Software-Qualität leidet zunehmend unter einer schlechten Kommunikation zwischen Softwareentwicklungs- und Qualitätssicherungs-Teams sowie einer fehlenden Abstimmung zwischen Führung und Softwareentwicklungs-Teams. Vor allem Technologieverantwortliche hoffen, die dadurch entstehenden Lücken durch den Einsatz agentischer KI ausgleichen zu können. Entwickler begegnen dieser Haltung eher skeptisch. (Bild: frei lizenziert)
Tempo statt Tests

Studie: Softwarequalität gerät ins Hintertreffen

Zwei Drittel der Unternehmen weltweit sind im kommenden Jahr erheblich von Softwareausfällen betroffen, das ergab der 2025 Quality Transformation Report von Tricentis. Die Umfrage zeigt deutliche Diskrepanzen zwischen den Vorstellungen von Technologieverantwortlichen und Fachkräften auf – vor allem, was die Notwendigkeit von Tests und den Einsatz agentischer KI betrifft.

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Open-Weight-Modelle – also KI-Modelle, deren Gewichtungen (Parameter) öffentlich zugänglich und lizenzfrei sind – bergen in Kombination mit effizienten Destillationstechniken enormes Potenzial für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz am Geräte-Edge. Die Herausforderung besteht darin, leistungsstarke Modelle zu entwickeln sowie KI effizient, skalierbar und auf ressourcenbeschränkten Systemen einzusetzen. (Bild: Synaptics)
KI für Edge Computing

Warum Open-Weight-Modelle wie DeepSeek-R1 wichtig sind

Rasante Fortschritte im der KI haben leistungsstarke LLMs (Large Language Models) in den Vordergrund gerückt. Die meisten leistungsstarken Modelle sind jedoch sehr rechenintensiv und erfordern cloudbasierte Inferenz, was sie für das Edge-Computing unpraktisch macht. DeepSeek-R1 ist ein Beispiel, wie Open-Weight-Modelle zusammen mit effizienten Destillationstechniken KI am Edge revolutionieren können.

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