AI-ASSISTED TESTING

KI im Testing: schneller werden, ohne Kontrolle abzugeben.

Generative KI kann Testdesign, Automatisierung und Analyse unterstützen. Entscheidend bleibt ein reproduzierbarer Quality-Engineering-Prozess.

AI + QUALITY ENGINEERING

KI unterstützt Testing. Sie ersetzt keine Teststrategie.

AI-assisted Testing kann Analyse, Entwurf und Wartung beschleunigen. Die Testorakel, Risikobewertung und Freigabekriterien müssen trotzdem nachvollziehbar bleiben.

01 / DESIGN

Testfälle ableiten

LLMs können Anforderungen, User Stories, Schnittstellenbeschreibungen oder bestehenden Code analysieren und Vorschläge für Testfälle und Randfälle erzeugen.

02 / AUTOMATE

Automation beschleunigen

Unterstützung bei Testcode, Selektoren, Fixtures, API-Tests und Refactoring – eingebettet in etablierte Frameworks und Reviews.

03 / ANALYZE

Fehler & Logs analysieren

Testergebnisse, Logs und Änderungen können zusammengeführt werden, um Ursachenhypothesen zu priorisieren. Die technische Verifikation bleibt Teil des Prozesses.

04 / MAINTAIN

Tests wartbarer machen

KI kann bei Änderungserkennung und Anpassung helfen. Selbstheilende Tests benötigen jedoch Grenzen, damit ein reparierter Test nicht unbemerkt einen Fehler akzeptiert.

05 / TEST AI

KI-Systeme testen

Nichtdeterministische Ausgaben, Retrieval, Halluzinationen, Safety und Prompt Injection erfordern andere Qualitätsmetriken als klassische Software allein.

06 / GOVERN

Nachvollziehbar bleiben

Generierte Artefakte gehören in Review, Versionskontrolle und CI/CD. Sensible Testdaten dürfen nicht unkontrolliert an externe Modelle übertragen werden.

Werkzeuge nach Aufgabe auswählen.

BEREICH	BEISPIELE	EINORDNUNG
UI / E2E	Playwright, Selenium, Appium	Klassische deterministische Automation bleibt die Basis; KI kann Erstellung und Wartung unterstützen.
API / Integration	REST-Assured, Postman/Newman, pytest	Gut für reproduzierbare Vertrags-, Integrations- und Regressionstests.
Performance	JMeter, k6, Gatling	Messbare Lastprofile und technische Grenzwerte statt generativer Bewertung.
AI Evaluation	Golden Sets, RAG-Evaluation, modell-/regelbasierte Evaluatoren	Für Antwortqualität, Retrieval und Regressionen von LLM-Funktionen; immer passend zum Use Case definieren.

Testautomatisierung und KI gemeinsam denken.

Wir strukturieren Tooling, Automatisierungsgrad und Qualitätskriterien passend zu System und Risiko.

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