Da die Softwareentwicklung immer agiler und konstanter wird, reichen die klassischen Methoden der QS-Kontrolle nicht mehr aus. Der traditionelle Ansatz, der auf dem Testen von Software am Ende des Prozesses basiert, kann mit der Geschwindigkeit, der Komplexität und den hohen Erwartungen moderner Systeme nicht mehr mithalten.
Willkommen in der Renaissance der Qualitätskontrolle.
Wir bei Exceltic glauben, dass Testen nicht nur ein letzter Kontrollpunkt ist, sondern ein kontinuierlicher und intelligenter Prozess, der von KI, Daten und Resilienzdenken angetrieben wird. Wie Diogo Gonçalves Candeias auf der EXPOQA25 darlegte, verändert diese neue Ära des Quality Engineering (QE) die Art und Weise, wie Unternehmen Software entwickeln, testen und betreiben.
Von der Qualitätssicherung zum Quality Engineering: Ein Paradigmenwechsel
Die herkömmliche Qualitätskontrolle war schon immer reaktiv und darauf ausgerichtet, Fehler am Ende des Zyklus zu entdecken. Und was bedeutet das? Höhere Kosten, begrenzte Testabdeckung und ein ständiger Kampf um die rechtzeitige Erkennung von Fehlern.
Im Gegensatz zum traditionellen Ansatz ist das Qualitäts-Engineering proaktiv und umfasst Shift-Links- und Shift-Rechts-Praktiken sowie Tests zu Beginn und am Ende des Lebenszyklus. Außerdem werden Tools wie KI-gesteuerte Beobachtbarkeit und Chaos-Engineering eingesetzt, um das Systemverhalten unter realen Bedingungen zu validieren.
Anstatt erst am Ende nach Fehlern zu suchen, konzentriert sich das Qualitäts-Engineering auf die Vorbeugung von Fehlern, die Implementierung von Qualitätsmetriken während des gesamten Software-Lebenszyklus und die Sicherstellung, dass die Tests kontinuierlich integriert werden. Dieser proaktive Ansatz steigert die Qualität des Endprodukts und beschleunigt die Bereitstellung zuverlässiger Software.
Generative KI im Test: Automatisieren, worauf es ankommt
Eine der vielversprechendsten Entwicklungen in der Qualitätssicherung ist die Integration von generativer KI in Softwaretests. Mit Tools wie ChatGPT, Copilot und Custom LLM können Teams:
- Automatisches Generieren von Testfällen aus User Stories
- Schreiben Sie robuste Testskripte mit Tools wie Playwright, Cypress oder Appium.
- Erkennen und Klassifizieren von Fehlern durch Überprüfung von Protokollen und Code.
- Bei Anwendungsänderungen kann die KI automatisch Testskripte anpassen oder neu schreiben und so den Wartungsaufwand verringern.
Dank dieser Verlagerung können sich die QA-Teams auf Strategie und kritisches Denken konzentrieren, während die KI sich wiederholende und fehleranfällige Aufgaben übernimmt.
Und das ist noch nicht alles. Mit der prädiktiven Modellierung können Teams fehlerhafte Tests vorhersehen, nur stabile Tests wiederholen und sogar Bereitstellungen zurücksetzen, wenn die Leistung nachlässt: Die Ära der selbstreparierenden Infrastruktur in der Qualitätssicherung beginnt.
Agentische KI: Anwendung autonomer KI-Agenten auf Softwaretests
Im Gegensatz zu herkömmlichen Automatisierungswerkzeugen, die vordefinierten Skripten folgen, können diese KI-gesteuerten Agenten eigenständig Entscheidungen treffen und die zu testende Anwendung auf intelligentere und anpassungsfähigere Weise untersuchen. Im Wesentlichen handelt es sich um KI-Systeme, die so konzipiert sind, dass sie mit minimalen menschlichen Eingriffen arbeiten: Sie nehmen die Anwendungsumgebung wahr, überlegen, welche Maßnahmen zu ergreifen sind, und führen diese dann aus, um bestimmte Testziele zu erreichen.
Im Kontext der Qualitätssicherung manifestiert sich die agentenbasierte KI als "virtueller Tester", der in der Lage ist, komplexe Aufgaben selbstständig auszuführen. Zu den bemerkenswerten Fähigkeiten dieser Agenten gehören:
- Automatisierte Sondierungstests: keine Notwendigkeit für ein vorab erstelltes Skript.
- Intelligente Priorisierung von Testfällen: Auf der Grundlage von Daten (z. B. kritischste Bereiche des Systems oder Fehlerhistorien) priorisiert die KI die Tests mit der höchsten Wahrscheinlichkeit, Fehler zu finden, oder mit den größten Auswirkungen auf den Benutzer.
- Kontinuierliches Lernen: Der Agent lernt aus den Ergebnissen der einzelnen Testläufe. Wenn er einen Fehler entdeckt, passt er seine Strategie an, um sich in Zukunft auf ähnliche Bereiche zu konzentrieren.
- Proaktiver Ansatz beim Testen: Anstatt auf das Auftreten von Fehlern zu warten, sucht ein autonomer Agent aktiv nach ungewöhnlichen Bedingungen oder Randfällen.
Dank der agentenbasierten KI erhält das QA-Team einen unermüdlichen Verbündeten, der die Testabdeckung erweitert und die Problemerkennung beschleunigt. Ein KI-Agent kann innerhalb von Stunden Tausende von Testinteraktionen durchführen, für die ein Mensch Tage brauchen würde, und dies durch spontane Anpassungen.
Synthetische Testdaten: Privat, skalierbar und intelligenter
Viele Unternehmen testen weiterhin nur 20-30 % ihres Codes, bevor sie ihn auf den Markt bringen. Der Grund? Weil es schwierig ist, realistische Testdaten zu erzeugen. In der Qualitätssicherung sind repräsentative Testdaten unerlässlich, um reale Szenarien zu simulieren. Die Verwendung von Produktionsdaten birgt jedoch Risiken für den Datenschutz und die Einhaltung von Vorschriften.
Synthetische Testdaten für die Qualitätskontrolle ändern diese Situation.
Durch den Einsatz von Techniken wie CTAB-GAN, VAE oder Diffusionsmodellierung können die Teams sehr realitätsnahe Datensätze erstellen:
- Respektieren Sie den Datenschutz (GDPR, HIPAA, etc.)
- Abdeckung seltener Extremfälle
- Sie sind billiger und sicherer als Produktionsdaten.
- Verschiedene Benutzerprofile oder spezifische Transaktionen können modelliert werden, was die Tests realistischer macht.
Jeder, nicht nur Datenexperten, kann jetzt konforme Testdatensätze auf Abruf bereitstellen, wodurch die Abdeckung verbessert und die Bereitstellung beschleunigt wird.
KI-gestützte Beobachtbarkeit
Eine grundlegende Änderung des QA-Ansatzes ist die Einführung der Beobachtbarkeit als integraler Bestandteil des Qualitätsprozesses. Die Teams können kontinuierlich aus dem tatsächlichen Verhalten ihrer Anwendungen lernen, ihre Tests auf der Grundlage realer Nutzungsdaten anpassen und sicherstellen, dass das System die erwarteten Service-Levels unter realen Bedingungen erfüllt.
Fortgeschrittene Beobachtbarkeit bedeutet, dass man über eine einfache Überwachung hinausgeht:
- Erkennen von Anomalien, bevor die Nutzer sie bemerken
- Vorhersage von Ausfällen (z. B. Speicherplatz, Latenzspitzen).
- Reduzierung des Alarmierungsrauschens durch Korrelation verwandter Ereignisse
- Ermittlung der Grundursachen durch NLP und Diagrammanalyse.
Kurz gesagt, die Integration der Beobachtbarkeit in die Qualitätssicherung verwandelt das Qualitätsmanagement in einen eher proaktiven als reaktiven Prozess.
Intelligentes Chaos-Engineering: Zerbrechen von Dingen mit einem Zweck
Was wäre, wenn sich Ihre Software auf Katastrophen vorbereiten könnte?
Beim intelligenten Chaos-Engineering werden Fehler kontrolliert in ein System eingespeist, um zu beobachten, wie es reagiert, wobei KI auf intelligente Weise eingesetzt wird. Anstatt Chaostests manuell zu entwerfen, analysiert KI die Systemarchitektur, ermittelt Schwachstellen und automatisiert Fehlerinjektionsszenarien.
Dies führt zu:
- Kontinuierliche Ausdauertests
- Verbesserte Systemgestaltung (Selbstheilung, Wiederherstellungsmechanismen)
- Größeres Vertrauen in die Stabilität der Produktion
Tools wie Chaos Monkey, Litmus und Chaos Kong sind nur der Anfang. In der modernen Qualitätskontrolle gilt: Was kaputt gemacht werden kann, machen wir zuerst kaputt, und zwar zu unseren Bedingungen. Mit jedem Chaos-Experiment lernt das Team dazu und verbessert die Architektur, um widerstandsfähigere Systeme und robustere Designs zu erreichen.
Was bedeutet dies für Qualitätssicherungsfachleute?
Die KI ersetzt die Bewerter nicht, sondern stärkt sie.
Der QA-Ingenieur der Zukunft wird hybride Fähigkeiten benötigen: Verständnis von KI-Modellen, Abstimmung der Beobachtbarkeit und Orchestrierung von Chaos-Experimenten. Routinemäßige Testwartung? Der 80% wird bis 2026 automatisiert sein.
Diese Entwicklung verwandelt die Qualitätskontrolle von einem Engpass in ein strategisches Unterscheidungsmerkmal, das Geschwindigkeit, Stabilität und Kundenvertrauen verbessert.
Fazit: Qualität ist jetzt ein KI-gesteuerter Vorteil
Die Renaissance der Qualitätssicherung ist da, und sie verändert die DNA der Softwarebereitstellung grundlegend. Durch den Einsatz von generativer KI, synthetischen Daten, intelligenter Beobachtbarkeit und Chaos-Engineering können Unternehmen kompromisslos und mit hoher Geschwindigkeit Qualität erreichen.
In einem hart umkämpften Markt wird die Fähigkeit, qualitativ hochwertige Software auf agile Weise zu liefern, zu einem strategischen Vorteil. Wir bei Exceltic sind stolz darauf, diesen Wandel anzuführen. Wenn Sie bereit sind, Ihre QA-Strategie voranzutreiben und die Qualität Ihrer Software sicherzustellen, ist unser Team bereit, mit Ihnen zusammenzuarbeiten.
Sind Sie daran interessiert, diese Praktiken in Ihrer Softwarequalitätsstrategie anzuwenden?
Sehen Sie sich die vollständige Präsentation von Diogo Gonçalves, Leiter der Qualitätssicherung bei Exceltic, während der ExpoQA an.
