Keynotes

09:30–10:30 | Stage 1 | 16. September 2026

Aus großem Vertrauen folgt große Verantwortung – wie man Teams zu Höchstleistungen befähigt, um kontinuierlich Software in Spitzenqualität zu liefern

Vor 16 Jahren arbeitete Michael Kutz als Junior-Entwickler in einem riesigen Projekt. Die Lage war düster: Release-Züge mit starren Zeitplänen, auf die endlos lange Bugfixing-Phasen folgten. Es war kaum auszuhalten; wahrscheinlich hatte niemand Freude an der Arbeit, und die gelieferte Qualität lag weit unter den gewünschten Standards.

Ein Jahr später hatte sich vieles verändert. Plötzlich arbeitete er in einem Team, das bereits vor Ablauf der Deadlines hohe Qualität lieferte, eigene kreative Wege dafür fand und jede Menge Spaß bei der Arbeit hatte. Es fühlte sich an, als wären sie von einer radioaktiven Spinne gebissen worden und hätten Superkräfte entwickelt.

Seit diesem Team hat er versucht, diesen Geist in jedem neuen Team, dem er beitrat, zu reproduzieren – die Spinne zu finden, die sie damals gebissen hat. Manchmal gelang es ihm, manchmal nicht.

In diesem Talk wird er von seinen Versuchen berichten. Von Dingen, die extrem wichtig erschienen, sich aber als bloße Details herausstellten, die das Team der Quelle der Superkräfte kein Stück näher brachten. Und von Details, die unwichtig wirkten, sich aber als essenziell erwiesen und sie letztlich näher an ein „Superhelden-Team“ herangeführt haben. Er spricht darüber, warum er heute glaubt, dass Vertrauen und Verantwortung die wichtigsten und ersten Komponenten sind – und welche weiteren Faktoren entscheidend sind, um ein Team aufzubauen, das die Superkraft besitzt, kontinuierlich und hocheffizient Software in Spitzenqualität zu liefern.

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09:15–10:00 | Stage 1 | 17. September 2026

Automatisiert denken – von testbaren Requirements zu KI-generierten Tests für Steuergerät und Web-App

KI-Unterstützung wird ermöglichen, was die mathematisch formale Beschreibung von Systemen nie geschafft hat, nämlich eine menschliche Intention automatisch in eine Spezifikation und letztendlich Tests zu übersetzen!

Diese Keynote zeigt praxisnah und nachvollziehbar, wie KI als Übersetzerin zwischen Menschen und (Test-)Maschine eingesetzt werden kann und warum der eigentliche Hebel dabei nicht im KI-Modell selbst liegt, sondern in der Qualität und Struktur der Requirements.

Im Mittelpunkt steht ein dreistufiges Vorgehen: Zunächst werden natürlichsprachliche Requirements mithilfe von KI systematisch analysiert. Unklarheiten, Inkonsistenzen und Schwächen werden transparent gemacht und gezielt verbessert. Statt Requirements „einfach hinzunehmen“, werden sie so zu einer belastbaren Grundlage für weitere Automatisierungsschritte. Im zweiten Schritt wird die KI bewusst in etablierte Testmethodiken eingebettet – etwa Äquivalenzklassentests, Grenzwertanalysen oder Pair-Wise-Testing. Auf Basis der verbesserten Requirements leitet sie strukturierte, nachvollziehbare Testfälle ab, ohne frei zu halluzinieren. Im dritten Schritt werden diese Testfälle schließlich in automatisiert ausführbare Testskripte übersetzt – sowohl für Embedded- als auch für klassische IT-Systeme.

Das Vorgehen wird anhand konkreter Beispiele vorgestellt. Der erste Teil basiert auf einer gemeinsamen Masterarbeit mit Vector Informatik und einem Luftfahrtzulieferer, in der bewusst zwei vergleichsweise kleine LLMs eingesetzt wurden, um die industrielle Praxistauglichkeit realistisch zu bewerten. Ergänzend werden Ergebnisse eigener systematischer Untersuchungen zu Tools präsentiert, die aus Requirements automatisiert Testfälle erzeugen. Dabei wird klar: Der Mehrwert von KI entsteht nicht durch Magie, sondern durch saubere Methodik.

Neben den Chancen werden auch offene Herausforderungen adressiert – etwa Nachvollziehbarkeit, Vertrauen und Safety-Aspekte. Da die Vortragenden aus der Embedded-Safety-Welt kommen, schlagen sie bewusst eine Brücke zur IT: Anhand ähnlicher Requirements wird gezeigt, wie ein gemeinsamer KI-gestützter Ansatz beide Domänen verbinden kann, trotz unterschiedlicher Testtiefen und regulatorischer Rahmenbedingungen.

Die Keynote holt die Teilnehmenden ab, liefert konkrete Denkanstöße für die eigene Praxis und vermittelt eine klare Vision, wie KI Ingenieurinnen und Ingenieure sinnvoll unterstützen kann – fachlich fundiert, greifbar und mit einem Augenzwinkern.

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