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KI in der Software-Qualitätssicherung und im Test: Hype oder Realität?

KI & ML

Die Qualitätssicherung verschlingt einen beträchtlichen Teil des Softwareentwicklungsbudgets - meiner Erfahrung nach etwa 15-20%. Es ist ein lebenswichtiger Prozess, aber seien wir ehrlich, die traditionelle Qualitätssicherung fühlt sich oft an, als würde man versuchen, einen undichten Eimer zu füllen. Das Testen dauert ewig, kostet ein Vermögen und lässt immer noch Raum für menschliche Fehler. Die Software wird immer komplexer und die Lieferfristen werden immer kürzer - können diese alten Methoden da mithalten?

Hier kommt die KI in der Qualitätssicherung ins Spiel. Stellen Sie sich eine Automatisierung vor, die banale, sich wiederholende Aufgaben abnimmt, eine blitzschnelle Fehlererkennung ermöglicht und den Teams den Rücken freihält, um die wirklichen Herausforderungen anzugehen. Das ist nicht nur ein Upgrade - es ist ein kompletter Wechsel. KI verwandelt QA von einem kostspieligen Ärgernis in ein schlankes, effizientes Kraftwerk. Wenn Sie eine schnellere, intelligentere und fehlerfreie Softwarebereitstellung anstreben, ist KI in der Qualitätssicherung genau das Richtige.

Die Zahlen untermauern dies. Der globale Markt für KI-gestützte Tests erreichte 2024 ein Volumen von $856,7 Millionen und wird voraussichtlich auf $3,82 Milliarden bis 2032und wächst mit einer jährlichen Rate von 20,9%. Das ist nicht nur Wachstum, sondern auch ein klares Signal dafür, dass KI die Art und Weise, wie wir über QS denken, verändert.

Wie KI die QA-Prozesse verändert

Künstliche Intelligenz ist dabei, die Regeln für die Qualitätssicherung neu zu schreiben. Was früher ein langsamer, mühsamer Prozess voller sich wiederholender Aufgaben war, ist heute schneller, intelligenter und viel effizienter. Für QA-Teams ist KI nicht nur ein weiteres Tool, sondern ein leistungsstarker Verbündeter, der die Herausforderungen der modernen Softwareentwicklung frontal angeht.

Automatisierung von sich wiederholenden Aufgaben

Prädiktive Erkenntnisse

Verbesserte Testabdeckung

Unterstützung der kontinuierlichen Bereitstellung

Verbesserte Effizienz

Bessere Genauigkeit

Wartung von dynamischen Tests

Automatisierung von sich wiederholenden Aufgaben

Denken Sie an die Zeit, die Sie mit dem Schreiben von Testfällen und der Suche nach Fehlern verbringen. Diese Aufgaben sind mühsam und zeitaufwändig und ziehen die Teams von den wirklich wichtigen Aufgaben ab. KI in der QA-Automatisierung übernimmt hier die Routinearbeit. Sie erledigt sich wiederholende Aufgaben mühelos, so dass sich die Teams auf die Lösung komplexer Probleme und die Verbesserung der Gesamtqualität konzentrieren können.

Prädiktive Erkenntnisse

Was wäre, wenn Sie Schwachstellen in Ihrem Code aufspüren könnten, bevor sie Probleme verursachen? Künstliche Intelligenz in der Softwareprüfung macht dies möglich. Durch die Analyse historischer Daten lassen sich risikoreiche Bereiche in Ihrem Code vorhersagen. Anstatt auf das Auftreten von Fehlern zu warten, können QA-Teams diese Schwachstellen frühzeitig angehen und so kostspielige Nachbesserungen vermeiden.

Verbesserte Testabdeckung

Softwaretests weisen oft Lücken auf - vor allem, wenn es um Randfälle oder Tests in unterschiedlichen Umgebungen geht. Künstliche Intelligenz ändert das. Sie taucht tiefer ein, identifiziert diese versteckten Szenarien und führt Tests unter verschiedenen Bedingungen durch. Nach Angaben von TestRail haben über 50% von QA-Fachleuten berichten von einer verbesserten Testabdeckung und Produktivität durch KI. Das Endergebnis? Eine Software, die für das Unerwartete gerüstet ist.

Unterstützung der kontinuierlichen Bereitstellung

Die schnelle Veröffentlichung von Updates, ohne dass etwas kaputt geht, ist das Ziel eines jeden DevOps-Teams. KI lässt sich nahtlos in CI/CD-Pipelines integrieren und bietet Echtzeit-Feedback während der Bereitstellung. Sie zeigt Probleme sofort an, sodass Korrekturen sofort erfolgen. Dadurch werden die Veröffentlichungszyklen beschleunigt und das Vertrauen in die Qualität der Software bleibt erhalten.

Überprüfung der Berechtigung von medizinischem Personal

Verbesserte Effizienz

Geschwindigkeit und Qualität fühlen sich in der Qualitätssicherung oft wie ein Kompromiss an, aber KI überbrückt diese Lücke. Sie beschleunigt die Testprozesse und gewährleistet gleichzeitig die Genauigkeit. Mit KI können Teams knappe Fristen einhalten, ohne die Integrität ihrer Arbeit zu gefährden. Das Ergebnis ist eine schnellere Lieferung ohne Kopfschmerzen. Zum Beispiel bei einem unserer Projekte, AI automatisiert Analyse von Testergebnissen, Kategorisierung von Fehlern und Verbesserung der Berichterstattung, wodurch schnellere und effizientere Lieferungen ermöglicht werden.

Bessere Genauigkeit

Seien wir ehrlich - manuelle Tests lassen Raum für Fehler. Müdigkeit, Nachlässigkeit oder einfach die menschliche Natur können zu übersehenen Fehlern führen. KI in der Qualitätssicherung minimiert dieses Risiko. Sie ist präzise, konsistent und gründlich und deckt Probleme auf, die möglicherweise nicht behoben werden. Dies führt zu einer saubereren und zuverlässigeren Software.

Forschung und Verwaltung klinischer Studien

Wartung von dynamischen Tests

Wenn sich die Software weiterentwickelt, müssen sich auch die Tests weiterentwickeln. Sie manuell zu aktualisieren ist mühsam und verschwendet wertvolle Zeit. KI übernimmt diese Aufgabe und aktualisiert die Testfälle automatisch, um mit den Anwendungsänderungen Schritt zu halten. Dies erleichtert die Wartung und ermöglicht es den Teams, sich auf neue Herausforderungen zu konzentrieren, anstatt auf alte.

Automatisierung von sich wiederholenden Aufgaben

Prädiktive Erkenntnisse

Verbesserte Testabdeckung

Unterstützung der kontinuierlichen Bereitstellung

Verbesserte Effizienz

Bessere Genauigkeit

Wartung von dynamischen Tests

Sind Sie bereit, Ihre QA schneller, intelligenter und effizienter zu gestalten?

Herausforderungen der KI bei Softwaretests

Als jemand, der sich intensiv mit der Qualitätssicherung beschäftigt, habe ich gesehen, wie KI das Software-Testen stark verändert hat, aber seien wir ehrlich - sie ist kein Allheilmittel. Der Einsatz von KI in der Qualitätssicherung ist mit einer Reihe von Hürden verbunden. Um das Potenzial von KI wirklich auszuschöpfen, müssen Teams einige kritische Herausforderungen direkt angehen.

Daten Qualität

Meiner Erfahrung nach beginnt und endet der Erfolg der künstlichen Intelligenz mit der Qualität der Daten, die ihr zur Verfügung gestellt werden. Wenn man KI mit unvollständigen oder verzerrten Daten füttert, führt das zu unzuverlässigen Ergebnissen. Stellen Sie sich das so vor, als würden Sie mit schlechten Zutaten kochen - Sie werden nicht das Ergebnis erhalten, das Sie sich erhoffen. Damit KI in der Qualitätssicherung funktionieren kann, müssen sich die QS-Spezialisten auf saubere, genaue und gut organisierte Daten konzentrieren.

Komplexität der Integration

Die Integration von KI in bestehende Systeme, insbesondere in ältere Infrastrukturen, kann komplex und ressourcenintensiv sein. Viele ältere Systeme wurden nicht mit Blick auf KI-Funktionen entwickelt, was zu Kompatibilitätsproblemen führen kann. Unternehmen müssen sorgfältig planen, wie sie KI-Tools in ihre Arbeitsabläufe integrieren, um Unterbrechungen und Ineffizienzen zu vermeiden.

Transparenz

Eine der größten Herausforderungen der KI ist die mangelnde Transparenz ihrer Entscheidungsprozesse. KI-gesteuerte Tools liefern oft Ergebnisse, ohne die dahinter stehenden Überlegungen zu erläutern, was zu Skepsis und geringem Vertrauen führt. Wir haben die Erfahrung gemacht, dass es wichtig ist, Tools zu wählen, die klare, interpretierbare Erkenntnisse liefern.

Schulung

KI in der QA-Automatisierung ist kein Tool, das man einfach einstellt und dann vergisst. Es erfordert eine angemessene Schulung und Fortbildung der Teams. Ich habe erlebt, dass die Investition in eine angemessene Schulung den Unterschied ausmacht. Ja, es kostet Zeit und Mühe, aber diese Investition zahlt sich aus, wenn Unternehmen anfangen, KI effektiv und sicher in ihren Arbeitsabläufen einzusetzen.

Ethik und Sicherheit

Mit der KI kommt die Verantwortung, sorgfältig mit Daten umzugehen. Datenschutz und Compliance werden immer wichtiger, vor allem wenn es um sensible Daten geht. Sie müssen den Überblick über die Vorschriften behalten und Daten sicher verwalten, um Risiken zu vermeiden und das Vertrauen der Nutzer zu erhalten.

"Herkömmliche Testautomatisierung ist zwar hilfreich, aber oft unzureichend - sie erfordert komplexe Konfigurationen, ständige Wartung und tiefgreifende Kenntnisse in der Programmierung. KI ändert dies, indem sie die Testerstellung automatisiert, Fehler frühzeitig vorhersagt und sich an sich entwickelnde Anwendungen anpasst, wodurch der Zeit- und Arbeitsaufwand für Routinetests reduziert wird. Unternehmen, die KI in ihre QA-Prozesse integrieren, minimieren Risiken und beschleunigen die Markteinführung."

Philip Tihonovich

Leiter der Big Data-Abteilung

Industrielle Anwendungen von AI in der Softwareprüfung

Die Überwindung dieser Herausforderungen ist die Mühe wert, denn die realen Anwendungen von KI in der Qualitätssicherung bieten messbare Vorteile. KI verändert die Qualitätssicherung, indem sie komplexe Tests für Unternehmenssysteme durchführt, die Leistung von Mobil- und Webanwendungen verbessert und Unternehmen bei der Einhaltung von Branchenvorschriften unterstützt.

KI-Tests für Unternehmenssoftware

Unternehmenssysteme sind groß, miteinander verbunden und entscheidend für den Geschäftsbetrieb. Sie manuell zu testen, kann zeitaufwändig und fehleranfällig sein. Hier kommen die KI-Testservices ins Spiel. Künstliche Intelligenz übernimmt sich wiederholende Aufgaben wie Regressions- und Leistungstests und verschafft uns die nötige Bandbreite, um uns auf Bereiche zu konzentrieren, die menschliches Fachwissen erfordern. Dank ihrer vorausschauenden Fähigkeiten können wir Schwachstellen erkennen, bevor sie sich auf das System auswirken.

Mobile und Web-Anwendungen

KI in der Qualitätssicherung beschleunigt die Testzyklen von Mobil- und Webanwendungen durch skriptlose Testautomatisierung und Anpassungsfähigkeit in Echtzeit. Durch die Nutzung von Cloud-basierten Testumgebungen stellen intelligente Systeme sicher, dass Apps über mehrere Betriebssysteme, Browser und Geräte hinweg konsistent funktionieren. Dies verbessert die Benutzerfreundlichkeit und reduziert Fehler nach der Veröffentlichung.

KI in regulierten Branchen

Branchen wie das Gesundheits- und Finanzwesen verlangen nach strikter Sicherheit und Einhaltung von Standards wie GDPR oder HIPAA. KI automatisiert die Testabdeckung für diese gesetzlichen Anforderungen, identifiziert Schwachstellen und erzwingt Verschlüsselungs- oder Zugriffskontrollrichtlinien. Sie hilft QA-Teams bei der Pflege von Prüfpfaden, vereinfacht die Compliance-Prozesse und schafft gleichzeitig Vertrauen in die Sicherheitsarchitektur der Anwendung.

Unser Ansatz für AI in der QA

Wir bei Innowise sind der Meinung, dass QA mehr als nur ein Kontrollpunkt sein sollte - sie sollte in jeder Phase der Entwicklung einen Mehrwert schaffen. Durch die Kombination von Softwaretests und künstlicher Intelligenz lösen wir echte Herausforderungen, sparen Zeit und liefern greifbare Ergebnisse.

Beschleunigung der Testerstellung

Eine der größten Hürden in QA-Workflows sind sich wiederholende Aufgaben wie Regressionstests. Diese Aufgaben führen oft zu Engpässen und verlangsamen die Entwicklung. Durch die Integration von KI-gestützter Automatisierung können wir die Zeit für Regressionstests um bis zu 80% reduzieren. Dank dieser Verbesserung können wir uns auf höherwertige Aktivitäten wie das Design von Testfällen, explorative Tests und die Erweiterung der Testabdeckung konzentrieren.

Aber Geschwindigkeit allein ist nicht genug. Die Beschleunigung der Testerstellung ist die Voraussetzung für die Verbesserung eines anderen wichtigen Elements - der Stabilität. Ohne Stabilität besteht die Gefahr, dass eine höhere Geschwindigkeit kontraproduktiv wird.

Tests mit selbstheilenden Skripten stabil halten

Schnelles Testen verliert seinen Wert, wenn Skripte bei der Weiterentwicklung von Anwendungen häufig abbrechen. Traditionelle Skripte erfordern oft manuelle Updatesdie Ressourcen verbrauchen und die Veröffentlichung verzögern. KI im Softwaretest führt selbstheilende Skripte ein, die sich automatisch an Änderungen in der zu testenden Anwendung (AUT) anpassen. Dies reduziert die Kosten für die Skriptwartung um bis zu 30% und stellt sicher, dass die Tests während der gesamten Entwicklungszyklen zuverlässig bleiben.

Mit stabilen, selbstheilenden Skripten können wir Tests in der Gewissheit durchführen, dass sie keine unnötigen Fehler aufweisen werden. Diese stabile Grundlage ergänzt die Geschwindigkeitsverbesserungen und ermöglicht es uns, effizient zu arbeiten, ohne die Qualität zu beeinträchtigen. Von hier aus verlagern wir den Schwerpunkt auf das proaktive Management von Risiken.

Frühzeitiges Erkennen von Risiken

Geschwindigkeit und Stabilität bilden zwar eine solide Grundlage, doch echte Qualitätssicherung entsteht durch proaktives Erkennen von Risiken. Herkömmliche QS erkennt Probleme oft erst spät in der Pipeline, was zu teuren Korrekturen und verzögerten Markteinführungen führt. Durch die Integration von KI in die Qualitätssicherung können wir von reaktiven zu proaktiven Tests übergehen.

KI-Tools analysieren Daten, identifizieren Muster und erkennen potenzielle Fehler, Leistungsengpässe und Sicherheitsschwachstellen mit einer Genauigkeit von über 95%. Durch die frühzeitige Erkennung können die Teams Probleme angehen, bevor sie eskalieren, wodurch Störungen reduziert und reibungslosere Produkteinführungen ermöglicht werden. Dieser proaktive Ansatz steht in direktem Zusammenhang mit unserem Ziel, qualitativ hochwertige und zuverlässige Software termingerecht zu liefern.

Konzentration auf echte Ergebnisse

Jede Verbesserung - schnellere Testerstellung, intelligentere Skriptpflege und proaktive Risikoerkennung - dient einem einzigen Zweck: messbare Ergebnisse zu liefern. Bei Innowise passen wir KI in QA-Lösungen an die Ziele unserer Kunden an, sei es die Verkürzung von Release-Zyklen, die Senkung von Kosten oder die Verbesserung von Testabdeckung und Qualitätsmetriken.

Durch die Verknüpfung aller Verbesserungen in unserem QA-Prozess schaffen wir eine nahtlose und kohärente Strategie, die die Entwicklungsteams unterstützt, mit den Geschäftszielen übereinstimmt und eine hervorragende Software gewährleistet. Mit KI in der Qualitätssicherung verwandeln wir die Qualitätssicherung in eine wertschöpfende Funktion, die den Erfolg in jeder Phase der Entwicklung fördert.

Sparen Sie Ressourcen und senken Sie die Testkosten mit intelligenten KI-gesteuerten Lösungen.

Unsere AI-Testdienstleistungen

Umfassende AI-gestützte QA-Automatisierung

Testen kann chaotisch werden, aber nicht, wenn KI Ihnen den Rücken freihält. Unsere KI-gesteuerten QA-Lösungen decken das gesamte Spektrum ab - Testfallerstellung, Ausführung und Analyse. Das ist nicht nur Automatisierung um ihrer selbst willen. Wir sprechen hier von Tools, die sich in Echtzeit anpassen, Probleme erkennen und beheben, bevor sie außer Kontrolle geraten. Sofortiges Feedback hält Ihr Team auf Kurs und stellt sicher, dass kein Fehler durch die Maschen schlüpft.

Intelligente Prüfung mit spezialisierten Prüfwerkzeugen

Allgemeine Testwerkzeuge reichen nicht aus, wenn Ihre Software realen Belastungen standhalten muss. Deshalb haben wir fortschrittliche Tools entwickelt, die auf die Lösung schwieriger Probleme zugeschnitten sind. Bei UI-Tests geht unser KI-System mit dynamischen Selektoren wie ein Profi um, so dass fehlerhafte Tests Ihren Fortschritt nicht zunichte machen. Wenn es um APIs geht, verwenden wir intelligente Datengenerierung, um jeden Endpunkt unter Stress zu testen und Engpässe und Schwachstellen zu erkennen, bevor Ihre Benutzer sie überhaupt sehen.

Maßgeschneiderte AI-Integration

Die Sache ist die: Keine zwei Teams arbeiten auf dieselbe Weise. Deshalb gibt es bei unseren KI-Testservices keine Einheitsgröße für alle. Wir entwickeln Systeme, die genau in Ihre Arbeitsabläufe passen. Ganz gleich, ob Sie Ihren QA-Prozess umgestalten oder ganz neu beginnen, wir sorgen für eine problemlose Integration. Unsere fachkundigen Berater arbeiten mit Ihnen zusammen, um eine Teststrategie zu entwickeln, die mit Ihren Zielen übereinstimmt, ohne Ihren Arbeitsfluss zu unterbrechen.

Fallstudien

Warum Innowise?

Kompetenz in der KI-Integration

Wir bei Innowise wissen, wie wir KI direkt in Ihre Software-Test-Workflows integrieren können. Wir nutzen sie, um Fehler frühzeitig zu erkennen, sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren und Daten zu analysieren, um Probleme zu erkennen, die Menschen möglicherweise übersehen. Unsere Tools arbeiten direkt mit Ihren bestehenden CI/CD-Pipelines zusammen und geben Ihrem Team sofortiges, umsetzbares Feedback. Das bedeutet schnellere Tests, reibungslosere Arbeitsabläufe und Software, auf deren Leistung Sie sich verlassen können.

ROI-gesteuerter Ansatz

Wir von Innowise sorgen dafür, dass sich Ihre Investition in QA auszahlt. KI-gestützte Automatisierung senkt die Kosten, indem Fehler frühzeitig erkannt werden - bevor sie zu teuren Korrekturen führen. Schnellere Testzyklen bedeuten, dass Sie früher starten und früher mit der Umsatzgenerierung beginnen können. Und dank optimierter Arbeitsabläufe und weniger Engpässen verbringt Ihr Team weniger Zeit mit sich wiederholenden Aufgaben und mehr Zeit mit der Entwicklung großartiger Software.

Laufende Unterstützung und Schulung

Wir richten Sie nicht einfach ein und verschwinden wieder - wir werden Teil Ihres Teams. Unsere praktischen Schulungen vermitteln Ihrem Team die Fähigkeiten, die Tools vom ersten Tag an sicher zu nutzen. Aber das ist noch nicht alles. Wir bieten Ihnen fortlaufend Unterstützung bei der Bewältigung von Herausforderungen, der Verfeinerung von Arbeitsabläufen und der Anpassung des Systems an Ihre wachsenden Anforderungen.

Ergebnisse, die Sie von AI-gesteuerter QA erwarten können

50%

Kosteneinsparungen bei QA

60%

Reduzierung der Prüfzyklen

95%

Genauigkeit der Fehlererkennung

Abschließende Gedanken

Ich bin schon lange genug in der Qualitätssicherung tätig, um zu sehen, wie sich das Testen entwickelt hat, und ich kann ohne Zweifel sagen, dass KI im Softwaretest die größte Veränderung seit Jahren darstellt. Sie beschleunigt die Freigabe und fängt Probleme auf, bevor sie zu echten Problemen werden.

Allerdings ist KI keine magische Pille, die man einwirft und dann vergisst. Man braucht saubere Daten, den richtigen Aufbau und ein Team, das weiß, wie man sie einsetzt. Aber wenn man es einmal richtig gemacht hat, ist der Nutzen enorm: schnellere Tests, weniger Fehler und geringere Kosten.

An diesem Punkt fühlt sich das Festhalten an der traditionellen QS an wie ein Bergauflauf. KI ist der Weg in die Zukunft, und diejenigen, die jetzt auf den Zug aufspringen, werden das Tempo in der Branche vorgeben.

Andrew Artyukhovsky Leiter der Qualitätssicherung bei Innowise

Datum: 3. Februar 2025

Andrew Artyukhovsky Leiter der Qualitätssicherung bei Innowise

Datum: 3. Februar 2025

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