Micro Focus kündigt KI-getriebene Verbesserungen für seine UFT-Produktfamilie an. Durch diese Reihe von vereinheitlichten Lösungen soll die Gesamtkomplexität der Automatisierung von funktionalen Testprozessen reduziert werden. Mit diesen neuen, KI-basierten Funktionen wird sichergestellt, dass Anwendungsteams den wachsenden Anforderungen auf effiziente und agile Weise gerecht werden können. Möglich wird dies einerseits durch die Erhöhung der Testabdeckung und Widerstandsfähigkeit der Testbestandteile – andererseits durch die Reduzierung der Testerstellungszeit und des Wartungsaufwands. Heutige Anforderungen an Software Testing wie eine höhere Geschwindigkeit von neuen Releases und das exponentielle Wachstum von Testfällen haben den Einsatz von KI notwendig gemacht. Nur so kann die Automatisierung von Software-Tests revolutioniert sowie die Effizienz und Effektivität von Funktionstests positiv beeinflusst werden.

„In den letzten zwei Jahren haben wir unsere Produkte kontinuierlich mit KI-basierten Funktionen ausgestattet. Im vergangenen Jahr haben wir neue Funktionen auf Basis künstlicher Intelligenz vorgestellt, um Unternehmen bei der Bewältigung der Herausforderungen des mobilen Testings zu unterstützen. Mit den neuen Funktionen der UFT-Produktfamilie wird diese Unterstützung auch auf webbasierte Tests ausgeweitet“, sagt Raffi Margaliot, Micro Focus Senior Vice President, Application Delivery Management. „Diese kundenorientierte Innovation wird mit ihren intelligenten Tools unserem umfangreichen Kundenstamm zur Verfügung stehen, damit sie die Einführung von KI in ihre bestehenden Testing-Umgebungen beschleunigen können.“

Die KI-basierte Testautomatisierung der UFT-Familie ermöglicht Anwendern:

• Vereinfachung der Automatisierung: Benutzer müssen nur ein einziges Skript anstatt mehrerer Skripte für jede mögliche Kombination erstellen, das automatisch auf mehreren Plattformen und Browsern ausgeführt wird. Dadurch verringert sich der Zeitaufwand für Erstellung und Pflege von Test-Assets, während gleichzeitig die Testabdeckung erhöht wird. Das ermöglicht den verantwortlichen Teams, mit der sich schnell entwickelnden Technologielandschaft und den Benutzeranforderungen Schritt zu halten.
• Kontinuierliche Verbesserung mit geringem Aufwand: Das KI-Framework der UFT-Familie entwickelt sich weiter und passt sich auf Grundlage eines Feedback-Mechanismus stetig an. Durch die freiwillige und sichere Nutzung von Schulungsdaten der Kunden können Informationen über die einzigartigen User-Interface-Paradigmen geteilt werden, um die Genauigkeit der Objekterkennung ständig zu verbessern.  
• Überall testen: Eine Kombination aus einem KI Software Development Kit (SDK) und Natural Language Processing (NLP) ermöglicht es, ganz einfach Tests zu schreiben – von Testern mit technischem und ohne technischem Hintergrund. Dies reduziert den Zeit- und Arbeitsaufwand der Wartung und Bereitstellung von Tests und Automatisierungscode erheblich.

Die Micro Focus UFT-Familie mit Lösungen zur funktionalen Testautomatisierung umfasst UFT One, UFT Developer und UFT Mobile. Diese Lösungen unterstützen Teams bei der Bereitstellung qualitativ hochwertiger Anwendungen durch funktionale, KI-basierte Multi-Plattform-Testautomatisierung. Die UFT-Familie ist nur eine der Möglichkeiten, wie Micro Focus seine Kunden dabei unterstützt, ihre digitale Transformation zu beschleunigen.

Im letzten Forrester Report von Juni 2020 zum Thema „Continuous Functional Test Automation Suites“ wurde Micro Focus als „Strong Performer“ ausgezeichnet. Zudem erhielt Micro Focus die höchstmögliche Punktzahl in den Kriterien „Product Vision“ und „Innovation Roadmap“. Dem Bericht zufolge hat Micro Focus Innovationen auf der Grundlage von KI, ML und RPA eingeführt. Micro Focus‘ Vision ist der „Shift everywhere“ – der Einsatz einer breiten Palette von Tools seiner UFT-Familie, die mit KI- und NLP-Fähigkeiten ausgestattet sind.

Zusätzliche Informationen

Weitere Informationen finden Sie unter World Quality Report und The Forrester Wave^TM, Continuous Functional Test Automation Suites, Q2 2020 – sowie in dem Webinar How AI is Revolutionizing Software Test Automation.

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