Wie KI zum besten Helfer der Qualitätssicherung wird

Einleitende Bemerkungen

Alles, was von Menschen geschaffen wird, muss überprüft und validiert werden, um seinen Zweck wirklich zu erfüllen – und Software bildet da keine Ausnahme. In einer Welt, in der sich die Technologie schneller denn je weiterentwickelt, ist Qualitätssicherung (QS) nicht nur wichtig, sondern unverzichtbar. Wenn jedoch Kosteneinsparungen vorgenommen werden, sind Tests oft das Erste, woran gespart wird, da sie eher als optional denn als unverzichtbar angesehen werden.

Was viele Unternehmen dabei übersehen, ist, dass selbst ein kleines Problem, das in die Produktion gelangt, zu massiven finanziellen Verlusten und irreversiblen Reputationsschäden führen kann. Wir bei eggs unimedia wissen, dass Qualität nicht verhandelbar ist. Deshalb setzen wir alles daran, unsere QA-Teams mit den neuesten Tools, Techniken und Technologien auszustatten, um Spitzenleistungen zu erzielen.

Unser Engagement geht über das traditionelle Testen hinaus – wir erforschen kontinuierlich, wie künstliche Intelligenz zum stärksten Verbündeten der Qualitätssicherung werden kann. Durch die Nutzung von KI-gestützten Erkenntnissen und prädiktiven Analysen definieren wir neu, was Qualität im digitalen Zeitalter bedeutet, und helfen unseren Kunden, schnellere Releases, höhere Genauigkeit und unübertroffene Zuverlässigkeit zu erreichen.

Unsere QA-Teams – bestehend aus Testingenieuren, Testanalysten und Testmanagern – nutzen und erforschen aktiv die Möglichkeiten, die neuesten Fortschritte in der künstlichen Intelligenz in vier Schlüsselbereichen zu nutzen. Auf diese Weise beschleunigen und vereinfachen wir nicht nur die Testaktivitäten, sondern steigern auch die Produktqualität und senken gleichzeitig die Gesamtkosten und den Aufwand.

Die Begründung

Shift Left, Smarter – um das zu testen, was wichtig ist

In CI/CD-Pipelines integrierte KI-Tools können Fehler bereits während der Entwicklung erkennen – und nicht erst danach. Das spart Ressourcen, Geld und Zeit für Nachbesserungen nach der Veröffentlichung. Darüber hinaus kann KI Testfälle auf der Grundlage von Codeänderungen und historischen Fehlerstellen priorisieren. QA-Fachleute spielen nun eine proaktive Rolle, indem sie KI-Prüfungen einrichten, die Validierung in der Frühphase leiten und technische Schulden vom ersten Tag an reduzieren. Testteams verbringen keine Zeit mehr damit, alles erneut auszuführen, und können sich auf das konzentrieren, was am ehesten zu Fehlern führt – wodurch die Testrelevanz erhöht und somit die Zykluszeit verkürzt wird.

Kontinuierliche Qualität statt kontinuierlicher Bereitstellung

Maschinelle Lernmodelle analysieren Muster im Code und Verhalten, um Fehler vorherzusagen. Testexperten können diese Erkenntnisse nutzen, um intelligentere Teststrategien zu planen und Risiken zu beheben, bevor sie Realität werden. KI sorgt für automatisierte Tests rund um die Uhr – aber es sind die Testexperten zusammen mit den Geschäftstreibern, die die Ergebnisse interpretieren, Geschäftsabläufe validieren und sicherstellen, dass Releases nicht nur schnell, sondern auch in der Praxis fehlerfrei sind.

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Wie man KI einsetzt, um Testteams aus Testingenieuren, Testanalysten und Testmanagern zu unterstützen – einige Einblicke

1. KI zur automatischen Generierung von Regressionstestsuiten einsetzen

Was das bedeutet:
Regressionstests stellen sicher, dass neue Codeänderungen die bestehende Funktionalität nicht beeinträchtigen. Traditionell ist die Erstellung und Pflege von Regressionstestsuiten zeitaufwändig und anfällig für menschliche Fehler.

Wie KI Ihnen helfen kann:
Moderne KI-Tools (wie Testim, Mabl oder Copilot for Testing) können Änderungsprotokolle, Benutzerabläufe und historische Testergebnisse analysieren, um automatisch Regressionstestfälle zu generieren oder zu aktualisieren. Der QA-Leiter überprüft und genehmigt dann nur noch die von der KI vorgeschlagenen Tests, anstatt sie von Grund auf neu zu schreiben.

Auswirkung:
Erheblich kleinerer Zeitaufwand für die Erstellung von Regressionssuiten, sodass sich Testingenieure auf explorative Tests oder die Leistungsvalidierung konzentrieren können. In einem Anwendungsmodul, das ich kürzlich getestet habe, gab es beispielsweise 30 mögliche Benutzerabläufe in einer kundenorientierten Anwendung. Copilot priorisierte automatisch die 10 risikoreichsten Abläufe. Durch die Konzentration unserer Tests auf diese von der KI generierte Prioritätenliste konnten innerhalb von nur 2–3 Tagen des Testzyklus 15 % mehr Fehler entdeckt werden. Ohne diese KI-Unterstützung hätte es wahrscheinlich einen deutlich längeren Testzyklus gebraucht, um die gleiche Anzahl an Fehlern zu finden.

2. ML-basierte Tools zur Fehlerprognose in die Sprint-Planung integrieren

Was das bedeutet:
Maschinelle Lernmodelle können anhand historischer Daten vorhersagen, welche Teile des Codes am ehesten Fehler enthalten.

Wie KI Ihnen helfen kann:
Fehlerprognosesysteme verwenden Daten wie

• Code-Churn (wie oft sich Dateien ändern)
• Entwickler
• Verlauf
• Komplexität der Commits
• Fehlerhäufigkeit in der Vergangenheit

Vor der Sprint-Planung führt das Testteam ein Modell aus, das in den letzten 12 Monaten der Entwicklungsgeschichte trainiert wurde. Als Beispiel kennzeichnet das Modell ein bestimmtes Modul als risikoreich, da es häufig geändert wurde und in den letzten beiden Releases vier Fehler aufwies. Das QA-Team nutzt diese Erkenntnis dann, um dort zusätzliche Testmaßnahmen durchzuführen oder zusätzliche automatisierte Tests zu schreiben.

Auswirkung:

ML-gesteuerte Vorhersagen verbessern die Testabdeckung in Bereichen mit hohem Risiko und reduzieren Fehler nach der Veröffentlichung um bis zu 30 %.

3. Lassen Sie KI unzuverlässige Tests markieren, bevor sie Zyklen verschwenden

Was das bedeutet:
Unzuverlässige Tests sind solche, die inkonsistent fehlschlagen – wodurch CI/CD-Zyklen verschwendet werden und wiederum das Vertrauen in das Entwicklungsteam verloren geht.

Wie KI Ihnen helfen kann:
KI-Modelle können die Historie der Testausführung analysieren und statistische Anomalien erkennen (Tests, die aufgrund von Gründen wie Umgebungsänderungen inkonsistent fehlschlagen).

Auswirkung:
QA-Teams verbringen weniger Zeit mit der Fehlerbehebung bei Fehlalarmen, was die Effizienz der CI-Pipeline und das Vertrauen in die Testergebnisse verbessert.
Wie von ChatGPT zitiert, nutzen Unternehmen wie Google und Netflix diese Technik bereits – das ML-Modell „TestFlake” von Netflix hat die Debugging-Zeit für unzuverlässige Tests um mehr als 50 % reduziert.

4. Verwenden Sie NLP-Bots, um Akzeptanzkriterien in Testfälle umzuwandeln

Was das bedeutet:
Natural Language Processing (NLP) kann schriftliche User Stories und Akzeptanzkriterien interpretieren, um automatisch strukturierte Testfälle vorzuschlagen.

Wie KI Ihnen helfen kann:
Durch die Analyse von Anforderungen in einfachem Englisch („Wenn der Benutzer angemeldet ist und ein Produkt in den Warenkorb legt, wird der Gesamtbetrag des Warenkorbs aktualisiert“) kann KI:

• Entsprechende Testfallschritte generieren
• Diese sogar bestehenden Automatisierungsframeworks zuordnen.

Auswirkung:
Effektive Nutzung von LLM-Modellen wie Chat GPT, Gemini, Perplexity und Claude in unserem eggs unimedia QA-Team.

Zusammenfassung: Die Zukunft wird „KI mit QA” sein, nicht „KI statt QA”

QA-Ingenieure sind unersetzlich, weil sie sicherstellen, dass Software den tatsächlichen Absichten der Nutzer und den Geschäftsregeln entspricht, kreativ denken, um Probleme aufzudecken, die nicht in den Skripten enthalten sind und ethische Grundsätze wahren, indem sie Verzerrungen und Datenschutzrisiken identifizieren, die KI nicht erkennen kann.

Bei Qualität geht es nicht nur darum, Fehler zu finden. Es geht darum, die Benutzererfahrung zu schützen, Geschäftsabläufe zu steuern und sicherzustellen, dass KI-gestützte Systeme sich wie vorgesehen verhalten.

In einer Welt, die sich mit KI schnell verändert, ist QA die ruhige Hand, die dafür sorgt, dass wir uns in die richtige Richtung bewegen.

Wenn KI der Motor ist, ist QA der Kompass, und bei eggs unimedia machen wir uns diese Idee zu eigen.

Autor: Kalai Murugesan, eggs unimedia

Referenzen:

1. AI-driven tolls in modern software quality assurance: An assessment of benefits, challenges, and Future Directions
2. Al in Software Testing: 15 Trends to Watch in 2025
3. ChatGPT

Bild mit Händen: https://iemlabs.com/blogs/harnessing-ai-for-strategic-advantage/