AI-t a tesztelésbe? Így csinálta meg az OTP fillérekből

Mi történik, ha a mesterséges intelligenciát nem hype-ként, hanem egy konkrét, fájó problémára adott válaszként kezdjük el használni?
Lehet-e egy AI-projektet milliárdok nélkül, néhány elkötelezett emberrel, kísérletezve felépíteni?
És ha igen, hogyan érdemes nekivágni, mire kell figyelni, és mik a legnagyobb buktatók?

Ebben az epizódban Surányi Zsolttal, az OTP Bank tesztelési CoE vezetőjével beszélgetünk arról, hogyan vágtak bele egy AI-alapú tesztelési megoldás kiépítésébe.

👉 Kiderül, hogyan lehet early adopterként kis lépésekben haladni, miközben valós üzleti eredményeket érnek el – és hogy az AI nem varázslat, hanem egy új eszköz, amit jól kell tudni használni.

💡 Surányi Zsolt szerint:

„Az AI nem silver bullet. Csak annyira lesz hasznos, amennyire jól definiálod a problémád.”

A projektjükben az AI nem csupán egy buzzword, hanem egy valódi produktivitásnövelő eszköz, amely a repetitív, kevéssé értékteremtő folyamatokat vette át – például manuális tesztelési keretek generálása vagy kódírás.

Egy kis csapat, néhány lelkes tesztelő, egy külsős partner és két Data Scientist segítségével olyan rendszert építettek, amely ma már az OTP mobilbanki és netbanki rendszereinek tesztelésében is részt vesz.👥 Félelmek és bizalom

„Volt olyan kolléga, aki azt mondta: nem akarok olyan projekten dolgozni, ami ki fog kísérni az OTP-ből.”

Az első működő AI-megoldások után természetes módon megjelentek az aggodalmak is. A csapat egy része attól tartott, hogy a technológia hosszú távon veszélyezteti a saját szerepét.

Ezért a projekt nemcsak technikai, hanem vezetői szempontból is komoly figyelmet igényelt – különösen a bizalom és a motiváció fenntartásában.

„A kreativitás és a mély szakmai tudás az emberé marad. Az AI csak kiegészít.”📌 Fejezetek az epizódban

00:00 – Bevezetés: AI a tesztelésben – buzzword vagy valódi segítség?
02:00 – Early adopterként léptek be a mezőnybe
03:00 – Az AI nem fogyasztótabletta: hasonlat az edzéssel
05:00 – Az OTP AI-projektjének indulása: kis költségvetés, nagy célok
07:00 – Automatizálási fókusz és AI bevezetése a folyamataikba
10:00 – Külsős partner bevonása: nem dobozos termék, hanem közös fejlesztés
13:00 – Tesztelők félelmei
15:00 – Validáció: hogyan döntöd el, hogy az AI eredménye jó-e?
17:00 – Agentek és saját ökoszisztémához illesztett AI-megoldások
19:00 – Manuális és automata tesztelés támogatása AI-val
22:00 – Generalisták vs. specialisták: hogyan változik a csapatstruktúra?
24:00 – Felhasználói élmény a tesztelők oldaláról
27:00 – AI mint „fekete doboz”: hogyan lehet mégis átlátható?
29:00 – Mérőszámok és ROI: hogyan tudják mérni a megtérülést?
32:00 – Az AI hosszú távú hatása a tesztelésre és a csapatokra
35:00 – Szigetprojektből vállalati szintű változás lehet?
40:00 – Hol használja most az OTP ezt a megoldást?
41:00 – Tanács KKV-knak: kicsiben indulni, világos célokkal
45:00 – Mi a különbség a nagy pénzekkel futó AI-projektek és az OTP megoldása között?
47:00 – Human in the loop: hol kell az ember a folyamatban?
49:00 – AI és az erőforrás-pazarlás dilemmája
52:00 – Záró gondolatok: AI bevezetése okosan, kis lépésekben

🎧 Hallgasd meg az adást

Gondolkodj el: nálatok mire tudnátok most AI-t bevezetni?

💬 Mit gondolsz: a te csapatodban hogyan fogadnák, ha egy AI venne át egyes feladatokat? Írd meg kommentben!

👉 Spotify • YouTube • Apple Podcasts • Google Podcasts

👤 Vendégek

Surányi Zsolt
Hargitai Zsolt
Hamana Zsolt

💼 Kapcsolat, konzultáció

További információkért és együttműködéshez: www.testerlab.io

Milyen érzés, amikor egy világszinten top 5-ös konferencia költözik a szomszédodba?

A HUSTEF - Hungarian Software Testing Forum - nemcsak Magyarország első számú szoftvertesztelői konferenciája, de Európa top 3 és a világ top 5 eseménye között is szerepel. Október 14 és 16 között a konferencia újra megtelik szakmai tudással, inspiráló előadókkal és pezsgő közösségi élettel. Miért éri meg cégeknek akár 30-40, sőt 90+ kollégát is elküldeni ide? Mit visz haza az, aki először vesz részt rajta? És hogyan lett egy 100 fős „kis amatőr” rendezvényből egy 700 résztvevős, világszínvonalú szakmai találkozó?

Az adás vendégei - Dr. Csöndes Tibor (HTB elnök), Fekete Attila, Fekusz (HUSTEF PC Chair) és Kohl Csilla (projektvezető) - bepillantást adnak a kulisszák mögé. Szó esik az idei újdonságokról: öt párhuzamos track, szenioroknak szóló mélyebb szakmai vonal, világhírű keynote előadók (köztük Tariq King az AI témában, Rob Lambert és Gitte Ottosen), valamint a hands-on tutorial day, ahol a résztvevők azonnal munkába vihető tudást kapnak.

A beszélgetésből kiderül, hogy a HUSTEF lényege nem változott 2011 óta: a közösség. A networking itt nem mellékszál, hanem a konferencia egyik fő értéke. A szünetek, a kiállítói tér, a “Meet the Speaker” sarok, sőt a masszázsfotelek és a játékok is mind azt szolgálják, hogy új szakmai és emberi kapcsolatok szülessenek. Ahogy Fekete Attila mondja: „A szünetek a konferencia legfontosabb részei.”

A soft skillek is kiemelt figyelmet kapnak: a karrierkliniktől a személyes branding workshopokig, a menedzsment panelbeszélgetésektől a PPT-karaokéig. A szervezők szerint ez nemcsak a szakmai fejlődésről, hanem a motivációról, megtartásról és csapatépítésről is szól. Nem véletlen, hogy van cég, amely a HUSTEF-részvételt hivatalos juttatásként kínálja.

Fejezetek az epizódban:

00:00 – Bevezető: Mi is az a HUSTEF és miért különleges?

01:00 – Újdonságok 2025-ben: öt track, szenior vonal, világhírű előadók

02:00 – Tutorial day: azonnal hasznosítható, hands-on tudás

04:00 – Miért küldjenek a cégek minél több kollégát?

06:00 – A HUSTEF története: 100 fős kezdetektől a 700+ résztvevőig

10:00 – Személyes kedvenc pillanatok és a konferencia hangulata

11:00 – A szünetek ereje: networking, kiállítói tér, “Meet the Speaker”

14:00 – Legemlékezetesebb sztori: áramszünet keynote közben

16:00 – Miért jött létre a HUSTEF? A HTB küldetése

17:00 – Miért éri meg cégeknek részt venni?

20:00 – Mit visz haza a résztvevő? Tudás és kapcsolati tőke

22:00 – Első élmények: “no pay to speak” és a közösség nyitottsága

26:00 – Motiváció és megtartás: céges hatás

27:00 – Kritikus témák: AI és soft skillek

30:00 – Karrierkliniktől a branding workshopig

32:00 – Fun factor: social event, játékok, 15 éves szülinapi buli

34:00 – Hogyan készülj a HUSTEF-re? Tippek résztvevőknek és döntéshozóknak

38:00 – Kuponkód: Hustef TL15 – 15% kedvezmény

💬  Ha kíváncsi vagy, hogyan lehet egyszerre tudást szerezni, kapcsolatokat építeni, inspirálódni és jól szórakozni – hallgasd meg az adást, és találkozzunk a HUSTEF-en!

💬 Te voltál már olyan konferencián, ahonnan nemcsak jegyzeteket, hanem életre szóló szakmai kapcsolatokat is hazavittél?

🎧 Hallgasd meg az adást Spotify • YouTube • Apple Podcasts • Google Podcasts

👤 Vendégek LinkedIn-profiljaiKohl Csilla • Fekete Attila  • Hargitai Zsolt • Dr. Csöndes Tibor

💼 Kapcsolat, konzultáció További információkért és együttműködéshez: testerlab.io

Hogyan lehet a tudásmegújítás céges szinten isversenyelőny?
Mikor éri meg új technológiákat bevezetni?
És mi történik akkor, ha csak sodródunk a trendekkel, de nincs mögöttestratégia?

A Nálunk működött podcast legfrissebb adásaazt a témát járja körbe, amely a jövőálló szakemberek és cégek kulcsa: az élethosszigtartó tanulást (lifelong learning) – különösen az IT ésszoftvertesztelés világában.

A beszélgetésből kiderül, miért „nem lehet stagnálni” ebbenaz iparágban, és miért kulcskérdés, hogy a tanulás nemcsak egyéni, hanemszervezeti szinten is be legyen ágyazva.

„A technológiák nem várnak”

– hangzik el az adás egyik kulcsgondolata, és ez abeszélgetés során újra és újra bebizonyosodik.

A három résztvevő – Hamana Zsolt, Hargitai Zsolt ésTurócziné Pribek Éva – saját tapasztalatokon keresztül mutatják be,hogy a tudásmegosztás hogyan válik versenyképes csapatok alappillérévé.

Éva tanári múltját és tesztelői jelenét ötvözve különösenhitelesen beszél arról, hogyan épülhet fel egy generalista–specialistaegyensúly egy csapatban.

Az adás másik hangsúlyos szála az, hogy a tanulás nemcsak atúlélés záloga, hanem a belső motiváció és a csapatkohézió egyiklegfontosabb forrása.

„Csapatban tanulni és abban elérni az egyéni céljaidat –szerintem az a leghatékonyabb”, mondja Éva.

De szó esik arról is, hogy egy cég miként tudja segíteni atanulást stratégiai keretek között, ahelyett, hogy az csak„szabadidős opció” legyen.

„A fluktuáció csökkenése a közgazdasági szó arra, hogynövekszik az egymásba vetett bizalmunk”

Ez talán az egyik legfontosabb gondolat, amelyösszefoglalja, miért érdemes befektetni a tanulásba.

A hallgatók megismerhetik:

Fejezetek az epizódban:

00:00 – Bevezetés: miért a tanulásról szól ez az adás?
04:00 – Milyen készségeket fejlesztenek a résztvevők 2028-ig?
08:00 – A jó tesztelői csapat alapjai: kommunikáció vagy hard skill?
12:00 – A stagnálás illúziója és a tanulás kényszere
14:00 – A készségek felezési ideje: mit jelent ez a gyakorlatban?
18:00 – A generalisták és specialisták szerepe a fejlődésben
21:00 – Technológiai döntések céges szinten: mikor és hogyan érdemes reagálni?
24:00 – A tanulás rejtett költségei: fluktuáció, hatékonyságvesztés, lemaradás
30:00 – Miért érdek a cégeknek is a munkatársak fejlődése?
35:00 – A Google példája: innovációs szabályból lett a Google Ads
38:00 – ISTQB, meet-upok, közösségi tanulás: merre induljon, aki fejlődni akar?
44:00 – Mentorálás, tapasztalat, közös tanulás a gyakorlatban
48:00 – Zárógondolatok: a tanulás nem opció, hanem stratégiai kérdés

🎧 Ha érdekel, hogyanérdemes tanulási kultúrát építeni egy technológiai csapatban, és hogyan lehet afejlődés nem csak egyéni, de céges szinten is motorja az előrelépésnek,hallgasd meg ezt az epizódot!

💬 Téged mi motivállegjobban a tanulásban: az új tudás, a közös fejlődés vagy a hosszú távú célok?

🎧 Hallgasd meg az adást

Spotify • YouTube • Apple Podcasts • Google Podcasts

👤 VendégekLinkedIn-profiljai

Hamana Zsolt: https://www.linkedin.com/in/zsolt-hamana
Hargitai Zsolt: https://www.linkedin.com/in/hargitaizsolt
Turócziné Pribek Éva: https://www.linkedin.com/in/%C3%A9va-tur%C3%B3czin%C3%A9-pribek-23b44424b

💼 Kapcsolat, konzultáció

További információkért és együttműködéshez:
www.testerlab.io

A szoftvertesztelés csak a hibakeresésről szól? Egyáltalán nem! A minőségmenedzsment és a fejlesztési folyamatok érettsége kulcskérdés, ha tartósan működő, megbízható és nyereséges digitális termékeket akarunk építeni. Ebben az epizódban a világszerte ismert TMMI keretrendszerről beszélget Hamana Zsolt és Hargitai Zsolt, a Testerlab alapítói, valamint vendégük, Mészáros Imre, a Bosch tesztelési stratégája.

Mire jó a TMMI és mikor érdemes bevezetni? Hogyan támogatja az üzleti döntéseket, és milyen kockázatot vállal az, aki figyelmen kívül hagyja? Miért nem csak a nagyvállalatok játszanak a minőséggel, és hogyan lehet már kicsiben is nagy előnyt kovácsolni a tudatos tesztelési érettségből? Ezekre a kérdésekre kaphatsz választ, ha meghallgatod az epizódot.

"Nem az a probléma, hogy nincsenek jó szakemberek, hanem az, hogy hogyan működnek együtt"

– hangzik el a beszélgetésben, ami tökéletesen megragadja a TMMI lényegét: nem technikákról, hanem folyamatos fejlődésről, iránytűről és mérhetőségről van szó. A modell segít abban, hogy a fejlesztő és tesztelő csapatok értelmes, fenntartható módon működjenek együtt, miközben értéket teremtenek a cég egészének.

A Bosch autóipari tapasztalatain keresztül megtudjuk, hogyan lehet egy ilyen modell segítségével egy 45 fős szervezetet értékelni, fejleszteni, és legfőképp: hogyan lehet a managementet is bevonni a folyamatba.

"Korábban a fájdalmas pontokra reagáltunk tűzoltásként, most viszont stratégiai tervezés alapján dolgozunk"

– mondja Mészáros Imre, aki szerint a mérhetőség, az iránytűként működő TMMI és a management aktív támogatása a siker záloga.

Fejezetek az epizódban:

00:00 – Mi a TMMI és miért fontos?

02:00 – Melyik iparágban hasznos a TMMI?

05:00 – A sikeres bevezetés feltételei

08:00 – Kinek és mire való a TMMI?

12:00 – Mit kockáztat, aki nem foglalkozik vele?

17:00 – Mit mutat a világszintű kutatás a bevezetésről?

23:00 – Költségek vs. megtérülés

30:00 – Milyen előnyöket hoz a TMMI?

36:00 – Fluktuáció, motiváció és fenntartható fejlődés

38:00 – Autóipari kihívások és megoldások

44:00 – Best practice-ből sztenderd: hogyan terjed a tudás?

49:00 – Stratégia és menedzsment támogatás

💬 Te mit tennél elsőként, ha bevezetnéd a TMMI-t a cégednél? Írd meg kommentben, kíváncsiak vagyunk, te hogyan méred a saját produktivitásod!

🎧 Hallgasd meg az adást!

Spotify • YouTube • Apple Podcasts

👤 Vendégek LinkedIn-profiljai

Hamana Zsolt

https://www.linkedin.com/in/zsolt-hamana

Hargitai Zsolt

https://www.linkedin.com/in/hargitaizsolt

Mészáros Imre https://www.linkedin.com/in/imre-m%C3%A9sz%C3%A1ros-bosch-vv-strategist

💼 Kapcsolat, konzultáció

További információkért és együttműködéshez: www.testerlab.io

Mikor mondhatjuk magunkról, hogy igazán produktívak vagyunk? És mi van akkor, ha a hatékonyság látszata mögött valójában csak végigrohanunk a napon? A Nálunk működött! podcast harmadik adásában Hargitai Zsolt és Hamana Zsolt vendége Iványi András a TesterLab produktivitási partnere, akivel a munka világának egyik legégetőbb kérdéséről beszélgetnek: hogyan lehet valóban hatásosnak és nem csupán elfoglaltnak lenni?

Mire van szüksége egy tesztelő csapatnak, hogy releváns maradjon a tudása? Miért nem működik az, ha a cégek agilisként hivatkoznak magukra, de a működésük lényegében mit sem változott? Honnan tudhatja egy vezető, hogy a csapata valóban eléri-e a céljait – és mit tehet azért, hogy ez megtörténjen?

Az adás során szó esik a túlzott meetingkultúra veszélyeiről, az eszközválasztás (tooling) csapdáiról, a tesztelés és követelmények közti átjárhatóság nehézségeiről, valamint arról, miért fontos, hogy a tanulás kultúráját valóban beépítsük a szervezetek mindennapjaiba. „Az egész agilitás nem más, mint egy világnézet” – hangzik el a beszélgetés egyik legfontosabb gondolata, és ez a mondat végigkíséri a teljes epizódot.

A vendégek őszintén beszélnek saját tapasztalataikról: hogyan találta meg Hargitai Zsolt a hatékony munkavégzést csak este öt után, amikor végre magára maradt az irodában, és mi történt, amikor egy valódi felhasználó mellett ülve rájött, hogy egy rakás tesztesetük nem fedi le a valós működést. A tanulság világos: a hatékonyság és hatásosság csak tudatos döntések eredményeként születhet meg, ezekhez pedig kultúraváltásra és vezetői példamutatásra van szükség.

„Tök mindegy, hogy milyen gyorsan tudsz felmászni egy létrára, ha a létra a rossz falhoz van támasztva.”

Az epizód végén a tanulásról, a karrierlétra szerepéről és a közös fejlődés hatásosságáról esik szó. Ha érdekel, hogyan lehet egy tesztelői csapat nemcsak hatékonyabb, de valóban hatásos is – és hogyan lehet ezt vezetőként támogatni –, akkor ezt az adást érdemes meghallgatnod.

Fejezetek az epizódban:

01:30 – Bevezetés: miért fontos a produktivitás a tesztelésben is?

03:00 – A hatásosság és hatékonyság fogalma: „nem az a lényeg, hogy sokat csináljunk”

08:00 – Módszertanok: valóban agilisak vagyunk?

14:30 – Meetingek és flow: miért nem működik a napi négy meeting?

20:00 – A vezetői példamutatás szerepe az agilitásban

27:00 – Kommunikáció: hogyan vonjuk be valóban az ügyfelet?

36:00 – Tooling: mikor ártanak többet, mint használnak a tesztelési tool-ok?

47:00 – Tanulás és képzések: hogyan lehet ezt okosan és hatásosan csinálni?

54:00 – Karrierlétra, tudásmegosztás, tudatosság: hogyan tanuljon a szervezet?

Hallgasd meg ezt az epizódot, ha:

• gyakran vagy elfoglalt, de mégsem haladsz úgy, ahogy szeretnél

• eleged van a napi 6-8 meetingből, és végre fókuszáltan dolgoznál

• vezetőként vagy csapattagként szeretnéd tudni, hogyan lehet valóban hatásosan működni

• érdekel, hogyan lehet a tesztelési folyamatokat tudatosabbá és eredményesebbé tenni

💬 Nálad mi szokott lenni a nap végén a mérce? Mennyi teendőt pipáltál ki, vagy hogy elértél valamit? Írd meg kommentben, kíváncsiak vagyunk, te hogyan méred a saját produktivitásod!

🎧 Hallgasd meg az adást Spotify • YouTube • Apple Podcasts • Google Podcasts

👤 Vendégek LinkedIn-profiljai Hamana Zsolt • Hargitai Zsolt • Iványi András

🧠 Emlegetett AI-eszközök Tricentis – vezető AI-alapú tesztplatform Manus Agent – újgenerációs AI agent

💼 Kapcsolat, konzultáció További információkért és együttműködéshez: testerlab.io

Mekkora szerepe van ma a mesterséges intelligenciának a szoftverminőség biztosításban? Vajon tényleg kiválthatja a manuális munkát, vagy csak egy újabb hype? Honnan tudhatjuk, hogy mikor érdemes belevágni, és milyen buktatói vannak a tesztelési folyamatok AI-alapú támogatásának? Ebben az epizódban Hamana Zsolt, Hargitai Zsolt és Alb Szabolcs beszélgetnek a legfrissebb trendekről, konkrét eszközökről, és megosztják saját kutatásaikat is arról, hogy mit tud ma az AI – és mit nem.

A beszélgetés fókuszában az a kérdés áll: hogyan lehet valódi értéket teremteni az AI-alapú tesztelés segítségével – és kik azok, akik ezt ma már tényleg csinálják? Kiderül, hogy a magyar cégek többsége még kivár, míg a finn cégek már bevezették, sőt skálázzák is az AI-tesztelési eszközöket. Szó esik arról, hogy az AI nem csak felgyorsítja a tesztelést, de képes lehet a teljes folyamatot átalakítani –a követelmények megfogalmazásától a tesztesetek karbantartásáig. De vajon bízhatunk benne? És ha igen: mennyit kell áldozni ezért?

„Megfordult ez a trend, hogy nem az eszköz review-olja az ember munkáját, hanem az ember review-olja az eszköz munkáját.” – hangzik el az epizód egyik kulcsmondata, és ez jól mutatja, hogy már nem arról beszélünk, hogyan lehet hatékonyabb az ember – hanem arról, hogyan alakítsuk át a szerepét.

Az adás érinti a kis- és középvállalkozások dilemmáit, a nagyvállalati pilot projektek előnyeit, az adatbiztonsági aggályokat és az AI-eszközök bevezetésének komplexitását is. Szóba kerül a Tricentis, mint a piac egyik legmeghatározóbb szereplője, de az is, hogy hogyan válhat a skálázás és a tesztesetek karbantartása lehetetlenné emberi munkaerővel.

00:00 – Bevezető és felvetésMiért kerülhet sokba, ha most nem lépünk az AI-tesztelés irányába?

02:00 – Bemutatkozás és nemzetközi trendekFinn példák, TMMI, a nemzetközi AI-használat a tesztelésben

07:30 – Magyar cégek és AI: szkepszis, adatbiztonság, költségekMiért félnek a cégek, és miért marad ki a középmezőny?

11:00 – AI-tesztelő eszközök piaca és saját kutatásMelyik a top 3 eszköz? Mit tud a Tricentis? Hogyan válassz eszközt?

18:00 – Tesztelési kihívások és AI megoldásokIdőhiány, emberi hiba, lefedettség – hol tud segíteni a mesterséges intelligencia?

26:00 – Automatizálás és AI integráció a gyakorlatbanTesztgenerálás, végrehajtás, karbantartás – időnyerés minden lépésben

32:00 – Az AI új szerepe: torzításcsökkentés és kritikus gondolkodásHogyan csökkenti az AI az emberi hibákat – és hol van a határa?

36:00 – Új technológiák, DevOps és AI-agentekA felhőalapú teszteléstől a Manus AI-ig – új szintre lép az intelligens támogatás

42:00 – AI-bevezetés szervezeti szinten: alulról vagy felülről?Hogyan indul el egy pilot projekt? Külső vagy belső nyomás működik jobban?

45:00 – KKV-k dilemmája és első lépésekMiért nem fér bele már a kimaradás – és hogyan kezdj hozzá kicsiben?

47:00 – Skálázás, tesztkarbantartás és exponenciális növekedésMiért nem elég több tesztelő? Mit tesz az AI, ha duplázódik a kód?

52:00 – Automatizálás, review és emberi felelősségAz AI helyettünk dolgozik – de még mindig nekünk kell leokézni

1:05:00 – A jövő kérdése: mit csinál az AI, amikor már nem értjük?Mi történik, ha túl komplex lesz a rendszer az emberi értéshez?

Hallgasd meg ezt az epizódot, ha:

• szeretnéd érteni, hogy hol tart ma az AI a tesztelésben

• érdekel, mit gondolnak erről azok, akik napi szinten dolgoznak vele

• el akarod kerülni, hogy pár év múlva az AI miatt szorulj ki a piacról

💬 Neked mi volt az első AI-eszköz, amit kipróbáltál a munkádban? Írd meg kommentben!

Ha tetszett az epizód, iratkozz fel: https://mailchi.mp/testerlab/nlunk-mkdtt-podcast-signup

🎧 Hallgasd meg az adást Spotify • YouTube • Apple Podcasts • Google Podcasts

👤 Vendégek LinkedIn-profiljai Hamana Zsolt • Hargitai Zsolt • Alb Szabolcs

🧠 Emlegetett AI-eszközök Tricentis – vezető AI-alapú tesztplatform Manus Agent – újgenerációs AI agent teszteléshez

💼 Kapcsolat, konzultáció További információkért és együttműködéshez:testerlab.io

Mi a közös egy reptér lebénulásában, egy önvezető autó által okozott balesetben és egy országos adatszivárgás- botrányban? Megsúgjuk, hogy a megoldást a szoftverek teszteltségében érdemes keresni!

A Nálunk működött! podcast a közgazdasági szemlélet és a szoftvertesztelés metszéspontján született. A műsorvezetők hátterükből merítve tárják fel, hogyan hat a tesztelés és az üzleti gondolkodás az emberekre, a döntésekre és a fejlesztési folyamatokra. Vendégeikkel együtt azt kutatják, hogyan lehet olyan szoftvereket építeni, amelyeket az emberek szeretnek használni – és amelyek pénzügyileg is sikeresek. Ha érdekel, hogyan születnek igazán jó szoftverek, amiket esetleg te magad is használsz, ez a podcast neked szól!

Az első epizódban Hamana Zsolt és Hargitai Zsolt beszélgetnek, és rögtön egy izgalmas kérdéskört feszegetnek: mi történik, amikor a szoftverek nem működnek úgy, ahogy kellene? A két műsorvezető szakmai háttere különleges nézőpontokat hoz be a beszélgetésbe, ahol a szoftverfejlesztés végső céljáról, a felhasználói élményről és a pénzügyi sikerességről is szó esik. Az adásban olyan nagy volumenű szoftverhibákat vesznek górcső alá, amelyek repülőtereket állítottak le, önvezető autókat vezettek félre, vagy éppen cégek üzleti modelljét ingatták meg egyetlen rosszul kezelt adatbázis miatt.

A beszélgetés rávilágít arra, hogy a szoftverhibák nem csupán technikai problémák: komoly üzleti, reputációs és akár emberéleteket veszélyeztető következményeik is lehetnek .Miért nem elég csak a fejlesztésre koncentrálni? A tesztelés, a kockázatmenedzsment és az üzleti szemlélet is elengedhetetlen egy sikeres digitális termékhez. Ha érdekel, hogy milyen rejtett buktatók vezethetnek akár több milliárd dolláros veszteségekhez, és hogy milyen tanulságokat vonhatunk le a legnagyobb szoftverfiaskókból, akkor ezt az epizódot neked találták ki!

00:00: Intro

01:42: Bemutatkozás, bevezető

06:02: Stakeholderekről

10:06: Software Fail Watch Report

13:01: Kék halál és globális IT-rendszerhibák: kórházak és repterek pillanatnyi válsága

20:28: Önvezető autók és a társadalmi elfogadás kérdése

30:27: Magyarországi NAV rendszerhiba – Az online pénztárgépek leállása

35:27: Magyar fejvadász cég adatbotránya – IT-szakemberek személyes adatainak kiszivárgása

44:14: Microsoft Flight Simulator – Grafikai fiaskó

52:38: Konklúzió: Kockázatok és a szoftverminőség jövője