EVENT
TEST

Chapter 2: The Weapon of QA Innovation

Cognitive QA – leveraging AI and Analytics for data-driven QA

Stefan Gerstner, VP Digital Assurance and Testing Services at Sogeti
Quality Assurance as we used to do it is not sufficient to in the Digital Era. The growing complexity of today’s IT landscape is driving a need for more and more testing. At the same time, there is an increasing pressure to reduce time to market and protect the brand image. The only way to master these challenges is to make testing more intelligent by applying Analytics and Artificial Intelligence – Cognitive QA. Stefan will introduce Cognitive QA and share experiences of implementing it with clients.

Stefan is VP Digital Assurance and Testing Services at Sogeti. He has more than 20 years experience in the IT Services industry with a strong focus on Quality Assurance. Stefan is driving the development of Cognitive QA across Sogeti.

  • Tid: 10:10
  • Språk: Engelsk

DevOps – The key ingredients for driving continuous Innovation in IT

Anne Christine Knudsen, Principal og avdelingsleder i Sogeti og Marley Kristin Singarajah, DevOps Community of Practice Lead i Capgemini Norge

Vi trenger fremtidsrettede ideer og produkter for å fortsette å utvikle oss og teknologi gir samfunnet utallige muligheter. For å kunne dra nytte av disse mulighetene må en legge til rette dagens arbeidsformer, prosesser og arkitektur for å fremme en collaborative culture – der alle ledd fra forretning, utvikling, QA til drift jobber sammen. Det er akkurat her DevOps spiller en sentral rolle. DevOps er en filosofi og metode for samarbeid og integrasjon for kontinuerlig å levere funksjonalitet og forretningsverdi raskt til produksjon. Hovedprinsippene i DevOps er kultur, metode og automatisering. I denne presentasjonen får du lære om hvordan enhver organisasjon kan anvende disse prinsippene for å dra nytte av mulighetene teknologien bringer oss.

Anne Christine Knudsen er principal og avdelingsleder i Sogeti. 
Mer enn 25 års erfaring innen systemutvikling som testleder, kvalitetsleder, prosjektleder og prosessleder. Har hatt ulike oppdrag som rådgiver innen kvalitetsarbeid hos Telenor GSS, Norges Bank, Espire og Bertel O. Steen. Har jobbet med testledelse i Oslo kommune, Storebrand/if nordisk, Infotrygd hos Nav, Altinn, Telenor Mobil, Skattedirektoratet og Sykehuspartner. Utviklet og implementert metoder for smidige prosjekter med fokus på digital suksess. Utdannet hos NITH og PMP og ITIL sertifisert og til daglig ansvarlig for 33 konsulenter i Sogeti.

Marley Kristin Singarajah er DevOps Community of Practice Lead i Capgemini Norge. 
Hennes ambisjon er å lede virksomheter inn i den digitale tidsalderen og har opparbeidet seg internasjonal erfaring innen digital transformasjon.  Gjennom sine prosjekter i Capgemini har hun fått bred erfaring innen analyse, kravhåndtering, design, utvikling og testing. Marleys interesser strekker seg mellom teknologi, innovasjon og DevOps.Hun anser seg selv som en utforskende teknolog med et brennende ønske om å skape en forskjell for menneskeheten.

  • Tid: 10:55
  • Språk: Norsk

Intelligent Predictive Models – your helpful Assistant to QA and Test

Minh Nguyen, Managing Consultant, Sogeti Norway 
We have over several years collected a vast majority of data through the life cycle of software. It encompasses an enormous amount of unstructured data spreading over project or delivery phases: planning, requirement, development, testing and operation. At the same time Business demands improvement within test efficiency and effectiveness.

The raise of AI technology embracing Data Analytics and Machine Learning has recently been warmly discussed and widely adopted in several fields and services: financial, marketing, commercial, and so on. AI technology is a huge scientific research field and practices. It might somehow be considered too hard to comprehend and operationalize. The same challenge is applied when it comes to AI exploitation to Software Development and Testing.   

In this talk, we would like to present a pragmatic approach for performing the very first steps towards an intelligent support in QA and Test by building Predictive Models. 

A primary message is to know what you want with intelligent assistant and get to know of your data. The availability and capability of AI technology and platform shall be your least concern. As in many new technology adoption, it is crucial to set realistic goals and concrete measures to ensure that the success and goal achievement are easily monitored and measured.

Beyond to the presentation of the approach we will as far as possibly share with the audience some concrete results from a case study performed as a joint taskforce with our client.  Our experiences and lesson learned from performing this approach would also be presented.     

Minh has been working as Test Manager, Tester and Test Advisor for more than 20 years in different sectors: Telecom, Public, Bank/Finance and Retail. Apart from assisting customers to control and assure the quality of software deliverables Minh is passionately interested in continuous improvement of test efficiency and effectiveness by pragmatic exploitation of new approaches and techniques like risk-based and model based testing; test measurement and lately AI (machine learning, data analytics). 

Minh holds a MSc degree in Software Engineering and a PhD degree in topic of Empirical Learning for Process Improvement from NTNU.).  

  • Tid: 13:25
  • Språk: Engelsk

Tilbake til fremtiden

Sindre Fjogstad, Nordea
For ett år siden ankom jeg Nordea fra fremtiden. I Fremtiden hadde vi 100% testautomasjon, vi benyttet maskinlæring og AI i testarbeidet, og QA var til venstre for venstre. Ett år senere har Nordea Norge gått fra 0 til over 3000 daglige automatiske tester og vi har endret hvordan programmererne jobber. I dette foredraget vil jeg gi et kort innblikk i fremtiden og hvordan jeg dytter Nordea inn i denne. Underveis skal vi lage og kjøre en test fra scenen.

Sindre Fjogstad har brukt ni år av sitt yrkesaktive liv på testautomatisering i Tandberg, Cisco og Nordea. I 2010 begynte han å bruke maskinlæring for å automatisk klassifisere feil og mangler. Han har studert astrofysikk, romfysikk, geologi, petroleumsteknologi, elektronikk, matematikk og informatikk ved NTNU, UiT og UiO. Han er en av hjernen bak Cisco sitt testautomatiseringsverktøy som brukes over hele konsernet, og var ansvarlig for testarbeidet på alle Cisco sine nye videokonferansesystemer mellom 2010 og 2017. Enkelte omtaler han som kverulant, arrogant, stormannsgal, besserwisser og rar men hyggelig.

  • Tid: 14:30
  • Språk: Norsk

todo todo