KI in der Softwarequalitätssicherung und beim Testen: Hype oder Realität?

Eine der größten Hürden in QA-Workflows sind sich wiederholende Aufgaben wie Regressionstests. Diese Aufgaben verursachen häufig Engpässe und verlangsamen die Entwicklung. Durch die Integration von KI-gestützter Automatisierung reduzieren wir die Regressionstestzeit um bis zu 80 %. Diese Verbesserung ermöglicht es uns, uns auf höherwertige Aktivitäten wie Testfalldesign, exploratives Testen und die Erweiterung der Testabdeckung zu konzentrieren.

Aber Geschwindigkeit allein reicht nicht aus. Die Beschleunigung der Testerstellung schafft die Voraussetzung für die Verbesserung eines weiteren entscheidenden Elements – der Stabilität. Ohne Stabilität kann eine erhöhte Geschwindigkeit kontraproduktiv werden.

Schnelle Tests verlieren ihren Wert, wenn Skripte bei der Weiterentwicklung von Anwendungen häufig kaputt gehen. Herkömmliche Skripte erfordern häufig manuelle Updates, die Ressourcen verbrauchen und Releases verzögern. KI beim Softwaretesten führt selbstheilende Skripte ein, die sich automatisch an Änderungen in der getesteten Anwendung (AUT) anpassen. Dies reduziert die Skriptwartungskosten um bis zu 30 % und stellt sicher, dass die Tests während der gesamten Entwicklungszyklen zuverlässig bleiben.

Mit stabilen, selbstheilenden Skripten können wir Tests mit Zuversicht ausführen, da wir wissen, dass sie keine unnötigen Fehler aufweisen. Diese Stabilitätsgrundlage ergänzt die Geschwindigkeitsverbesserungen und ermöglicht es uns, effizient zu arbeiten, ohne Kompromisse bei der Qualität einzugehen. Von hier aus verlagern wir unseren Fokus auf das proaktive Risikomanagement.

Während Geschwindigkeit und Stabilität eine starke Grundlage bilden, entsteht echte Qualitätssicherung durch die proaktive Identifizierung von Risiken. Die herkömmliche Qualitätssicherung erkennt Probleme oft erst spät in der Pipeline, was zu teuren Korrekturen und verzögerten Markteinführungen führt. Durch die Integration von KI in die Qualitätssicherung wechseln wir von reaktiven zu proaktiven Tests.

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

Jede Verbesserung – schnellere Testerstellung, intelligentere Skriptwartung und proaktive Risikoerkennung – dient einem einzigen Zweck: der Bereitstellung messbarer Ergebnisse. Bei Innowise passen wir KI in QA-Lösungen an, um sie an die Kundenziele anzupassen, sei es durch kürzere Release-Zyklen, Kostensenkung oder Verbesserung der Testabdeckung und Qualitätsmetriken.

Indem wir jede Verbesserung in unserem QA-Prozess verknüpfen, erstellen wir eine nahtlose und zusammenhängende Strategie, die Entwicklungsteams unterstützt, sich an Geschäftszielen ausrichtet und hervorragende Softwarequalität gewährleistet. Mit KI in der Qualitätssicherung verwandeln wir QA in eine wertschöpfende Funktion, die in jeder Entwicklungsphase zum Erfolg führt.