KI-gestütztes Software-Testing: Verabschieden Sie sich von altmodischen Lösungen und wählen Sie das Beste für 2025

KI im Softwaretesten bedeutet den Einsatz von künstlichen Intelligenz-Algorithmen zur Automatisierung und Optimierung verschiedener Phasen des Testprozesses. Das Ziel ist es, so viele sich wiederholende Prozesse wie möglich auszulagern und sie schneller, intelligenter und effizienter auszuführen.

KI kann im Qualitätsmanagement (QA) und Softwaretesten auf unterschiedliche Weise hilfreich sein, worauf wir später noch detailliert eingehen werden. Doch zunächst gibt es einige wichtige Punkte über den Einsatz von KI im Testing, die Sie wissen sollten:

• KI ist keine magische Lösung, die alle manuellen Aufgaben eliminiert.
• Trotz ihres Rufes kann hochwertige KI Ihre Testprozesse erheblich optimieren und bis zu 98 % der Zeit in verschiedenen Testphasen einsparen.
• KI ist keine „Set-it-and-forget-it“-Lösung – sie benötigt weiterhin Wartung und Anpassungen.
• Durch den gezielten Einsatz von KI können Sie viele Kosten senken und wertvolle Ressourcen in Ihrem Team freisetzen, die für wichtigere Aufgaben genutzt werden können.

In einer idealen Teststrategie gibt es also keine Extreme: KI ersetzt Tester nicht, sondern unterstützt sie bei redundanten und wiederholenden Aufgaben, die automatisiert werden können.

Vor ein paar Jahren beschränkte sich die Verbindung zwischen KI und Softwaretesten hauptsächlich auf einfache Automatisierung – zum Beispiel das Ausführen vordefinierter Testskripte. Dies beschleunigte zwar Regressionstests, hatte aber auch einige Schwächen: Die Automatisierung konnte sich nicht an Änderungen anpassen oder intelligente Entscheidungen treffen.

Nach dem Aufstieg von GPT-basierten Lösungen und fortschrittlichem maschinellem Lernen begann KI, weit über reine Automatisierung hinauszugehen. Sie konnte nun Testdaten analysieren, Muster erkennen und sogar Fehler vorhersagen, bevor sie auftraten. Moderne Tools nutzen KI, um fehlerhafte Testskripte automatisch zu reparieren, Testfälle aus Anforderungen zu generieren und die Testabdeckung mit minimalem Aufwand zu optimieren. Es überrascht nicht, dass eine bekannte Studie nach dem Erfolg von ChatGPT ergab, dass mindestens 78% der Softwaretester KI in irgendeiner Form in ihre Workflows integriert haben.

Heute sind die Möglichkeiten nahezu grenzenlos. Schauen wir uns an, wie KI Ihr Testing revolutionieren kann.

KI kann in verschiedenen Phasen des Software Development Lifecycle (SDLC) eingesetzt werden. Du kannst diesen Abschnitt auch als eine Liste von Vorteilen betrachten, da wir erklären, was KI dir in jeder Kategorie erspart und welche Aufgaben du in deinen QA-Prozessen automatisieren kannst. Hier sind die wichtigsten Anwendungsbereiche von KI im Softwaretesting:

1. Erstellung von Anforderungen

Eine solide Geschäftsidee sollte als Anforderung formuliert werden. Im QA-Bereich beginnt das Schreiben umfassender Testfälle ebenfalls mit klaren Anforderungen. Deshalb starten wir mit dieser Phase.

Unklare oder unvollständige Anforderungen verursachen oft viele Probleme. Gleichzeitig musst du schnell und effizient arbeiten. Hier kommt die Kraft der KI ins Spiel: Sie hilft dir, perfekte Anforderungen für vollständige Testfälle zu erstellen. Und das Beste daran? Es kann so einfach sein wie das Aussprechen weniger Worte oder das Erstellen kurzer Notizen. Wie funktioniert das?

Beispiel: Ein KI-gestütztes Testmanagementsystem (TMS) wie aqua cloud macht die Erstellung von Anforderungen einfacher als je zuvor. Mit der KI von aqua reicht es, wenige Worte zu sagen oder kurze Notizen festzuhalten – sie müssen nicht einmal perfekt strukturiert sein. Mit nur einem Klick ist deine Anforderung bereit.

2. Testfall-Erstellung – Die Ära der KI-Testfall-Generatoren

Wenn du früher ein Tester warst, würde dich die aktuelle Situation sicherlich neidisch machen: Was früher mehrere Minuten oder manchmal sogar eine halbe Stunde in Anspruch nahm, kann jetzt in Sekundenschnelle erledigt werden. Früher musstest du Testfälle manuell schreiben, und manchmal konnte dieser Prozess Tage in Anspruch nehmen. Wenn man dann noch den menschlichen Faktor wie Unaufmerksamkeit oder Aufschub hinzufügt, hat man ein Rezept für ein großes Problem: einen zeitaufwändigen, unzuverlässigen und – am schlimmsten – wiederholenden Prozess. Heute übernimmt die KI das ganz einfach.

Es gibt immer noch viele Beschwerden im Web über hochwertige KI-Testfall-Generatoren. Zum Beispiel äußerten einige Reddit-Nutzer ihre Meinung zu diesem Thema so:

Viele KI-Testfall-Generatoren scheitern, weil sie vage, zu generische oder irrelevante Testfälle erzeugen, die keine richtige Struktur aufweisen. Sie übersehen kritische Randfälle, wiederholen unnötige Schritte oder erzeugen Ausgaben, die immer noch umfangreiche manuelle Überarbeitungen erfordern. Das untergräbt buchstäblich den Zweck der Automatisierung. Deshalb sind einige Tester frustriert.

Die besten KI-gestützten Testfall-Generatoren hingegen gehen einen anderen Weg. Sie analysieren reale Benutzerszenarien, anwendungsspezifische Workflows und historische Fehlerdaten, um detaillierte, strukturierte und umsetzbare Testfälle zu erstellen. Sie erzeugen die Schritte nicht zufällig – sie folgen den Branchenstandards, passen sich den Projektanforderungen an und stellen sicher, dass die Tests mit realen Bedingungen übereinstimmen. Das bedeutet weniger manuelle Nachbearbeitung, höhere Testabdeckung und letztlich einen schnelleren QA-Prozess.

Aber wie viel schneller und besser? Jetzt ist es an der Zeit, Klarheit zu schaffen: KI-Testfall-Generatoren können Ihre manuelle Testfall-Erstellung problemlos ersetzen, mit viel schnelleren und qualitativ hochwertigeren Ergebnissen.
Beispiel: Angenommen, Sie müssen einen 450-Wort langen Testfall mit 15 Schritten erstellen. Manuell dauert es ungefähr 3 Sekunden pro Wort und 30 Sekunden, um jeden Schritt zu planen. Selbst wenn Sie voll konzentriert bleiben, bedeutet dies:

• 450 Wörter × 3 Sekunden = 1.350 Sekunden (22,5 Minuten)

• 15 Schritte × 30 Sekunden = 450 Sekunden (7,5 Minuten)

• Gesamt: 30 Minuten für einen einzelnen Testfall

Der KI-Testfall-Generator von aqua cloud kann denselben Testfall in Sekunden erstellen – mit einem einzigen Klick, was Ihnen 30 Minuten pro Testfall spart. Mit der Zeit summiert sich dies auf Stunden an eingesparter Arbeit pro Tag.

aqua’s Testfall-Generator ermöglicht es Ihnen, sich auf wertvollere Aufgaben wie exploratives Testen und Fehleranalyse zu konzentrieren, anstatt wiederholend zu tippen. Warum nicht das Langweilige ein für alle Mal eliminieren?

3. Testdatenmanagement mit KI – KI-Testdaten-Generatoren bringen Sie einen Schritt weiter

Wir alle wissen, dass gute Testdaten schwer zu bekommen sind. Entweder verwenden Sie echte Benutzerdaten (mit dem Risiko von Datenschutzproblemen) oder erstellen manuell Mock-Daten (was langsam und unrealistisch ist). KI analysiert Muster aus der realen Welt und hilft Ihnen, synthetische, aber realistische Daten zu generieren. Auf diese Weise decken Ihre Tests eine viel breitere Palette an Szenarien ab als mit der manuellen Erstellung von Mock-Daten.

Beispiel:  Der KI-Generator von aqua cloud kann Tausende von Testdatenreihen für das Testen einer Vielzahl von Systemen erstellen, ohne echte Kundendaten zu verwenden. Dies stellt sicher, dass Datenschutzbestimmungen wie die GDPR eingehalten werden, während gleichzeitig aussagekräftige Tests ermöglicht werden.

Mit aqua cloud müssen Sie nur auf ein Testfall-Element klicken und auf „Testdaten mit KI generieren“ klicken:

4. Automatisierte Wartung von Testscripten und Selbstheilung

UI-Änderungen können für Tester ein Albtraum sein. Wann immer die Benutzeroberfläche geändert wird – sei es die Position eines Buttons, die Farbe oder das Layout – bricht die traditionelle Testautomatisierung oft zusammen. Es erfordert, dass Tester manuell Locator-Updates durchführen oder Skripte anpassen. Dies kann eine enorme Zeitverschwendung sein.

KI löst dieses Problem auf zwei Arten: automatisierte Wartung von Testscripten und Selbstheilung. Beide KI-Techniken erkennen automatisch Änderungen und passen die Testscripte an, aber die Selbstheilung geht noch einen Schritt weiter. Sie sorgt dafür, dass Tests weiterhin reibungslos laufen, ohne dass sie fehlschlagen, selbst wenn unerwartete Änderungen auftreten.

Beispiel: Applitools bietet KI-unterstütztes visuelles Testen, das UI-Änderungen dynamisch erkennt. Wenn der “Jetzt kaufen”-Button leicht verschoben wird, aktualisiert die KI den Locator, und der Test wird fortgesetzt. Die Selbstheilung geht noch weiter, indem sie sicherstellt, dass Änderungen in Echtzeit verarbeitet werden, sodass Ihre Tests auch bei häufigen UI-Updates stabil bleiben.

5. Fehlervorhersage und Analyse – Fehler finden, bevor sie passieren

Eine der Superkräfte der KI ist ihre Fähigkeit, vergangene Fehlerberichte, Testprotokolle und Produktionsprobleme zu analysieren, um vorherzusagen, wo Fehler am wahrscheinlichsten auftreten. Anstatt alles gleichmäßig zu testen, können Sie sich auf risikoreiche Bereiche konzentrieren.

Beispiel: Tools wie Defect AI analysieren historische Fehlerdaten, um vorherzusagen, wo Fehler wahrscheinlich auftreten werden. Wenn in den früheren Versionen einer Banking-App zum Beispiel häufig Login-Fehler auftraten, schlägt die KI vor, vor einem neuen Update mehr Tests für den Authentifizierungsfluss durchzuführen.

6. Optimierung des Regressionstests – Nur das Wesentliche testen

Das Ausführen einer vollständigen Regressionstest-Suite dauert ewig. KI analysiert Codeänderungen, wählt nur die relevantesten Tests aus und überspringt redundante. Dies beschleunigt den Testprozess und sorgt gleichzeitig für eine hohe Testabdeckung.

Beispiel: Tools wie Rainforest QA bieten KI-Dienste speziell für die Automatisierung von Regressionstests an.

Eine populäre Studie hat gezeigt, dass KI-gesteuerte Regressionstests die Ausführungszeit der Tests um 40% reduzieren, indem nur die Tests ausgewählt werden, die wirklich wichtig sind. Dadurch können Sie sich auf explorative Tests konzentrieren, anstatt auf unnötige Tests zu warten.

Was sind die 3 Kategorien von KI im Softwaretesting?

Die Rolle der KI im Softwaretesting lässt sich wie folgt kategorisieren:

1. Generative KI – Erstellen und Verbessern von Tests

KI, die auf Basis historischer Daten und Anwendungslogik Testfälle, Testdaten und Anforderungen erstellt. Ein gutes Beispiel dafür ist aqua cloud.

2. Selbstheilende und prädiktive KI – Beheben und Optimieren von Tests

KI, die kaputte Skripte repariert, sich an UI-Änderungen anpasst und Fehler vorhersagt, bevor sie auftreten. Ein hervorragendes Beispiel ist Defect AI und seine Dienste.

3. Ausführungs- und Analyse-KI – Automatisieren und Verbessern von Tests

KI, die die Testausführung optimiert, plattformübergreifende Tests automatisiert und fortschrittliche Berichterstattung bereitstellt. Ein passendes Beispiel ist Applitools.

Bedeutet KI also nur Sonnenschein und Regenbogen? Nein, und die Verwendung von KI bringt auch Herausforderungen mit sich. Lassen Sie uns diese eine nach der anderen ansehen.

Die Einführung von KI in Ihre QA-Prozesse kann sowohl vorteilhaft als auch problematisch sein. Wir haben die Vorteile im vorherigen Abschnitt besprochen, jetzt ist es an der Zeit, einige Realitäten zu betrachten. Hier sind die Herausforderungen, denen Sie bei der Verwendung von KI (insbesondere langfristig) im QA-Bereich begegnen könnten:

1. Komplexität

KI ist eine „Black Box“ – das bedeutet, dass die inneren Abläufe sogar für ihre Entwickler oft unklar sind. Daher wird der häufige Einsatz von KI definitiv fehlerhafte oder problematische Ergebnisse liefern (zumindest ab und zu). Dies ist eine der garantierten Herausforderungen bei der Verwendung von KI – Sie werden es mit jedem KI-gestützten Tool erleben. Lassen Sie sich davon jedoch nicht abschrecken, KI im QA-Bereich zu verwenden, denn kein KI-Modell der Welt ist perfekt.

Lösung: Sie sollten sich für Lösungen mit zumindest etwas Transparenz entscheiden, sagt ein Artikel von Forbes. Im QA-Bereich bedeutet dies Nachvollziehbarkeit, sodass Sie nachvollziehen können, wie Sie zu den Ergebnissen gekommen sind – welches Requirement führt zu welchem Testfall.

Sehen wir uns ein konkretes Beispiel an, um das Problem und die Lösung zu verstehen:

Beispiel: Angenommen, Sie verwenden ein KI-gestütztes Tool zur Generierung von Testfällen. KI analysiert Anforderungen und erzeugt eine Reihe automatisierter Testfälle. Einer der Testfälle enthält jedoch eine unerwartete Validierung – niemand im Team hat diese manuell hinzugefügt. Sie sind sich nicht sicher, warum die KI diese eingefügt hat, und können nicht überprüfen, ob es sich um einen Fehler oder um einen notwendigen Testschritt handelt.

Wie aqua cloud in diesem Fall hilft: aqua bietet vollständige Nachvollziehbarkeit und eine Geschichte der Verfolgung, sodass Sie nachvollziehen können, wie die KI-unterstützte Testgenerierung zu bestimmten Schritten gekommen ist. Sie müssen nicht raten – aqua macht die Entscheidungen der KI transparent, sodass Sie die Kontrolle behalten.

2. Vertrauen in KI-Modelle

Wenn Sie sich auf KI verlassen, um eine Aufgabe zu erledigen, gibt es immer dieses Gefühl im Hinterkopf, das sagt: „Überprüfe es noch einmal, weil alles auseinanderfallen kann.“ Das liegt daran, dass KI-Modelle manchmal überhaupt nicht vertrauenswürdig sind. Egal, wie gut Sie in der Erstellung von Eingabeaufforderungen sind oder wie genau die Daten sind, die Sie der KI zur Verfügung stellen – die Ergebnisse können dennoch fehlerhaft sein.

Das hängt hauptsächlich von dem KI-Modell ab, mit dem Sie arbeiten, aber auch von der Bereitschaft, unvermeidliche Änderungen zu akzeptieren. Eine populäre KPMG-Studie zeigt, dass 67 % der Menschen eine geringe bis mittlere Akzeptanz gegenüber KI berichten. Das variiert in verschiedenen Bereichen. Wie sieht es im QA-Bereich aus?

Obwohl 78 % der Tester in ihren QA-Praktiken eine Form von KI nutzen, variieren die Meinungen auf sozialen Medienplattformen. Sehen wir uns zwei weitere Zitate von Reddit-Nutzern an:

Wir verstehen, dass Sie weiterhin qualitativ hochwertige Arbeit leisten und nicht hinter dem KI-Hype zurückbleiben möchten. Der Ansatz, den wir vorschlagen, wird Ihnen dabei helfen:

Lösung:

• KI als Helfer, nicht als Entscheidungsträger – Automatisieren Sie Aufgaben, aber überprüfen Sie immer die Ergebnisse.
• Wählen Sie Tools mit Transparenz – Suchen Sie nach KI, die ihre Entscheidungen erklärt und nicht nur Ergebnisse liefert.
• KI parallel zum traditionellen Testen ausführen – Überprüfen Sie KI-Findings mit manuellen oder geskripteten Tests.
• Füttern Sie KI mit hochwertigen Daten – Vermeiden Sie generische Datensätze; trainieren Sie die KI mit relevanten, projektspezifischen Fällen.
• Wählen Sie KI, die sich anpasst – Verwenden Sie Tools, die sich selbst heilen, aus Fehlern lernen und im Laufe der Zeit weniger fehleranfällig werden.

KI wird Tester nicht ersetzen – Tester, die KI nutzen, werden diejenigen ersetzen, die es nicht tun.

3. Sicherheits- und Datenschutzbedenken

In der QA arbeiten Sie meist an vertraulichen Projekten mit sensiblen Daten. Und plötzlich, aus welchem Grund auch immer, verlassen Sie sich auf KI mit genau diesen sensiblen Daten. Was könnte dabei schief gehen, oder?

Alles. Es gibt mehrere Fälle, in denen es katastrophal schiefging:

1. Samsung-Verbot von ChatGPT 2023: Ein Ingenieur lud sensiblen internen Quellcode auf ChatGPT hoch, und dieser wurde geleakt. Es stellte sich heraus, dass diese Chatbots sensible Informationen verwenden, speichern und sie möglicherweise in ihren zukünftigen Antworten an ANDERE PERSONEN außerhalb Ihrer Organisation verwenden. Samsung war nicht das erste Unternehmen, das seine Mitarbeiter vom Nutzen von KI ausschloss, und definitiv nicht das letzte.
2. Clearview AI-Debakel 2020: Clearview AI sammelte ohne Erlaubnis Milliarden von Fotos aus sozialen Medien. 2020 stahlen Hacker die Kundenliste von Clearview AI und setzten über 2.200 Unternehmen der Gefahr eines Datenlecks aus.
3. Deepseek-Chaos: Nach dem großen Erfolg von Deepseek in den letzten Wochen kam es kürzlich zu einem Leck von mehr als 1 Million sensibler Datensätze, die jeder mit Internetzugang einsehen konnte.

Das wirft viele moralische, technische und empfindliche Fragen in Bezug auf KI auf. In der QA ist dies besonders wichtig, da Sie ständig mit sensiblen Daten arbeiten.

Lösung: In Bezug auf Sicherheits- und Datenschutzbedenken bei KI-gesteuertem Testen ist aqua cloud die Lösung. Mit seiner Einhaltung von Branchenstandards wie SOC2, ISO 27001 und GDPR behandelt aqua Ihre Daten sicher und gemäß den besten Praktiken, sodass Sie keine Gefahr von Datenverletzungen haben. Mit kontinuierlicher Überwachung können Sie Sicherheitsvorfälle in Echtzeit erkennen und darauf reagieren, um die Auswirkungen möglicher Sicherheitslücken zu minimieren. Wenn Sie in hochregulierten Sektoren wie Banken oder der Regierung arbeiten, bietet die sichere Umgebung von aqua cloud die Sicherheit, die Sie benötigen, um sich auf Qualität zu konzentrieren und nicht auf die Bedrohung durch Datenlecks.

4. Mangel an qualifizierten Mitarbeitern (mit KI)

KI-Tools erfordern spezielle Fähigkeiten für eine effektive Integration und Verwaltung. Da KI im QA-Bereich noch relativ neu ist, ist es nicht ungewöhnlich, dass es an Testern mangelt, die genau wissen, wie man KI-Tools implementiert, überwacht und optimiert. Ohne das richtige Know-how können KI-Lösungen schnell entweder übermäßig oder unzureichend genutzt werden. Eine übermäßige Nutzung führt zu einem erhöhten manuellen Anpassungsaufwand, wodurch Zeit verloren geht. Eine unzureichende Nutzung bedeutet hingegen, dass Einsparungspotenziale bei Zeit und Kosten nicht ausgeschöpft werden.

Lösung:

•  Schulung und Weiterbildung – Statten Sie Ihr Team mit den nötigen Fähigkeiten aus, indem Sie Schulungsprogramme oder Zertifizierungen anbieten.
• Benutzerfreundliche Tools wählen – Entscheiden Sie sich für KI-gestützte Lösungen mit einer intuitiven Benutzeroberfläche und einfachen Funktionen, wie z. B. aqua cloud. Diese Lösung erfordert nur minimale technische Kenntnisse, bietet aber maximalen Nutzen.

5. Übermäßige Abhängigkeit von KI: Alles der KI überlassen

Ein weiteres häufiges Problem ist die übermäßige Abhängigkeit von KI. Obwohl KI äußerst nützlich ist, ist sie nicht unfehlbar. Wenn sie alle Aufgaben übernimmt – insbesondere in komplexen und dynamischen Umgebungen – entstehen schnell neue Probleme. KI-Modelle haben oft Schwierigkeiten mit mehrdeutigen oder völlig neuen Problemen, die sie noch nie zuvor gesehen haben. Das führt entweder dazu, dass Fehler unbemerkt bleiben oder dass Veröffentlichungen sich verzögern – beides kann sich Ihr Team nicht leisten.

Lösung:

• Gleichgewicht zwischen KI und Menschen – Lassen Sie KI die langweiligen und risikoarmen Aufgaben übernehmen, aber treffen Sie die wichtigen Entscheidungen selbst.
• KI als Unterstützung, nicht als Ersatz nutzen – KI kann Testfälle und Berichte erstellen, während Sie sich auf die Planung und Bewertung konzentrieren.

Wir haben nun fast die gesamte Theorie abgedeckt. Schauen wir uns jetzt die Lösungen im Detail an.

Wir unterteilen die Tools in verschiedene Kategorien, damit Sie genau das finden, was Sie brauchen:

1. Beste KI-Testfall-Generatoren

aqua cloud – aqua nutzt KI, um Testfälle basierend auf Anforderungen mit nur einem Klick automatisch zu generieren. Es erstellt Tests 98% schneller und mit besserer Abdeckung als manuell erstellte Testfälle. aqua bietet 100% Rückverfolgbarkeit, sodass Testfälle genau mit den Projektanforderungen abgestimmt sind.

• Testim.io – Testim nutzt ebenfalls KI zur Automatisierung der Testfallerstellung und -wartung. Es beschleunigt den Prozess, hat aber manchmal Schwierigkeiten mit komplexen UI-Änderungen.
• Functionize – Dieses Tool generiert und führt Tests mit KI durch, um komplexe Anwendungen einfacher zu testen. Allerdings kann es bei umfangreichen UI-Änderungen langsam reagieren.
• mabl – mabl automatisiert die Testfallerstellung und lässt sich in CI/CD-Pipelines integrieren. Es ist leistungsstark, aber Nutzer berichten, dass die KI manchmal bei sehr dynamischen und komplexen Testfällen an ihre Grenzen stößt. Auch die Abdeckung von Edge Cases könnte besser sein.

2. Beste KI-gestützte Tools für Anforderungsmanagement

• aqua cloud – Mit aqua verwandeln Sie kurze Notizen, Sprachbefehle, Bilder oder andere Formate in wenigen Sekunden in eine vollständige User Story, BDD oder PRD. Diese KI-gestützte Lösung bietet vollständige Rückverfolgbarkeit, sodass Sie genau sehen, wie Ihre Anforderungen zu Testergebnissen führen.

• IBM Engineering Requirements Management DOORS Next – Ein leistungsstarkes Tool mit KI-gestützten Funktionen für groß angelegte Projekte, allerdings oft zu komplex und teuer für kleinere Teams.
• Jama Connect – Unterstützt mit KI Anforderungsmanagement, Rückverfolgbarkeit und Testing, jedoch mit einer steilen Lernkurve und ebenfalls nicht für kleine Teams optimiert.
• Helix RM – Bietet KI-gestützte Verfolgung und Verwaltung von Anforderungen mit hervorragender Rückverfolgbarkeit und Integration. Allerdings kann die Ersteinrichtung komplex sein.

3. Beste KI-gestützte Self-Healing-Tools

• Testim.io – Die Self-Healing-Funktion von Testim passt sich automatisch an Änderungen in der Anwendung an und reduziert den Wartungsaufwand. Bei sehr komplexen UI-Änderungen kann es allerdings manchmal etwas dauern, bis Anpassungen greifen.
• Functionize – Die KI von Functionize erkennt UI-Änderungen und aktualisiert Testfälle automatisch. Das spart Zeit und macht die Testautomatisierung zuverlässiger.
• Autify – Mit Autify bleiben automatisierte Tests stabil, auch wenn sich die UI häufig verändert. Allerdings gibt es einige Zweifel daran, wie flexibel das Tool wirklich ist.
• Sauce Labs – Sauce Labs bietet ebenfalls Self-Healing-Funktionalität für automatisierte Tests. Ob es sich bei sehr dynamischen Anwendungen wirklich bewährt, wird unter Testern allerdings unterschiedlich bewertet.

4. Beste KI-gestützte Tools für Testautomatisierung

• Applitools – Applitools nutzt KI für visuelles Testen und erkennt Designfehler sowie visuelle Unterschiede über verschiedene Browser hinweg. Die Genauigkeit ist beeindruckend, allerdings eignet sich das Tool eher für visuelles als für funktionales Testen.
• mabl –  mabl bietet KI-gestützte Testautomatisierung und lässt sich gut in CI/CD-Pipelines integrieren. Einige Nutzer berichten jedoch von Skalierungsproblemen bei sehr großen Systemen.
• LambdaTest – Mit LambdaTest können dank KI parallele Tests auf verschiedenen Browsern und Geräten durchgeführt werden, wodurch die Testlaufzeiten erheblich verkürzt werden. In besonders komplexen Anwendungsszenarien ist die KI jedoch noch ausbaufähig.
• Selenium (mit KI-Integrationen) – Selenium kann durch KI-Integrationen enorm aufgewertet werden und bietet eine leistungsstarke Testautomatisierung. Allerdings bringt es keine eingebauten KI-Funktionen mit – diese müssen erst durch zusätzliche Setups und Tools ergänzt werden.

5. Beste KI-gestützte Tools für Bug-Tracking und Management

aqua cloud – Mit aqua wird das Melden von Fehlern so einfach wie nie. Dank der nativen Integration von Capture kannst du jeden Schritt deines Tests automatisch aufzeichnen – inklusive zeitgestempelter Videos und Umgebungsdetails. Anpassbare Fehlervorlagen und Workflows sorgen dafür, dass Bugs sofort an die richtigen Personen weitergeleitet werden. Du kannst außerdem Dokumente, Videos und Screenshots anhängen, um eine klare und vollständige Fehlerbeschreibung zu liefern. Während der Testausführung füllt aqua cloud erwartete und tatsächliche Ergebnisse automatisch aus – das spart Zeit, Energie und Nerven.

6. Beste KI-gestützte Tools für Software-Testanalyse und Reporting

• QA Touch – QA Touch nutzt KI, um verwertbare Erkenntnisse aus deinen Testergebnissen und Leistungsmetriken zu gewinnen. Die Reporting-Funktionen sind solide, könnten aber von fortschrittlicheren prädiktiven Analysen profitieren.
• mabl – mabl bietet Echtzeit-Analysen und Einblicke in die Testausführung. Allerdings kann das KI-gestützte Reporting für neue Nutzer manchmal überwältigend sein.
• Allure Framework (mit KI-Integrationen) – Allure liefert detaillierte Berichte und kann mit KI-Erweiterungen genutzt werden, um Muster in Testdaten zu identifizieren. Der Nachteil: Es ist weniger intuitiv für Einsteiger.

Je nach Ihrem Bedarf können Sie in eine andere Kategorie zurückspringen und das beste Tool für Ihre QA-Herausforderungen im Jahr 2025 auswählen.

Was können wir aus all dem ableiten? Erstens, KI wird übernehmen, früher oder später. Zweitens, KI ersetzt keine Tester, sondern Tester, die KI nutzen, werden diejenigen ersetzen, die es nicht tun. Jeder möchte Effizienz am Arbeitsplatz, also stellen Sie sicher, dass Sie als Teil eines QA-Teams die maximale Effizienz (mit KI-basiertem Testen) in dieses Team bringen. Und drittens wird es bald viel schwieriger werden, zu entscheiden, welche Lösung für schnelle, effiziente und zuverlässige Ergebnisse zu wählen ist (aqua cloud zwinkert Ihnen momentan zu). Wählen Sie Ihr KI-Tool für Softwaretests weise und vergessen Sie nicht, den entscheidenden, notwendigen menschlichen Touch hinzuzufügen, um die Katastrophen zu vermeiden, die wir in diesem Artikel besprochen haben.