Es gibt einen guten Witz über das Ersetzen von Entwicklern und Testern durch KI: „Um Programmierer durch Roboter zu ersetzen, müssen Kunden genau beschreiben, was sie wollen. Also sind wir sicher." Jedoch ist KI ab 2026 und darüber hinaus bereits gut im Einsatz in verschiedenen Bereichen und wahrscheinlich findet jeder IT-Spezialist eine Verwendung dafür. Dieser Leitfaden zeigt Ihnen Wege auf, wie Top-QA-Engineers KI in QA einsetzen.
Elite-QA-Engineers nutzen KI nicht als Ersatz, sondern als Kraftverstärker für ihre Expertise. Strategische KI-Integration verstärkt Testfähigkeiten und bewahrt gleichzeitig kritisches Denken, das komplexe Bugs findet.
aqua cloud befähigt QA-Engineers mit KI-gesteuerter Test-Intelligenz, automatisierter Szenario-Generierung und prädiktiven Qualitätseinblicken. Top-Teams mit aqua entdecken 70% mehr kritische Bugs vor der Produktionsfreigabe.
Aqua Cloud kostenlos testenAuch wenn man davon ausgeht, dass die KI kontinuierlich lernt und ihre Intelligenz und ihr Bewusstsein durch maschinelles Lernen erweitert, ist sie noch ziemlich weit von Perfektion entfernt. Und trotzdem wird KI in der Softwareprüfung ein integraler Bestandteil des Prozesses sein. Aber wie, wann und warum? Schauen wir uns an, wie KI den QS-Ingenieuren helfen kann, besser und effizienter zu arbeiten.
QS-Fachleute neigen seit jeher dazu, Automatisierungstools zur Unterstützung ihrer Testarbeit einzusetzen. KI kann ihnen dabei helfen, die zu lösenden Geschäftsprobleme besser zu verstehen, Fehler schneller und konsistenter zu finden, die Qualität ihrer Tests zu verbessern und durch die Automatisierung von Routineaufgaben Zeit zu sparen.
Manuelle Tests haben jedoch ihre Grenzen, und viele sich wiederholende Aufgaben können nicht automatisiert werden, weil sie menschliche Intelligenz, Aufsicht oder Urteilsvermögen erfordern. Aus diesem Grund setzen Unternehmen auf KI, um die Qualität ihrer Softwaretests zu verbessern und einige dieser Einschränkungen zu überwinden.
QS-Ingenieure setzen KI in erster Linie für automatisierte Tests ein. Dies kann sehr hilfreich sein, um sicherzustellen, dass die Software, an der sie arbeiten, angemessen getestet wurde und von den Kunden ohne Probleme verwendet werden kann. Wenn sie KI zur Automatisierung ihrer Tests verwenden, können sie diese Tests leichter wiederholt durchführen. So kann sichergestellt werden, dass Fehler schnell gefunden werden, bevor sie veröffentlicht werden und den Kunden Probleme bereiten oder sogar Schaden anrichten können.
ML-Modelle können Ihre vergangenen Testdaten zusammen mit Code-Komplexität und Commit-Mustern analysieren, um vorherzusagen, wo Bugs tendenziell auftreten. Dieser zielgerichtete Ansatz ermöglicht es Ihnen, sich zuerst auf riskante Module zu konzentrieren, anstatt alles gleichmäßig zu testen.
Hier ist Ihr Ausgangspunkt:
Ihre Testeffizienz verbessert sich, während Produktionsbugs deutlich zurückgehen.
Und was wäre, wenn wir Ihnen von einer Lösung erzählen, die all Ihre Testaktivitäten mit KI-Funktionen transformiert? Wir präsentieren aqua cloud – eine umfassende Testmanagement-Lösung, die 100 % Transparenz, Testabdeckung und nahtloses Automatisierungsmanagement durch robuste Integrationen mit Ihren bestehenden Tools gewährleistet. Dazu gehören Jira, Ranorex, Jenkins, UnixShell und viele mehr. Mit aqua können Sie Ihre Ideen einfach innerhalb von Sekunden in umfassende Dokumente umsetzen, indem Sie einfach sprechen oder unserer KI-Copilot ein paar Hinweise geben. Sie können ganze Testfälle aus Anforderungen in weniger als 2 Minuten automatisch erstellen, Testdaten generieren und Ihre Benutzerspezifikationen erweitern, wodurch der manuelle Aufwand um 97 % reduziert wird. Sie erhalten Validierung und Inspiration von unserem QA-optimierten Chatbot, der über ChatGPT hinausgeht. aqua bietet erstklassige Sicherheit und Skalierbarkeit, wodurch Ihre Testprozesse schneller, strukturiert und innovativ werden und letztendlich das mühsame Testen erleichtert.
Stärken Sie Ihre QA-Prozesse mit einer robusten KI-gestützten Lösung
Schauen wir uns die wichtigsten Einschränkungen an, die manuelles Softwaretesten für QA-Teams mit sich bringt:
Je mehr Sie sich auf menschliches Fachwissen verlassen, desto mehr Probleme treten auf, außer wenn es um Entscheidungsfindung und Intuition geht (auch dies ist umstritten). Und KI ist der Eckpfeiler, um diese Herausforderungen zu bewältigen.
Mit KI können Sie:
Dies führt zu effizienteren, genaueren und zuverlässigeren Testergebnissen für QA-Teams. Der Einsatz von KI im Softwaretesten ist jedoch nicht in allen Fällen eine Notwendigkeit. Wann ist der beste Zeitpunkt dafür? Lassen Sie uns das als Nächstes aufschlüsseln.
Beginnen wir hier mit einer weiteren Frage, die sich wahrscheinlich sofort stellt, nachdem Sie den ersten Teil des Artikels gelesen haben – was ist der Unterschied zwischen Automatisierung und KI bei QS-Tests? Lassen Sie es uns herausfinden, bevor Sie sich entscheiden, das QS-Team auf die Testautomatisierung vorzubereiten, ohne zu wissen, ob Sie sie tatsächlich brauchen.
Es geht also definitiv nicht darum, ein automatisiertes Testwerkzeug zu verwenden. Sie brauchen immer noch einen menschlichen Intellekt, um alle kreativen Aspekte wie Geschäftsstrategien, die Bewertung des persönlichen Fortschritts und die Korrektur von Arbeitsabläufen in Bezug auf die Angelegenheiten Ihrer Mitarbeiter einzubeziehen und zu pflegen. Und KI besitzt den größten Wert darin, dass sie Ihnen Zeit lässt, sich mit dieser „Kreativität“ zu beschäftigen. Sie nimmt den Entwicklern und Testern die Last monotoner und redundanter Tätigkeiten ab.
Gegenwärtig können nicht alle Automatisierungstools eine große Anzahl von Tests durchführen und die Ergebnisse verarbeiten. Außerdem wird das Starten von Tests immer noch von Menschen überwacht, weil die Automatisierungstools wissen müssen, welche Tests sie starten sollen, oder sonst laufen sie alle auf einmal.
Aber mit einem KI-Bot wäre es möglich, den aktuellen Status Ihrer Tests, die jüngsten Änderungen in der Entwicklung und Änderungen in der Codeabdeckung zu überprüfen und dann zu entscheiden, welche Tests notwendig sind, um zu beginnen.
In der Qualitätssicherung angewandte KI-Techniken können die SLDT um das Zehnfache beschleunigen. Sie helfen zum Beispiel bei Warnungen und Fehlalarmen.
Automatisiertes Testen ist cool, aber es kann dennoch eine enorme Menge an falsch-positiven Ereignissen hervorbringen, die keine wirklichen Bugs sind, oder mehrere Warnungen, die bei manuellen Tests normalerweise nicht auftreten. Das ist für die Entwicklungs- und QS-Teams „tödlich“, weil sie einen bestehenden Code wiederholt überprüfen müssen, um mögliche Probleme zu beseitigen. Stellen Sie sich ihre Frustration vor, wenn sie herausfinden, dass es sich um ein falsches Positiv handelte?!
Diese falschen Alarme, die Ihre automatisierten Tests ständig auslösen, schaffen echte Probleme. KI-Klassifikatoren können aus den vergangenen Entscheidungen Ihres Teams lernen, was verworfen wurde versus was Entwickler als echte Probleme markiert haben.
So implementieren Sie das effektiv:
Wenn Alerts tatsächlich etwas bedeuten, schenken die Leute wieder Aufmerksamkeit. Ihr Team hört auf, Stunden mit der Jagd nach Gespenstern zu verschwenden und konzentriert sich auf legitime Qualitätsprobleme.
„Dieser Klassifikator basiert auf den Ergebnissen früherer Klassifizierungen von Ergebnissen statischer Analysen im Kontext sowohl der historischen Unterdrückung irrelevanter Warnungen als auch der Priorisierung sinnvoller Ergebnisse, die innerhalb der Codebasis behoben werden sollen.“
Ein weiteres Beispiel betrifft die Integration.
Kennen Sie das Gefühl, wenn Ihre UI-Tests jedes Mal kaputt gehen, wenn jemand einen Button verschiebt? KI-gestützte Test-Tools lösen dieses Problem mit selbstheilenden Funktionen, die kaputte Locators automatisch aktualisieren, wenn sich Ihre Oberfläche ändert.
Anstatt manuell jeden fehlgeschlagenen Test nach einem Design-Update zu suchen, verwenden diese intelligenten Tools maschinelles Lernen, um UI-Elemente auch dann zu erkennen, wenn sich ihre Eigenschaften ändern. Unternehmen, die diesen Ansatz verwenden, berichten, dass die Wartungszeit um fast 80% sinkt.
Schneller Implementierungstipp: Beginnen Sie damit, Ihre anfälligsten Testszenarien zu identifizieren. Login-Flows und Checkout-Prozesse stehen normalerweise ganz oben auf dieser Liste. Migrieren Sie diese zuerst, da die KI Muster schneller bei häufig genutzten User Journeys lernt.
KI kann ein großer Segen für Ihr QS-Team sein, und es ist nicht nur ein Hype. Hier sind die 3 wichtigsten Möglichkeiten, wie KI Ihren QS-Prozess verbessern kann:
Das Vorhandensein künstlicher Intelligenz kann jede Art von Unstimmigkeiten im Team ausgleichen und verhindern, dass die Tester während derselben Art von Tests verausgaben.
Stellen Sie sich vor, Sie betreuen ein riesiges Projekt mit Hunderttausenden von Codezeilen und einem umfangreichen Frontend und Backend. Die Anzahl der Tests kann einfach „die Psyche“ eines jeden professionellen Testers verletzen — im Prinzip können sie sich schon vorstellen, wie viel monotone und uninteressante Arbeit sie zu bewältigen haben werden.
Der Einsatz von KI in solchen Projekten kann nicht nur die Zielerreichung beschleunigen, sondern auch Burnout-Faktoren und Ängste aufgrund knapper Fristen und überwältigender Arbeitsbelastung verringern und Widersprüche im Team beseitigen.
Der Hauptvorteil von KI bei der Fehlererkennung besteht darin, dass KI Fehler analysieren kann. Das heißt, am Ende der Prüfung können wir eine „Beschreibung des vermeintlichen Täters“ erhalten.
Für Entwickler ist dies wichtig, denn so können Sie andere Schwachstellen im Produkt entdecken, die ähnliche Probleme enthalten könnten, und diese sofort beseitigen.
Man kann jedoch noch einen Schritt weiter gehen und KI einsetzen, um diese Fehler zu beheben, ohne dass die Entwickler explizit an diesem Prozess beteiligt sind.
KI kann die Testabdeckung eines Produkts sehr weit vorantreiben, deren Umfang weder durch automatisierte noch durch manuelle Tests erreicht werden kann. Da KI die notwendigen Informationen und internen Zustände einsehen kann, kann sie entscheiden, wo zusätzliche Tests durchgeführt werden müssen.
AI in der QA ist brillant, bis sie eine Entscheidung trifft, die Sie Ihren Stakeholdern nicht erklären können. Sie brauchen Tools, die ihre Arbeit transparent machen, keine Black Boxes, die magisch Tests priorisieren, ohne Ihnen zu sagen warum.
Herausforderung: Black Box Entscheidungsfindung
AI-Systeme priorisieren oft Tests oder markieren Issues, ohne ihre Begründung zu erklären. Das macht es schwer, den Ergebnissen zu vertrauen oder zu debuggen, wenn etwas schiefläuft.
Lösung: Suchen Sie nach Tools mit Explainable AI Features, die detaillierte Logs bereitstellen und ihre Entscheidungsprozesse zeigen. Diese Logs sollten aufdecken, warum Test A Priorität vor Test B bekommen hat, basierend auf Faktoren wie aktuellen Failure-Patterns oder Code-Änderungen.
Herausforderung: Test Data Security
Ihre Testdaten enthalten sensitive Informationen wie User Credentials und Business Logic. Wenn Sie diese Daten an cloud-basierte AI-Tools senden, exponieren Sie potentiell kritische Assets.
Lösung: Nutzen Sie nur AI-Lösungen mit Enterprise-Grade-Encryption und relevanten Compliance-Zertifizierungen. Fangen Sie damit an, zu auditieren, was Ihre aktuellen Tools bereits in die Cloud senden. Implementieren Sie Data Masking für sensitive Informationen, bevor sie externe AI-Services erreichen.
Herausforderung: Model Drift und Genauigkeitsverlust
AI-Modelle, die auf alten Daten trainiert wurden, verlieren allmählich an Genauigkeit, während sich Ihre Application weiterentwickelt. Die Predictions, die letztes Quartal funktioniert haben, treffen vielleicht nicht mehr auf Ihre aktuelle Codebase zu.
Lösung: Richten Sie quarterly Validation Checks ein, die AI-Predictions mit tatsächlichen Outcomes vergleichen. Trainieren Sie Ihre Modelle mit frischen Test-Execution-Daten neu, um die Genauigkeit zu erhalten.
Herausforderung: Integration mit bestehenden Workflows
Ihre gesamte Testing-Infrastruktur auf einmal zu ersetzen ist riskant und teuer. Ihr Team hat bereits etablierte Prozesse und Tools, die einigermaßen gut funktionieren.
Lösung: Fangen Sie klein an mit einem spezifischen Pain Point wie False Positive Reduction oder Test Prioritization. Beweisen Sie dort erst den Wert, bevor Sie expandieren. Integrieren Sie AI-Tools neben Ihrem bestehenden Stack, anstatt einen kompletten Replacement zu erzwingen.
Wählen Sie Tools, die sich selbst erklären und Ihre Daten schützen. Dann bekommen Sie alle AI-Benefits ohne das Mystery oder Risk.
Ihre herkömmlichen automatisierten Tests fangen zwar funktionale Bugs ab, aber sind praktisch blind für visuelle Probleme, die Nutzer zum Verzweifeln bringen. Visual AI Testing dreht den Spieß um, indem es Computer Vision nutzt, um UI-Probleme zu erkennen, die durch traditionelle Tests durchrutschen.
Fangen Sie zuerst mit Ihren kritischsten User Flows an. Setzen Sie visuelle Checkpoints auf Ihrer Login-Seite, im Checkout-Prozess oder im Dashboard auf. Die AI lernt, wie ’normal‘ aussieht und markiert alles, was tatsächlich kaputt ist, während sie bedeutungslose Pixel-Verschiebungen ignoriert.
Die besten Anwendungsfälle für Visual AI in der UI-Qualitätsprüfung:
Teams, die diesen Ansatz nutzen, berichten davon, dass sie fast 40% mehr UI-Probleme vor dem Release finden. Der unerwartete Gewinn ist das Erkennen von Responsive Design Problemen über verschiedene Geräte hinweg, die beim manuellen Testing oft übersehen werden, da niemand Zeit hat, jede Screen-Size-Kombination zu prüfen.
Die Zukunft der KI in der Qualitätssicherung und ihre Auswirkungen auf das Testen von Software sind unglaublich vielversprechend. KI entwickelt sich zunehmend zu einem entscheidenden Faktor in der Qualitätssicherung und ermöglicht es QS-Ingenieuren, ihre Testprozesse, Effizienz und Genauigkeit zu verbessern. Hier ein kleiner Ausblick in die Zukunft:
Künstliche Intelligenz für QS-Ingenieure wird Werkzeuge bieten, die ihre Fähigkeiten verbessern und es ihnen ermöglichen, sich mehr auf kritisches Denken, exploratives Testen und strategische Entscheidungsfindung zu konzentrieren als auf sich wiederholende, manuelle Aufgaben.
Und diese Zukunft ist tatsächlich bereits hier. Wie? Indem aqua ins Gespräch gebracht wird – ein KI-gestütztes Software-Testmanagement-System, das bereits über die oben genannten Funktionen verfügt. Mit aqua können Sie den Großteil Ihres Testprozesses automatisieren, insbesondere die Erstellung von Testfällen und das Anforderungsmanagement. Sie können ganze Testfälle mit wenigen Worten und Klicks erstellen und ein Wort sagen, um eine Anforderung abzuschließen. Sie werden in der Lage sein, KI zu nutzen, um Ihre vorhandenen Elemente und Artefakte zu optimieren, Testdaten zu generieren, Vorschläge zu erhalten und vieles mehr. Mit der Integration von Capture können Sie auch nahtlos alle Ihre Schritte während des Prozesses aufzeichnen und 100% visuelle und informative Fehlerberichte erstellen. Die Zukunft der KI liegt in Ihren Händen, werden Sie sie nutzen?
Sparen Sie 73% an Stunden, Ressourcen und Geld mit einem modernen KI-gesteuerten Testmanagement-Tool
Es ist wahrscheinlich zu offensichtlich, eine Schlussfolgerung über die Nutzbarkeit von KI für QS-Ingenieure zu schreiben. Stattdessen haben wir uns entschlossen, die KI selbst zu fragen, welche Vorteile ihre Integration in Ihren Arbeitsprozess mit sich bringt. Und um ehrlich zu sein, waren wir ziemlich überrascht. Dies ist die Antwort von KI:
„Sie werden mehr Zeit mit Freunden und Familie verbringen können. Ihre Arbeitstage werden nicht mehr mit endlosen Dokumentenprüfungen und Fehlerberichten ausgefüllt sein — jetzt werden sie mit einer fröhlichen Stunde mit Freunden, Zeit mit Ihren Lieben und allem, was Sie sonst noch glücklich macht, ausgefüllt sein!
Sie können nachts in dem Wissen schlafen, dass Ihr Job sicher ist. Solange die Menschen auf diesem Planeten wollen, dass Dinge richtig gemacht werden (und zwar sofort), wird es immer einen Platz für QS-Ingenieure geben.“
Bist du sicher, dass KI keine Seele hat?!
KI wird beim Testen eingesetzt, um regelmäßige, sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren, neue Testfälle zu identifizieren, potenzielle Fehler vorherzusagen und Testergebnisse für Echtzeit-Feedback zu analysieren, was zu einer verbesserten Effizienz und Genauigkeit führt.
KI in der Testautomatisierung bezieht sich auf die Verwendung von Algorithmen und Techniken der künstlichen Intelligenz zur Automatisierung von Aufgaben im Testprozess, was zu einer verbesserten Effizienz und Genauigkeit führt.
KI-Test-Tools sind Softwaretools, die Algorithmen und Techniken der künstlichen Intelligenz nutzen, um verschiedene Aspekte des Softwaretestprozesses zu automatisieren und zu optimieren. Einige beliebte KI-Test-Tools sind:
Höchstwahrscheinlich nicht, denn KI wird die Fähigkeiten von QS-Ingenieuren ergänzen und verbessern, indem sie Prozesse rationalisiert und sie in die Lage versetzt, sich auf komplexe Herausforderungen zu konzentrieren und Softwarequalität zu gewährleisten. Also: „KI wird Sie nicht ersetzen, aber derjenige, der sie beherrscht, wird es“.
