AI in der Softwareprüfung: wie AI-gesteuerte QA die Entwicklung verändert

Aktualisiert: Februar 5, 2026 10 Minuten Lesezeit

Wichtige Erkenntnisse

AI verbessert die traditionelle Automatisierung und erweist sich als 30% schnellere QA-Zykluszeit wenn der richtige Rahmen vorhanden ist.
Mit ML- und NLP-Modellen als Kernstück decken die AI-Tools umfangreiche Analysen, Testerstellung und Fehlervorhersagen ab - Aufgaben, die in der Regel einen großen Teil der QS-Zeit in Anspruch nehmen und bei manueller Ausführung ein hohes Risiko darstellen.
AI-basierte Tests können Ihr nächster natürlicher Schritt bei der Entwicklung komplexer und hochvolumiger Produkte sein, die sich häufig ändern.
Wenn es sich um ein kleines Produkt handelt, bei dem die Einhaltung von Vorschriften im Vordergrund steht oder das ethisch sensibel ist, können AI-gesteuerte Tests mehr schaden als nutzen, da sie zu riskant oder sinnlos sind.

Wenn wir den gesamten Entwicklungsprozess betrachten, können wir feststellen, dass das Testen der letzte Engpass in DevOps geworden ist. Die Automatisierung war ein Geschenk des Himmels, aber mit einer größeren Anzahl von Tests und zunehmender Komplexität stößt die Automatisierung an ihre Grenzen. Wenn dichte Produkte mehr als tausend Tests erfordern, die manuell erstellt und gepflegt werden müssen, verbringen die Teams etwa 3-6 Monate mit der Erstellung und Dutzende von Stunden pro Woche allein mit dem Support.

AI will dieses Problem lösen und wertvolle Zeit zurückgewinnen. Aber wie? Bei der Umstellung auf intelligente Test-Workflows (ohne Kodierung) berichten Unternehmen von bis zu 70% Ermäßigung beim Testaufwand. Dies sind unwiderlegbare Zahlen, die in erster Linie durch eine geringere Wartung und eine geringere Abhängigkeit von kodierungsintensiven Aufgaben erreicht werden. Aber wie bei jedem Durchbruch gibt es auch hier Nuancen.

Ich bin seit mehr als 15 Jahren im Software-Testing tätig und möchte zeigen, wie eine gut geplante und strategisch umgesetzte Einführung von AI positive Veränderungen bewirken kann. Ich experimentiere, analysiere und liefere das Ergebnis in AI-gestützten Tests, die ich meinen Kunden vertrauensvoll anbiete. Lesen Sie weiter, um zu verstehen, wie AI bei Softwaretests eingesetzt werden kann und wie Sie es für einen maximalen Nutzen einsetzen.

Warum traditionelle Tests ins Stocken geraten: 3 Fallstricke werden greifbar

Beide manuelle und automatisierte Prüfung unter Engpässen leiden. Manuelle Tests wurden für langsamere Release-Zyklen entwickelt, bei denen die Software mehrmals im Jahr ausgeliefert wird. Die Automatisierung hat das Testen zwar beschleunigt, aber auch zu Problemen mit der Stabilität geführt.

Womit QA-Teams zu kämpfen haben:

Das Paradoxon “Geschwindigkeit vs. Stabilität” bei CI/CD. Je schneller Sie etwas veröffentlichen, desto anfälliger werden Ihre Tests. Wenn Sie zu viele Tests durchführen, kommen die Pipelines zum Stillstand; wenn Sie zu wenige durchführen, können kritische Fehler durchschlüpfen.
Wartungsschwierigkeiten: fehlerhafte Locators, brüchige Skripte, geringe Abdeckung. Jede kleine UI- oder API-Änderung kann Dutzende von automatisierten Tests zerstören und ganze Sprints verschlingen, um das zu reparieren, was früher funktionierte, anstatt neue Skripte zu schreiben.
Menschliche Grenzen bei der Testauswahl und Regressionsanalyse. Die Auswahl der richtigen Teilmenge von Tests für jeden Build ist reine Spekulation, wenn Tausende von Tests existieren und die Fristen immer kürzer werden. Die Regressionsanalyse wird zu einem zeitaufwändigen Prozess mit endlosen Protokollen, falschen Fehlern und langsamer Ursachensuche, was die Veröffentlichung verzögert.

Um diese Herausforderungen zu überwinden, brauchen wir einen völlig anderen Ansatz mit intelligenter Auswahl, Priorisierung und ingenieurmäßiger Analyse in großem Maßstab - viele davon kann AI in hohem Maße unterstützen.

Was ist AI in der Softwareprüfung

In erster Linie ist der Einsatz von AI bei Softwaretests kein Ersatz für QA-Ingenieure. Es bedeutet, Intelligenz in jeden Teil des Testlebenszyklus einzubringen, um die Ingenieure zu unterstützen. Außerdem ist es kein Ersatz für die Automatisierung. Während letztere sich auf die Wiederholung vordefinierter Schritte konzentriert, hilft AI den Tests, aus früheren Ergebnissen zu lernen, Tests automatisch zu aktualisieren und potenzielle Fehlerzonen vorherzusagen, wodurch der gesamte Prozess optimiert wird.

Technologien, die die AI-gesteuerte Testautomatisierung hinter sich lassen, funktionieren wie folgt:

Maschinelles Lernen (ML) Modelle lernen aus Daten, um Muster zu erkennen und mit minimalen Eingriffen Entscheidungen zu treffen. Beim Testen können ML-Modelle frühere Testläufe, Code-Änderungen und Fehlerhistorien analysieren und wiederkehrende Muster erkennen, um zu erfahren, was normalerweise nicht funktioniert und warum.
Neuronale Sprachverarbeitung (NLP) Modelle interpretieren, verstehen und erzeugen menschliche Sprache. Beim Testen kann es Anforderungen, Benutzergeschichten oder Fehlerberichte verstehen und die Aussage “Der Benutzer muss in der Lage sein, sein Passwort zurückzusetzen” automatisch in einen strukturierten Testfall mit Eingabe-, Ausgabe- und Validierungsschritten übersetzen. Es kann wie ein Assistent agieren, der nach fehlenden Szenarien sucht, sogar innerhalb eines Chatbots.
Prädiktive Analyse bedeutet, dass historische Daten, statistische Algorithmen und ML für Prognosen verwendet werden. Beim Testen sagen Modelle auf der Grundlage historischer Fehlertrends, Codeveränderungen und Testergebnisse voraus, welche Teile des Produkts als nächstes wahrscheinlich fehlerhaft werden.

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Wie man AI für Softwaretests einsetzt: die wichtigsten Anwendungsfälle, die Sie heute übernehmen können

AI Testfallerstellung

Hier eine gute Nachricht: AI rationalisiert die arbeitsintensivsten Aufgaben. Durch das Scannen von Anforderungen, Akzeptanzkriterien, User Stories und historischen Testdaten schlägt es automatisch neue Testszenarien vor oder erstellt sie, einschließlich der Randfälle, die Menschen möglicherweise übersehen. Tools, die auf GPT-4 oder Code Llama aufbauen, oder fein abgestimmte interne Modelle können alle möglichen Szenarien analysieren, um Testschritte und -bedingungen zu generieren. NLP-Modelle helfen bei der Strukturierung dieser Eingaben und generieren umfassende Testfälle auf der Grundlage Ihrer benutzerdefinierten Regeln.

Ergebnis

Schnellerer Testentwurf, breitere Abdeckung, weniger Lücken in der Qualitätssicherung und Konzentration der Teams auf ihre Kernaufgaben.

AI Testdatenerstellung

Die guten Nachrichten gehen weiter: AI lindert eines der größten Kopfschmerzen beim Testen - fehlende Daten. Generative AI-Modelle können Daten generieren, die das Produktionsverhalten und die Datenkombinationen für komplexe Workflows und Grenzfälle nachahmen. Modelle für maschinelles Lernen lernen aus Schemamustern und historischen Daten, um gültige und sogar absichtlich “falsche” Eingaben zu erzeugen, die die Abdeckung verbessern. Mit Tools zur Datenmaskierung und zum differenzierten Schutz der Privatsphäre stellen Sie die Anonymisierung sicher, während die Datenintegrität erhalten bleibt. Dies ist besonders wertvoll für komplexe User Journeys in Bereichen wie Fintech oder Gesundheitswesen.

Ergebnis

Konsistente und relevante Daten für jeden Testlauf, verbesserte Zuverlässigkeit und Konformität sowie weniger manuelle Einstellungen.

Selbstheilende Testautomatisierung

Automatisierte Tests neigen dazu, selbst bei kleinsten Änderungen der Benutzeroberfläche oder des Arbeitsablaufs abzubrechen, was zu einem ständigen Strom von Fehlschlägen führt. AI erkennt effizient geänderte Locators, Identifikatoren oder API-Pfade, wenn ein Test fehlschlägt, und aktualisiert oder repariert sie automatisch. Das intelligente System lernt die Muster hinter stabilen und langfristigen Bezeichnern und stärkt nach und nach die gesamte Suite.

Ergebnis

Weit weniger Wartungsaufwand, stabile Testsuiten und unterbrechungsfreie CI/CD-Pipelines.

Visuelle Erkennung von Anomalien

Der Einsatz von AI bei Softwaretests hilft bei der Validierung der Benutzeroberfläche durch den Vergleich von Screenshots, DOM-Strukturen und Rendering-Mustern zwischen verschiedenen Versionen, um visuelle Unterschiede zu erkennen, z. B. falsch platzierte Elemente oder Layout-Verschiebungen. Darüber hinaus vergleicht AI erfolgreich, wie die Oberfläche auf verschiedenen Geräten und Browsern dargestellt wird. Im Gegensatz zu naiven Pixeldifferenzen weiß AI, was dynamisch ist (Anzeigen, Zeitstempel) und was eine tatsächliche Regression darstellt, wodurch Fehlalarme reduziert werden.

Ergebnis

Schnellere, präzisere UI-Validierung, die eine konsistente Benutzererfahrung über alle Browser und Geräte hinweg gewährleistet.

Testbericht Intelligenz

Intelligente Berichte fassen die umfangreichen Daten wie Protokolle, Screenshots, Stack Traces, Zeitangaben usw. in einer aufschlussreichen Form zusammen. AI analysiert Muster über Builds hinweg, gruppiert ähnliche Fehler, korreliert sie mit aktuellen Codeänderungen und zeigt die Gründe für das Scheitern von Tests auf. Anstatt sich durch Hunderte von roten Tests zu wühlen, erhalten Teams eine anschauliche Zusammenfassung mit Priorisierung wie: “Die meisten Fehler beziehen sich auf die aktualisierte Checkout-API; wahrscheinlich verursacht durch Commit #4821.” Für die Führung wird es zu einem Schlüssel für die Verfolgung von Qualitätstrends.

Ergebnis

Schnellere Triage, bessere Transparenz für QA- und Produktteams und datengestützte Release-Entscheidungen.

Ursachenanalyse und Fehlervorhersage

Anstatt Protokolle manuell zu durchsuchen, Stack Traces zu vergleichen und zu versuchen, Fehler mit aktuellen Änderungen in Verbindung zu bringen, sammelt AI verwandte Fehler, erkennt gemeinsame Muster und korreliert sie mit bestimmten Commits, Konfigurationen oder Komponenten. Dies beschleunigt die Identifizierung der Grundursache dramatisch.

Durch die Analyse historischer Fehler, Codeänderungen und Testergebnisse sagt AI voraus, welche Komponenten am ehesten ausfallen werden. Es hebt “heiße Zonen” hervor, also die Bereiche mit hoher Fehlerwahrscheinlichkeit. Auf diese Weise werden die Teams von Vermutungen befreit und können den Test- und Entwicklungsaufwand dort konzentrieren, wo das tatsächliche Risiko liegt.

Ergebnis

Die Teams priorisieren risikoreiche Bereiche vor der Freigabe und diagnostizieren aktuelle Probleme schneller, wodurch die Qualitätssicherung von reaktiv auf präventiv umgestellt wird.

Optimierung und Priorisierung von Tests in CI/CD

Die AI-gesteuerte Testorchestrierung hilft, den Kompromiss zwischen Geschwindigkeit und Stabilität zu umgehen, indem sie entscheidet, welche Tests für jede Codeänderung wichtig sind und wann sie ausgeführt werden sollten. Das intelligente System analysiert die jüngsten Commits, die Testhistorie und Stabilitätsmuster, um die relevantesten und wichtigsten Szenarien zu priorisieren, während redundante oder risikoarme Tests übersprungen werden. Außerdem optimiert es die Ausführungsreihenfolge und Parallelisierung und sorgt für eine effiziente Nutzung der Umgebung, damit die Pipelines schnell bleiben.

Ergebnis

Kürzere Testzyklen, schnellere Feedbackschleifen und optimierte Ressourcennutzung.

Andere Dienstleistungen, die wir anbieten

Tests, die von AI profitieren können

Art der Prüfung	Wo AI hilft
Unit-Tests	Erkennung von Logiklücken und fehlenden Randbedingungen; Hervorhebung von Codeabschnitten mit wiederkehrenden Fehlern; Identifizierung riskanter logischer Änderungen
Integrationstests	Abbildung von Abhängigkeiten, um eine instabile Integration zu erkennen; frühzeitige Erkennung von Fehlern in der Datenform; Vorhersage von Fehlern, die durch vorgelagerte Änderungen verursacht werden
UI- und Funktionstests	Nicht offensichtliche UX/UI-Regressionen; Mikroverzögerungen und Erkennung von Interaktionsdrift; versteckte tote Zonen, Erreichbarkeitsprobleme und Erkennung unterbrochener Ströme
Regressionstests	Definition überflüssiger oder risikoarmer Tests; Überspringen stabiler Module; weniger Regressionssuiten durch Entfernen von Rauschen
Leistungstests	Erkennen von Leistungsabweichungen; Akkumulation von Mikrolatenzen, Speicherlecks, Erkennung von Gleichzeitigkeitsanomalien; frühzeitige Vorhersage von Leistungseinbußen
Sicherheitstests	Anfälligkeitsmuster bei Logikänderungen; Erkennung unsicherer Datenflüsse, schwacher Autorisierungspfade und riskanter API-Engagements in Verbindung mit Geschäftslogik
Explorative Tests	Agenten-KI entdeckt Ströme, die Menschen nie versuchen; Prüfung unregelmäßiger Sequenzen; Mimik für unvorhersehbares Nutzerverhalten; Aufdecken von “unbekannten Unbekannten” in der gesamten Benutzeroberfläche

Geschäftliche Auswirkungen der AI-gesteuerten QA

Die AI-Tools automatisieren zwar nicht die CI/CD-Pipelines selbst, aber sie rationalisieren und optimieren viele umliegende Testaktivitäten, was den gesamten Test-Workflow erheblich verbessert. Was AI auf den Tisch bringen kann:

Was brauchen Sie, um AI für Softwaretests einzuführen?

Bevor Sie AI in Ihre Arbeitsabläufe einbinden, sollten Sie die Umgebung anpassen, in der es eingesetzt wird. Da AI seine Besonderheiten mitbringt, wie z. B. umfangreiche Dateneingaben und die Notwendigkeit des kontinuierlichen Lernens, muss Ihr DevOps-Lebenszyklus darauf vorbereitet sein, AI-Modelle nahtlos zu füttern, zu integrieren und neu zu trainieren.

Qualitätsdaten sind ein Muss. Zugang zu allen historischen Testergebnissen, Codeänderungen, Stack Traces, detaillierten Fehlerprotokollen und vollständigen Testdaten eines Systems. Bereinigen, strukturieren und zentralisieren Sie Ihre Daten für AI, um sinnvolle Muster zu erkennen.
Integration mit bestehenden Werkzeugen. Die Integration sollte die laufenden Entwicklungszyklen nicht unterbrechen. Bereitstellung einer einzigen Datenschicht, werkzeugübergreifende API-Verbindung und laufende Überwachung; CI/CD kann mit AI flexibel konfiguriert werden, indem das bestehende Framework überlagert wird.
Modellausbildung. Richten Sie ein kontinuierliches Training für Ihr Modell ein, um es an neue Code-Änderungen und sich veränderndes Benutzerverhalten anzupassen. Das Modell bleibt genau und relevant, indem es regelmäßig aus neuen Testläufen und neuen Fehlermustern lernt.
Skalierbarkeit. Ihr Modell braucht Raum für Wachstum. Um die Erweiterung von Hunderten auf Zehntausende von Tests bei gleichbleibender Leistung zu unterstützen, sorgen Sie für leistungsstarke Rechenressourcen, zentrale Datenspeicherung und eine flexible Cloud-Infrastruktur. Optimieren Sie Pipelines für die Unterstützung von AI und stellen Sie eine horizontale Skalierung mit gleichzeitiger Ergebnisverarbeitung sicher.
Vertrauen und Transparenz. Ein wichtiger Punkt, um die Kontrolle über AI zu behalten. Bauen Sie das System mit sichtbaren Begründungen und klaren Protokollen von AI-gesteuerten Aktionen auf. Auf diese Weise verstehen die Teams, warum AI bestimmte Tests priorisiert oder bestimmte Fehler kennzeichnet, und können bei Bedarf sofort eingreifen.

Wie man AI Softwaretests mit einem Grund implementiert

Schritt 1: Identifizierung von Schmerzpunkten

Beginnen Sie mit Ihren Herausforderungen: AI hilft dort, wo die Engpässe am deutlichsten zu spüren sind. Ein hoher Wartungsaufwand und eine hohe Fehlerquote, lange Regressionszeiten, eine geringe Abdeckung kritischer Szenarien und eine langsame Ursachenanalyse sind häufige Probleme, für deren Lösung AI gut positioniert ist.

Schritt 2: Metriken und KPIs definieren

Um zu vermeiden, dass AI-Softwaretests überbewertet werden, sollten Sie die “Vorher”-Kennzahlen wie Testabdeckung, MTTR (mittlere Zeit bis zur Lösung), Regressionszykluszeit, Flake-Rate oder Wartungsstunden pro Sprint erfassen. Dadurch wird deutlich, wo AI wirklich hilft und wo es noch verfeinert werden muss.

Schritt 3: Pilotprojekt mit begrenztem Umfang und Benchmark-Verbesserung

Greifen Sie den problematischen Bereich für die Pilotimplementierung mit vielen Änderungen an der Benutzeroberfläche, fehlerhaften Tests und sich wiederholenden Szenarien auf. Im Laufe eines 2-6-wöchigen Pilotprojekts werden Sie erste Erfolge sehen, sei es eine geringere Anzahl von Fehlern, eine schnellere Regression oder eine genauere RCA.

Schritt 4: Integration in CI/CD und regelmäßiges Nachtrainieren der Modelle

Sobald sich das Pilotprojekt bewährt hat, binden Sie das AI-System in Ihre CI/CD-Pipeline ein, damit sich die Testauswahl, -priorisierung und -ausführung dynamisch an Codeänderungen anpassen. Regelmäßige Nachschulungen zu neuen UI-Mustern, Fehlern oder Projektstrukturen helfen, nachhaltige Ergebnisse zu erzielen.

Schritt 5: Beibehaltung des "Human-in-the-Loop" für Edge- und UX-Tests

Behalten Sie bei komplexen und seltenen Szenarien, erheblichen UI- und API-Änderungen und strategischen Abdeckungsentscheidungen die menschliche Aufsicht. Auf diese Weise erzielen Sie sowohl 30% schnellere Tests, ohne Kompromisse bei der technischen Reife einzugehen.

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Wenn AI keine Antwort ist

Die Verwendung von AI für Softwaretests kann in bestimmten Kontexten unpraktisch oder zu riskant werden. Ich empfehle in der Regel, die Einführung von AI zu überdenken, wenn:

Ihr Produkt ist sehr einfach - statisch und vorhersehbar, Produkte mit minimalen Änderungen sind durch traditionelle Automatisierung erfolgreich.
Sie verfügen nicht über genügend Daten - ohne historische Testergebnisse können Modelle nicht lernen und keine effektiven Vorhersagen treffen.
Sie sind in einer Branche tätig, in der die Einhaltung von Vorschriften eine große Rolle spielt - strenge Prüfungsanforderungen, z. B. für Testservices für Gesundheitssoftware, erfordern eine detaillierte Validierung und Dokumentation, so dass es riskant ist, sich auf AI zu verlassen.
Es ist eine ausgeprägte menschliche Intuition erforderlich - subjektives Feedback, Einfühlungsvermögen der Nutzer oder Fachwissen lassen sich nicht automatisieren.
Ihnen fehlen die Ressourcen - AI ist kein Plug-and-Play-System und erfordert ein qualifiziertes Team für die Einführung und Wartung.

Die Zukunft der Softwareprüfung und AI

Laut DevOps-Auszug, haben über 55% der Unternehmen zumindest AI-Tools für Entwicklung und Tests ausprobiert. Wie Unternehmen berichten, haben rund 25% Kostensenkung der Testkosten durch AI wird sich dieser Trend voraussichtlich noch verstärken.

Sollten wir mit einer breiten Akzeptanz rechnen? In den nächsten 3 bis 5 Jahren werden die Tools ausgereift sein, die bewährten Verfahren werden sich verfestigen, und die Verwendung von AI bei Softwaretests wird sich natürlich ausweiten. Insgesamt wird prognostiziert, dass es der nächste logische Schritt in den QS-Lebenszyklen sein wird, ähnlich wie CI/CD vor einiger Zeit noch eine Seltenheit war und jetzt zu einer gängigen Praxis geworden ist. Wenn Sie AI heute integrieren, müssen Sie eine strenge Machbarkeitsprüfung für Ihr Produkt und Ihre bestehenden Prozesse durchführen, und Sie werden wahrscheinlich zu einem Pionier bei einigen aufkommenden Praktiken.

Fazit: Verwendung des AI beim Softwaretest

Die Einführung von AI bedeutet nicht, dass QA vollständig ersetzt wird. Es ersetzt die unhaltbaren Teile der traditionellen Automatisierung, wie z.B. spröde Skripte, massive Wartung, langsame Regressionen und manuelle Triage. Heute beweist AI seine Effizienz und Zuverlässigkeit bei ressourcenintensiven Aufgaben wie der Testfallerstellung und der Ursachenanalyse.

Durch die Befolgung von Best Practices für Softwaretests mit AI können Unternehmen Testaufwand einsparen und ihre Produkte schneller auf den Markt bringen, ohne dabei an Effizienz zu verlieren. Für den langfristigen Erfolg ist es jedoch wichtig, dass ein Mensch in der Schleife bleibt.

Wenn Ihre Testengpässe den Fortschritt behindern und Sie an einem komplexen, hochvolumigen Produkt arbeiten, kann die Einführung von AI der nächste logische Schritt sein. Wenden Sie sich an Innowise, um eine vollständige Bewertung durchzuführen und AI-gestützte und ergänzende Lösungen zu definieren, die zu Ihren Zielen und Ihrer langfristigen Strategie passen.

Andrew Artyukhovsky

Leiter der Qualitätssicherung

Andrew bringt ein kritisches Auge und fundierte Testkenntnisse mit und stellt sicher, dass das, was wir liefern, immer das hält, was wir versprochen haben. Er weiß, wie man Fehler findet, bevor die Benutzer sie finden - und wie man sie schnell und ohne Abstriche behebt.

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