Qualitätssicherung mit AI Productivity verbindet klassische QA-Methoden mit dem gezielten Einsatz von KI-Werkzeugen, die Routineaufgaben unterstützen. Wer methodisch arbeitet, kann Effizienz und Qualität gleichzeitig steigern. Der Kurs zeigt zentrale Bausteine moderner KI-gestützter Qualitätssicherung.

!Kursinhalt

!1. Einsatzfelder von KI-Werkzeugen in QA
*Generierung von Testfällen
*Unterstützung bei Fehleranalysen
*Aufbereitung von Testdaten

!2. Werkzeuge und Plattformen
*KI-basierte Testassistenten
*Integration in vorhandene QA-Werkzeuge
*Datenschutz und Sicherheit

!3. Methodische Verankerung
*Klare Abgrenzung von Mensch und KI
*Reviewprozesse für KI-Vorschläge
*Iteration im Sprint

!4. Pflege und Weiterentwicklung
*Erfolgsmessung der KI-Nutzung
*Reaktion auf Modellveränderungen
*Schulung im Team

!Berufliche Relevanz

*Höhere Effizienz in Testprozessen
*Erweiterter Werkzeugkasten für QA-Rollen
*Profilierung im Schnittfeld QA und KI