AI-támogatott szoftvertesztelés: bevetjük az AI-ügynököket!
Támogathatja az AI a szoftvertesztelők munkáját? Mi lehet az AI-ügynökök szerepe? Blogposztunkból kiderül.
Generatív AI és adatvédelem (2. rész): Microsoft Azure környezetben hostolt LLM-ek
Cikkünkben kifejtjük, miért lehet jó megoldás a Microsoft Azure környezetben hostolt LLM-ek használata adatvédelmi szempontból.
DSS Workshop: AI a színfalak mögött – beszélgetés az AI gyakorlati oldaláról
AI a színfalak mögött: workshopunkon a hangsúly a valós tapasztalatokon és megoldásokon volt az AI-támogatott tesztelés, az AI és a compliance összefüggései és egy valós esettanulmány bemutatásával.
Generatív AI és adatvédelem (1. rész): AI adatvédelmi útmutató európai vállalatok számára
Ebben a cikkünkben összefoglaljuk a legfontosabb adatvédelmi fogalmakat és jó gyakorlatokat az LLM-szolgáltatókat használó európai vállalatok számára.
Az uniós AI-rendeletről érthetően: ismerjük meg az AI-rendszerek kockázatait!
Ebben a posztban röviden összefoglaljuk a 2024. évi uniós AI-szabályozás legfontosabb rendelkezéseit a különböző AI-eszközök kockázati kategorizálásáról.
Hatékonyság az irodában
Hatékonyság – nemcsak a gyártásban és a logisztikában, de az irodában is? A robotizált folyamat-automatizáció segíthet – konkrét példákkal mutatjuk be, hogyan.
Több mint 20%-os költségcsökkentés a szoftvertesztelésben: sikersztori német ügyfelünkkel
Költségcsökkentés a szoftvertesztelésben? Így segítünk évente 20%-ot megtakarítani német ügyfelünknek.
Duplikátumok
Az adatminőség-biztosítási folyamat egyik legfontosabb lépése általában a rendszerekben megtalálható duplikátumok kimutatása és feldolgozása.
Adattisztítás a gyakorlatban
Milyen adatokat érinthet az adattisztítás és ez milyen módon megy végbe? Az alábbiakban erre a kérdésre adunk választ.
Az adattisztításról általában
Előző posztunkban ismertettük az adat- vagy információminőség-biztosítás néhány alapfogalmát. Most az adatminőség-biztosítás egyik alappilléréről, az adattisztításról lesz szó.
