In vielen Texten werden die Begriffe Generative Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen benutzt und es ist gar nicht so leicht, beides richtig einzuordnen und die Unterschiede zu verstehen. Unser Blog soll Dir helfen, schnell Klarheit zu gewinnen.
Was ist maschinelles Lernen?
Definition und Zielsetzung
Maschinelles Lernen (ML) ist ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz. Ziel ist es, dass Maschinen Muster in Daten erkennen und auf dieser Basis Vorhersagen treffen – ohne explizite Programmierung. Die Systeme lernen dabei aus Beispielen und verbessern sich mit zunehmender Erfahrung.
Typische Anwendungen im Softwaretest
Fehlerprognosen auf Basis historischer Bugs
Anomalieerkennung in Systemlogs
Regressionsrisiko-Analyse zur Priorisierung von Testfällen
Häufig genutzt: „Supervised Learning“ mit gelabelten Daten. Alternativ: „Unsupervised Learning“ zur Mustererkennung ohne vorgegebene Kategorien.
Was ist generative KI?
Definition und Zielsetzung
Generative KI ist eine Anwendung des maschinellen Lernens. Sie erzeugt neue Inhalte wie Texte, Bilder oder Code – auf Basis der gelernten Datenmuster.
Im Zentrum stehen sogenannte Large Language Models (LLMs) wie GPT-4 sowie multimodale Netzwerke wie DALL·E oder Stable Diffusion. Entscheidend ist das Prompt Engineering: Durch gezielte Eingaben (Prompts) lässt sich der Output steuern.
Typische Anwendungen im Softwaretest
Automatisierte Testfallerstellung aus User Stories
Erzeugung synthetischer Testdaten
Kreative Testideen durch prompt-basiertes Exploratives Testen
Gerade im Testkontext bietet generative KI viel Potenzial – ein Fokus der praxisnahen trendig-Trainings.
Vergleich: Maschinelles Lernen vs. Generative KI
Merkmal | Maschinelles Lernen | Generative KI |
Ziel | Muster erkennen, Vorhersagen treffen | Neue Inhalte erzeugen |
Trainingsart | Supervised/Unsupervised Learning | Transferlernen, Reinforcement Learning |
Output | Prognosen, Klassifikationen | Testideen, Daten, Skripte |
| Praxisrelevanz | Fehleranalyse, Priorisierung | kreative Impulse, automatisierter Input für Tests |
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Tools für generative KI im Softwaretest
ChatGPT
Generiert Testfälle, Explorationsideen oder Daten in natürlicher Sprache.
GitHub Copilot
KI-gestütztes Coding-Tool mit Vorschlägen für Testskripte und Code-Autovervollständigung.
Fazit und Ausblick
Zusammenfassung
Maschinelles Lernen ist datengetrieben und analysiert Vergangenes. Dabei kann es auch zur Prognose genutzt werden. Generative KI geht weiter: Sie erschafft Neues. Beide Technologien ergänzen sich und bilden das Fundament moderner Teststrategien.
Zukunftsausblick
Generative KI wird persönlicher, intuitiver und stärker in Testprozesse integriert. Mit Tools wie ChatGPT oder KI-basierter Testdatengenerierung sichern sich QA-Professionals langfristige Relevanz.
trendig bietet dafür praxisnahe Trainings – etwa den AiU Certified GenAI‑Assisted Test Engineer oder die ISTQB® Certified Tester AI Testing.
FAQ: häufe fragen zu Generative KI vs. Maschinelles Lernen
Was ist maschinelles Lernen?
Ein KI-Verfahren, bei dem Maschinen Muster in Daten erkennen und Vorhersagen treffen.
Was ist generative KI?
Eine Technologie, die auf Basis gelernter Muster neue Inhalte erzeugt.
Wie unterscheiden sich ML und GenAI?
ML analysiert und prognostiziert, GenAI erschafft Neues.
Welche Anwendungen gibt es für GenAI im Test?
Testdatengenerierung, Testideen, automatisierte Testfallerstellung.
Welche Tools nutzen generative KI?
ChatGPT, GitHub Copilot u. v. m.