KI

Was ist KI im Software-Testing?

Künstliche Intelligenz verändert das Software-Testing seit 2022 fundamental. KI-gestützte Werkzeuge erkennen Test-Drift automatisch (Self-Healing), generieren Test-Daten aus Akzeptanz-Kriterien und priorisieren Regressions-Suiten nach Risiko. Die Bandbreite reicht von klassischem Machine Learning für Mustererkennung bis zu generativer KI, die Test-Code aus Spezifikationen schreibt.

Wir bei Qytera setzen KI seit 2023 produktiv ein und unterstützen Kunden in DACH bei Auswahl, Integration und Skalierung. Mehr im Hub-Artikel KI-gestütztes Softwaretesting in Europa.

ISTQB-Certified-AI-Tester

Generative KI im Testing

Generative KI (GenAI) wie ChatGPT, Claude und Gemini schreibt Testfälle, generiert Mock-Daten und übersetzt Akzeptanz-Kriterien in Selenium- oder Playwright-Skripte. In Kundenprojekten beschleunigt das die Testfall-Erstellung um Faktor 3-5, verlangt aber neue Disziplin: Prompt-Engineering, Halluzinations-Kontrolle und Datenschutz-konforme Modelle.

Praxis-Tutorial: ChatGPT in der Testautomatisierung 2026.

Agentic AI Testing

Agentic AI geht einen Schritt weiter als GenAI: Statt nur Code zu generieren, übernimmt ein Agent eigenständig Browser-Sessions, formuliert Hypothesen und führt explorative Tests autonom durch. Pioneer-Werkzeuge wie Playwright MCP und Browser-Agents kombinieren LLM-Reasoning mit Browser-Automation.

Vertiefung: Agentic AI Testing und Testautomatisierung mit Playwright.

KI in der Testautomatisierung

KI-gestützte Testautomatisierungs-Werkzeuge adressieren das härteste Praxis-Problem: instabile Tests durch UI-Drift. Self-Healing-Lokatoren, Visual-AI-Vergleiche und KI-basierte Wartezeiten reduzieren den Wartungsaufwand erheblich. Wir vergleichen die acht relevantesten Tools 2026.

Tool-Vergleich: KI-Testing Tools 2026: Self-Healing & Visual-AI.

Unser Service: KI-Testing & Testautomatisierung

Wir unterstützen Sie bei der Einführung von KI im Testing-Stack: Tool-Auswahl, Pilot-Projekt, Schulung Ihrer Teams und Integration in bestehende CI/CD-Pipelines. Mehr in unserem Beratungs-Angebot Testautomatisierung.

 

Geballtes Expertenwissen rund um KI:

Besteht ChatGPT die ISTQB Foundation Level Prüfung?

ChatGPT und die ISTQB Foundation Level Prüfung

7 Min. Lesezeit

In der Welt der Softwareentwicklung ist die Zertifizierung ein kritischer Schritt für Fachleute, die ihre Fähigkeiten validieren und ihre Karrierechancen verbessern wollen. Der ISTQB Foundation Level ist eine solche Zertifizierung, die von Softwaretestern weltweit angestrebt wird, um ihr grundlegendes Verständnis und ihre Kompetenz in diesem Bereich nachzuweisen. In jüngster Zeit haben technologische Fortschritte, insbesondere im Bereich der Künstlichen Intelligenz, neue Methoden für das Lernen und die Prüfungsvorbereitung hervorgebracht. Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT spielen dabei eine immer wichtigere Rolle. Diese Modelle unterstützen nicht nur das Lernen durch die Bereitstellung von Informationen und Erklärungen, sondern könnten auch die Art und Weise, wie wir Wissen bewerten und Zertifizierungen durchführen, grundlegend verändern.
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Podcast #26: Softwaretesting Trends 2024

Qytera_Podcast_26

42 Min. Lesezeit

Welche Trends werden das Softwaretesting in 2024 bestimmen ? Viele werden sich diese Frage zu Beginn des neuen Jahres stellen. Die Qytera hat sich Beiträge zum Thema Softwaretest in 2023 angesehen, diese kategorisiert und analysiert. Empfehlungen des World Quality Reports 2023/24 wurden zusätzlich berücksichtigt.

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Podcast #17: Testsuiteoptimierung mit KI

Podcasts

40 Min. Lesezeit

Schnelles Feedback ist auch bei langlaufenden Tests gefragt, insbesondere wenn Teile von Ihnen in einer CI/CD-Pipeline laufen sollen. Welcher der vielen Tests sollen aber verwendet werden? Welche Tests sollen zuerst ausgeführt werden? Warum nicht eine KI zur Ermittlung geeigneter Tests einsetzen?

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Podcast #16: Test Intelligence: Eine Einführung mit Dr. Elmar Jürgens

Podcasts

30 Min. Lesezeit

Wie Test Intelligence dazu beitragen kann, das Testen auf Basis der eigenen Daten effektiver und effizienter zu gestalten, erläutert Elmar Jürgens in dieser Folge im Dialog mit Markus und Sebastian. Mit Unterstützung des Werkzeugs Teamscale können Gaps in der Testabdeckung erkannt und die Fehlerfindungsrate von langlaufenden Tests optimiert werden. Wie das bei Kunden ankommt und wie bei der Einführung am Besten vorgegangen werden sollte, kommt im Podcast zur Sprache. Weiterführende Hinweise erleichtern einen tieferen Einstieg in den vielversprechenden Analyseansatz.

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