KI im Software Testing: Wie Künstliche Intelligenz (KI) und LLMs das Testen verändern (inkl. Prompts)

Willkommen in der Zukunft! Eine Zukunft, in der Softwareentwicklung & Softwaretesting so simpel ist wie ein Kaffeevollautomat: Knopf drücken, Code kommt raus. Natürlich fehlerfrei und genau nach dem gewünschtem Geschmack. Generative KI (GenAI) schreibt den Code, AI-Agenten testen ihn, und die Entwickler? Die schauen beeindruckt auf ihre Bildschirme und philosophieren darüber, wie überflüssig sie bald sein werden. Wie überspitzt ist diese Szenario wirklich?

Tatsächlich entsteht schon heute ein beträchtlicher Teil neuer Software nicht mehr ausschließlich durch mühsames Tippen menschliche Finger, sondern durch KI-gestützte Systeme. Heißt das, Entwickler werden überflüssig? Meine objektive und komplett uneigennützige Meinung als Informatiker und Softwareentwickler lautet natürlich ganz klar: “Nein, natürlich nicht.”

Aktuelle KI-Systeme sind zweifellos beeindruckend darin, effizient und schnell Code in einer Qualität zu generieren, der viele Entwickler ins Schwitzen bringt. Doch was den meisten KIs nach wie vor fehlt (vermutlich schon per Konstruktion einiger Systeme), ist ein tiefes wirkliches Verständnis für die Korrektheit der Ausgaben. Anders gesagt: KI kann mit den richtigen Anweisungen hervorragend analysieren, kreieren, optimieren und sogar kreativ wirken. Doch echte Innovation, das Erkennen völlig neuer Problemstellungen oder das Entwickeln bahnbrechender Konzepte erfordert aktuell nach wie vor eine mitdenkende (teilweise stark spezialisierte) Person, die mit menschlichen Inputs eine Richtung oder einen Workflow vorgibt und dann die Ergebnisse überprüft.

Ganz davon abgesehen ist der eigentliche, ausschlaggebende Chaosfaktor in den meisten Softwareprojekten mit und ohne KI: Der Mensch. Und den kann man nicht einfach wegrationalisieren, so sehr wir es manchmal auch gerne würden. Denn egal, wie viel KI wir auf Code werfen, am Ende ist Software immer für Menschen gemacht, von Menschen genutzt und von Menschen mit all ihren Wünschen, Missverständnissen und spontanen Meinungsänderungen beeinflusst. Ohne den Menschen in Softwareprojekten gäbe es vermutlich weniger Bugs. Nur ohne die menschliche Komponente bräuchte es auch keine Software.

Aber wenn KI bereits Code schreibt, stellt sich eine weitere spannende Frage: Brauchen wir dann überhaupt noch Softwaretests? Schließlich könnte eine KI doch einfach eine andere KI testen, wie zwei Schachcomputer, die sich gegenseitig besiegen wollen. Einige Anbieter von AI-Agenten versprechen genau das: eine Zukunft, in der Software sich selbst testet, selbst verbessert und letztlich so perfekt ist, dass Bugs nur noch eine nostalgische Erinnerung an die vergangenen Tage der IT sind.

Doch ist dies realistisch oder nur Marketing-Buzzword-Bingo? Wie weit sind wir wirklich von einer Welt entfernt, in der AI-Agenten den kompletten Testprozess übernehmen? Und die nicht so philosophische Frage für Pragmatiker, um die es hier hauptsächlich gehen soll: Was ist aktuell bereits praktisch umsetzbar und nicht nur vermutete Zukunftsmusik, die in der Ferne dumpf zu hören ist?

Künstliche Intelligenz (KI) im Softwaretesting: Ein Blick auf die Realität hinter den „Softwaretest-Utopien“

Bevor wir uns zu sehr in der Fantasie verlieren und von KI-getriebenen „Softwaretest-Utopien“ träumen, sollten wir einen Moment innehalten und die Realität betrachten. Denn nicht jedes KI-System ist gleich und keines kann aktuell die gesamte Komplexität des Softwaretestens im Alleingang meistern. Eine besonders populäre Form der KI, die in den letzten Jahren enorm an Bedeutung gewonnen hat, sind sogenannte Large Language Models (LLMs). Hierzu zählen bekannte Modelle wie ChatGPT, DeepSeek, Gemini und GitHub Co-Pilot.

Was genau ist KI?

KI, oder Künstliche Intelligenz, bezeichnet Systeme, die in der Lage sind, Aufgaben auszuführen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Allgemein kann man sagen, KI hat als Ziel, menschliches Verhalten durch Maschinen zu imitieren oder abzubilden. Im Kontext von Softwareentwicklung und Testing geht es vor allem um die Automatisierung von Prozessen wie Code-Generierung, Fehlererkennung und Testdurchführung.

Generative KI

Generative KI ist eine Untergruppe von KI und bezieht sich auf Modelle, die nicht nur auf bereits vorhandene Daten reagieren. Sie können anhand der Muster ihrer Trainingsdaten selbstständig neue Daten generieren, beispielsweise in Form von Text/Code, Bilder, Videos oder anderen Inhalten. Ihre Fähigkeit, auf Anfragen mit neuen Inhalten zu reagieren, macht sie besonders attraktiv für Anwendungen im Bereich des Softwaretestens, wo sie potenziell Code analysieren und sogar Testfälle generieren können.

Large Language Models (LLMs)

Innerhalb der generativen KI sind LLMs eine spezifische Kategorie von Modellen, die auf die Verarbeitung natürlicher Sprache und Textgenerierung spezialisiert sind. Bekannte Produkte sind ChatGPT (ausgenommen z.B. der Computer Vision und Visual Computing Fähigkeiten, diese funktionieren nicht ausschließlich mit LLMs) oder GitHub Co-Pilot.

Weitere KI-Modelle

Natürlich gibt es noch andere KI-Modelle, die für Softwaretests von Interesse sein könnten, wie etwa Reinforcement-Learning-basierte Systeme, die für das Optimieren von Teststrategien verwendet werden, oder spezialisierte neuronale Netze für die Bild- und Spracherkennung.

Da Code im Grunde genommen nichts anderes als Textdateien ist, liegen die Stärken der LLMs hierfür auf der Hand. Sie sind speziell darauf trainiert, Textmuster zu erkennen und in einem Kontext zu agieren, der auch Code umfasst. In der Welt des Softwaretestens können LLMs daher nicht nur zur Code-Generierung genutzt werden, sondern auch als mächtige Werkzeuge zur Analyse von Software und zum Generieren von Testfällen. Diese LLMs werden in den folgenden Abschnitten differenzierter betrachtet.

LLM: Kein “Taschenrechner der mit Worten rechnet”

Ein Taschenrechner ist im wahrsten Sinne des Wortes berechenbar. Tippt man eine Rechenaufgabe ein, liefert er zuverlässig immer dasselbe Ergebnis. Mathematische Regeln sind wie loyale Matheprofs bei Uniklausuren: unbestechlich. LLMs hingegen? Auch sie folgen streng mathematischen Prinzipien, nur eben auf einer anderen Ebene. Während ein Taschenrechner Zahlen exakt verrechnet oder durch numerische Verfahren sehr genau Näherungen bestimmt, jongliert ein LLM mit Wahrscheinlichkeiten und Mustern. Das Ergebnis ist nicht deterministisch, kontextabhängig und variabel. Ein Wahrscheinlichkeitsorakel auf Steroiden.

Die meisten modernen LLMs basieren auf der Transformer-Architektur. Diese ist die Grundlage für generative vortrainierte Transformers (englisch Generative pre-trained transformers oder kurz GPT). Vereinfacht gesagt: Sie berechnen nicht eine absolute Wahrheit, sondern die wahrscheinlichste Fortsetzung eines Textes, basierend auf statistischen Mustern aus Milliarden von Trainingsdaten. Ihre Vorhersagen sind dabei nicht willkürlich, sondern das Produkt komplexer Berechnungen. Doch ein entscheidender Fakt bleibt: Ein LLM hat kein echtes Verständnis für Wahrheit oder Korrektheit. Überspitzt formuliert: Es weiß nicht, ob seine Ausgabe richtig oder falsch ist. Es bewertet, was in einem bestimmten Kontext am plausibelsten erscheint.

Dies zeigt sich insbesondere im Softwaretesten: Wenn ein LLM dazu angehalten wird, "Bugs in diesem Stück Code zu finden", dann suggeriert man mit der Anfrage indirekt einen Kontext. Es ist naheliegend, in einem Kontext “Code” nach “Bugs” zu suchen. So machen es Menschen schon seit Ewigkeiten. Und weil das LLM darauf trainiert wurde, Erwartungen auf Basis menschlicher Daten zu erfüllen, “analysiert” es den Code anhand des gegebenen Kontexts und “findet” bei Bedarf mitunter fiktive Bugs. Weil das für das LLM plausibler erscheint als gar keine Bugs vorzufinden. Der bei der Frage implizierte Kontext führt folglich zu Halluzinationen. Dies sind statistisch plausible, aber faktisch möglicherweise falsche Ergebnisse. Ein Paralleluniversum, in dem Bugs auftauchen, die nur die KI sehen kann. Und beim nächsten Durchlauf mit den gleichen Eingaben vielleicht auch wieder nicht. Oder vielleicht wiederum auch ganz neue Bugs.

Eine allgemeine Erklärung könnte sein, dass das Modell aus den Trainingsdaten einfach gelernt hat, dass in ähnlichen Kontexten oft Fehler existieren und dieser Zusammenhang nun auf den gegebenen Code übertragen wird. Denn wir erinnern uns, ein LLM kann nicht absolut sicher wissen, ob der Output korrekt ist. Er ist “nur” sehr plausibel. Die Ergebnisse können durch korrektes Prompting, Finetuning und das clevere Kombinieren und Verketten verschiedener geeigneter KI-Modelle und -Methoden potenziell verbessert werden, was allerdings mit erheblichem Aufwand verbunden sein kann.

Fast Korrekt = Immer Noch Falsch

"Die Überweisung hat fast geklappt – nur eine einzige Ziffer der IBAN war falsch." Kann diese fast korrekte Lösung überzeugen? Den Absender, dessen Geld plötzlich auf einem fremden Konto landet, vermutlich nicht. Auch die Bank nicht, die das Chaos anschließend geradebiegen muss. Ein Buchungssystem, das “meistens“ die richtige Flugroute berechnet, oder eine Medikamentendosierung, die “fast immer“ stimmt, sind in der Praxis nicht akzeptabel. Fast korrekt kann im schlimmsten Fall katastrophal falsch bedeuten.

Mit Softwaretests lässt sich zeigen, dass unter vordefinierten Bedingungen keine Fehler auftreten. Softwaretests können aber keine absolute Fehlerfreiheit garantieren. Dies gilt ebenso für KI-gestützte Tests. Das heißt nicht, dass KI im Testing keinen Mehrwert hat. Sie kann durchaus enorm dabei helfen, Testfälle effizienter zu generieren, Muster zu erkennen und Prozesse zu automatisieren. Aber ihre Ergebnisse sollten immer kritisch hinterfragt werden. Sehr überzeugende, plausibel klingende, falsche Antworten bleiben am Ende dennoch falsch. Nur eben überzeugend falsch. Wer KI-Systeme im Softwaretesting einsetzt, sollte sich also ihren Möglichkeiten und insbesondere auch ihren Schwächen und Grenzen bewusst werden.

KI-gestützte Anwendungsfälle & Tools im Software Testing

Nachdem wir jetzt also die nötigen Grundlagen über LLMs und KI geschaffen haben, ist es an der Zeit, die Dinge praktischer zu betrachten. Eine KI, die autonom und zuverlässig Software testet, scheint aktuell noch nicht der ideale Einsatz von KI-Systemen zu sein. Aber meistens interessiert weniger, was KI theoretisch kann, sondern wie sie schon jetzt konkret helfen kann. Wir werfen einen Blick auf Anwendungsfälle, bei denen KI nicht einfach nur ein cooles Spielzeug ist, sondern eine echte Hilfe im Testprozess bietet. Es geht also um die realen Lösungen, die wir heute schon einsetzen können, um das Testen effizienter, präziser und vielleicht sogar ein bisschen unterhaltsamer zu machen.

Requirements Engineering – KI als Testfall-Architekt

Jeder Softwareentwickler oder Tester kennt das Problem: Schlechte Anforderungen führen zu schlechter Software oder schlechten Tests. In diesen Situationen entstehen Fehler schon bevor die erste Zeile Code überhaupt geschrieben wurde. KI kann hier helfen, indem sie strukturiert Testfälle aus Anforderungen ableitet oder bestehende verbessert. Für die nachfolgenden Use Cases sind LLMs besonders geeignet.

Test Case Erstellung

KI-gestützte Systeme können automatisch Testfälle aus Anforderungstexten generieren, indem sie natürliche Sprache analysieren. Sie erkennen kritische Szenarien, Randfälle und Edge Cases, die vielleicht sonst übersehen werden. Funktioniert es perfekt? Nein. Aber es ist ein echter Zeitgewinn, KI kann gute erste Entwürfe für Testfälle liefern, die Menschen dann verfeinern.

Ein möglicher Prompt für ein LLM könnte wie folgt lauten:

• „Du hast nachfolgend die Spezifikation einer Softwarekomponente erhalten. Deine Aufgabe ist es, basierend auf dieser Spezifikation geeignete Testfalldefinitionen zu entwickeln. Achte dabei auf folgende Punkte:
  • Welche funktionalen und nichtfunktionalen Anforderungen und Geschäftslogiken sind in der Spezifikation enthalten, die getestet werden müssen?
  • Welche Randfälle, Grenzwerte oder potenziellen Fehlerquellen könnten im Zusammenhang mit der Komponente auftreten?
  • Welche positiven und negativen Testszenarien können abgeleitet werden, um die korrekte Funktionalität und Robustheit der Komponente sicherzustellen?
  • Welche Sicherheits- und Performanztests sollten berücksichtigt werden, falls relevant?
  • Stelle sicher, dass die Testfalldefinitionen präzise und umsetzbar sind und die wichtigsten Anforderungen abdecken.
    
    Hier ist die Spezifikation der Softwarekomponente: {Spezifikation}“

Test Case Evaluierung & Verbesserung

KI kann bestehende Testfälle prüfen und Vorschläge zur Optimierung machen. Sind sie präzise genug formuliert? Sind sie redundant oder decken sie die relevanten Szenarien ab? Vorsicht sollte natürlich weiterhin geboten sein, LLMs bewerten die Tests nach Wahrscheinlichkeit, nicht nach echtem Verständnis. Sie könnte also übervorsichtig oder zu optimistisch sein. Vergleiche auch den Abschnitt: “LLM: Kein “Taschenrechner der mit Worten rechnet”

Mögliche Prompts für ein LLM könnten wie folgt lauten:

• “Stell dir vor, du bist Junior Test Engineer und erhältst die folgende Testfalldefinition zur Implementierung. Welche potenziellen Unklarheiten siehst du in der Definition? Gibt es Formulierungen, die zu vage oder ungenau sind und daher Schwierigkeiten bei der zielgerichteten Implementierung des Testfalls verursachen könnten? Wenn ja, welche spezifischen Änderungen oder Ergänzungen würdest du vorschlagen, um den Testfall präziser und leichter umsetzbar zu machen? Hier ist die Testfalldefinition: {Testfalldefinition}“
• “Du erhältst nachfolgend die Testfalldefinition sowie die Implementierung des Testfalls. Bitte prüfe, ob die Implementierung alle Anforderungen und Kriterien aus der ursprünglichen Testfalldefinition vollständig und korrekt umsetzt. Achte auf folgende Punkte:
  • Wurden alle geforderten Schritte und Bedingungen aus der Spezifikation umgesetzt?
  • Gibt es Unterschiede zwischen der Definition und der tatsächlichen Implementierung, die zu Problemen führen könnten?
  • Fehlen wesentliche Teile, die für die ordnungsgemäße Durchführung des Tests erforderlich sind?
  • Falls es Unstimmigkeiten gibt, beschreibe diese und schlage mögliche Verbesserungen vor.
    
    Hier ist die Testfalldefinition: {Testfalldefinition}
    Und hier die Implementierung: {Testfallimplementierung}“

Testfälle aufsplitten

KI kann helfen, zu große, unübersichtliche Tests in kleinere, wartbare Einheiten zu zerlegen.

Ein möglicher Prompt für ein LLM könnte wie folgt lauten:

• „Stell dir vor, du hast eine umfangreiche Testfalldefinition, die sehr lang und komplex ist. Dein Ziel ist es, diese Definition in kleinere, übersichtlichere Testfälle aufzuteilen, um die Wartbarkeit und Struktur zu verbessern. Achte dabei auf folgende Punkte:
  • Welche logischen Abschnitte oder Testszenarien lassen sich aus der bestehenden Definition herauslösen?
  • Welche Testfälle können voneinander unabhängig durchgeführt werden und sollten daher getrennt werden?
  • Gibt es redundante oder überschneidende Schritte, die zusammengefasst oder entfernt werden können?
  • Wie lässt sich die Reihenfolge oder Struktur der einzelnen Teil-Testfälle optimieren, um die Wartbarkeit zu erhöhen?
    
    Hier ist die aktuelle Testfalldefinition: {Testfalldefinition}“

Testautomatisierung automatisieren – KI als Code-Generator

Testautomatisierung kann mit KI aber einen Boost bekommen. KI kann dabei unterstützen, Unit-Tests zu schreiben, explorativ zu testen und Code zu generieren. Dabei gilt es aber die zuvor beschriebenen Grenzen der Systeme zu kennen und zu berücksichtigen.

Unit-Tests mit Co-Pilot

Tools wie GitHub Copilot oder Cursor können automatisch Unit-Tests schreiben. Meist reicht es aus, einfach eine Funktion zu markieren und die KI direkt die Testfälle generieren zu lassen. Sie kann helfen, Randfälle und unerwartete Szenarien zu entdecken, die in klassischen Unit-Tests gerne untergehen. Hierzu ist es mitunter notwendig, dass die KIs (meist LLMs) von Menschen ein wenig in die “richtige Richtung” geführt werden. GitHub Co-Pilot und Cursor haben vorgefertigte Workflows für die Erstellung von Tests und diese Tests können dann im Dialog mit dem LLM weiter verfeinert werden.

Codegenerierung auf Basis von Testfallbeschreibungen

KI kann aus einer einfachen Testfallbeschreibung automatisierten Testcode generieren. Statt mühsam Skripte zu schreiben, reicht es, Testfälle in natürlicher Sprache zu definieren und sie dann an die KI zu übergeben, um eine erste, meist solide Implementierung zu erhalten. Aber es sollte nicht vergessen werden, die Resultate zu überprüfen und kritisch zu hinterfragen.

Ein möglicher Prompt könnte wie folgt lauten:

• „Du hast nachfolgend eine Testfalldefinition in natürlicher Sprache erhalten. Deine Aufgabe ist es, diese Definition in der folgenden Programmiersprache zu implementieren: {Programmiersprache}. Achte darauf, dass du alle in der Testfalldefinition beschriebenen Anforderungen und Bedingungen genau umsetzt. Berücksichtige dabei folgende Punkte:
  • Welche Testmethoden oder -frameworks werden in der angegebenen Programmiersprache üblicherweise für Testfälle verwendet?
  • Werden alle Schritte der Testfalldefinition korrekt abgebildet und ist der Testfall in einer klaren, wartbaren Struktur implementiert?
  • Achte darauf, dass der Testcode präzise und fehlerfrei ist, und vermeide unnötige Redundanzen.
  • Sollte der Testfall weitere Ergänzungen oder spezifische Prüfungen benötigen, ergänze diese sinnvoll.
    
    Hier ist die Testfalldefinition: {Testfalldefinition}“

ℹ️ Tipp: Mit KI-Tools, die direkt in die IDE integriert sind, kann der Kontext ohne großen Aufwand um relevante bestehende Testfälle oder andere Codeabschnitte erweitert werden. Beispiele für solche Tools sind GitHub Co-Pilot und Cursor.

Testfall-Priorisierung und Planung – KI als smarter Testmanager

Nicht alle Tests sind gleich wichtig. Manche laufen bei jedem Build, andere nur bei kritischen Änderungen. Aber welche sollte man zuerst ausführen?

KI-gestützte Testfall-Priorisierung

KI kann anhand historischer Fehlerdaten und Code-Änderungen analysieren, welche Tests am wahrscheinlichsten fehlschlagen. Statt Tests zufällig oder linear abzuarbeiten, können daraufhin gezielt die problematischsten zuerst ausgeführt werden. Solche Fail-Fast-Strategien sind insbesondere für Continuous Integration (CI)-Pipelines geeignet, um unnötige Testläufe zu vermeiden.

Ein Tool, mit dem Testsuiteoptimierung betrieben werden kann, ist Scryer. Dazu haben wir auch eine passende Podcastfolge:

Postcast #17: Testsuiteoptimierung mit KI

Software Testing KI-Tools im Vergleich

Weitere spannenden KI-Tools im Bereich findet ihr in diesem Artikel: Die besten KI Tools für Software Testing in 2025

Fazit – Menschen, die KI-gestützt arbeiten oder KI, die Menschen-gestützt arbeitet?

KI kann heute im Software Testing bereits bei der Generierung von Testfällen, bei der Fehlererkennung bis hin zur Priorisierung von Tests helfen. Sie ist ein äußerst hilfreiches Werkzeug, das uns viel Arbeit abnimmt. Doch der „Testguru“, der den Menschen vollständig ersetzt, ist sie noch nicht. Die Technologie ist leistungsfähig, aber ohne menschliche Kontrolle sind die Ergebnisse in einigen Use Cases in stark spezialisierten Bereichen noch nicht auf einem zuverlässigen Niveau.

Angesichts der rasanten Entwicklungen im Bereich der künstlichen Intelligenz, bleibt es spannend, was die Zukunft bringt. Dennoch bleibt eine zentrale Herausforderung bestehen: Die Qualität und Relevanz der Ergebnisse hängen entscheidend von der richtigen Fragestellung und dem Kontext ab. Was bringt also eine plausible Antwort auf eine falsche Frage? Solange KIs keine eigenständigen juristischen Entitäten sind, liegt die Verantwortung für die Interpretation und Anwendung der Ergebnisse weiterhin bei den Unternehmen und ihren menschlichen Entscheidungsträgern.

FAQ – KI im Software Testing

Was ist KI im Software Testing?

KI im Software Testing umfasst den Einsatz von Technologien, die Aufgaben übernehmen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern, wie das Erstellen von Testfällen, das Erkennen von Fehlern und die Automatisierung von Tests. Besonders populär sind Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT und GitHub Copilot, die natürliche Sprache verstehen und auf dieser Basis Tests generieren oder Code analysieren.

Wie hilft KI bei der Generierung von Testfällen?

KI-gestützte Systeme wie LLMs können automatisch Testfälle aus Anforderungstexten generieren. Sie erkennen kritische Szenarien und Randfälle und sparen so Zeit. Allerdings bleiben menschliche Tester erforderlich, um die Qualität und Relevanz der generierten Tests zu überprüfen.

Kann KI Fehler im Code zuverlässig erkennen?

KI kann Fehler erkennen, indem sie Muster im Code analysiert. Sie kann jedoch auch falsche Bugs finden oder Fehler übersehen. Es ist wichtig, die von der KI gelieferten Ergebnisse zu hinterfragen und sicherzustellen, dass sie korrekt sind.

Brauchen wir noch menschliche Tester, wenn KI Tests übernimmt?

Der „KI-Testguru“, der den Menschen vollständig ersetzt, existiert noch nicht. KI kann den Prozess unterstützen, aber die menschliche Kontrolle bleibt entscheidend, um die Qualität und Genauigkeit der Tests sicherzustellen.

Wie kann ich KI im Software Testing nutzen?

Tools wie GitHub Copilot oder Cursor für die Generierung von Testfällen oder Scryer AI für Priorisierung von Tests, können bei der Automatisierung und Testdurchführungen helfen. Am besten beginnt man mit einfachen Anwendungsfällen wie der Automatisierung von Unit-Tests und integriert die KI schrittweise in bestehende Prozesse.

Was sind die Herausforderungen beim Einsatz von KI im Software Testing?

Die größte Herausforderung ist, dass KI-Modelle wie LLMs keine tiefgehende Logik oder Verständnis für den Code haben. Sie können Wahrscheinlichkeiten bewerten, was zu falschen Ergebnissen führen kann. Kritisches Prompting und Finetuning können helfen, die Ergebnisse zu verbessern.

Welche Technologien sind für KI im Software Testing am relevantesten?

LLMs wie ChatGPT, Claude, sowie Integrationen wie GitHub Copilot und Cursor sind die Hauptakteure für die Testfall-Generierung und Code-Analyse.

Wie wird KI zur Testfall-Priorisierung eingesetzt?

KI analysiert historische Fehlerdaten und Code-Änderungen, um riskante Tests zuerst auszuführen. Tools wie Scryer AI optimieren die Testplanung und helfen, unnötige Tests zu vermeiden.

Datenschutz und KI im Software Testing – Ist das problematisch?

Ja, Datenschutz kann ein Problem sein, besonders wenn KI-Systeme in der Cloud laufen und sensible Daten verarbeiten. Selbstgehostete Open-Source-KI-Modelle bieten hier eine Lösung, da sie mehr Kontrolle über die Daten und deren Sicherheit ermöglichen.