisationen liegt die Chance jedoch darin, KI dort einzusetzen, wo sie Reibungsverluste reduziert, während Kontext, Verantwortlichkeit und Urteilsvermögen weiterhin in menschlicher Hand bleiben. Digital.ai Sage ist als unterstützende Funktion konzipiert innerhalb AgilityAktivierte Benutzer können auf Sage zugreifen…
Digital.ai Agility 26.1: Strategie und Arbeit verbinden
Jedes Unternehmen hat Ziele. Die größere Herausforderung besteht darin, diese Ziele mit der Planung und Umsetzung durch die Teams zu verknüpfen. Zielsetzungen können in einem System, Roadmaps in einem anderen und die Umsetzung in den Backlogs der Teams gespeichert sein. Wenn diese Ebenen auseinanderdriften, können Führungskräfte zwar Aktivitäten beobachten, ohne zu wissen, ob diese die Strategie voranbringen, während Teams zwar erfolgreich arbeiten können, aber…
Digital.ai Agility 26.2: Verbinden Release Von der Planung bis zur Lieferung
Digital.ai Agility Version 26.2 konzentriert sich darauf, diese Verbindung zu vereinfachen. Das Release erweitert die Transparenz hinsichtlich Releaseumfang und -fortschritt, integriert Release- und OKR-Informationen in den Data Mart und stärkt die... Agility Synchronisierung für Organisationen, die ihre Arbeit über mehrere Systeme hinweg koordinieren. Das Ergebnis ist eine vernetztere Planungsumgebung, die Teams hilft, weniger Zeit mit der Statusrekonstruktion zu verbringen…
