KI im Qualitätsmanagement: Ihr Weg zu fehlerfreiem Software im Jahr 2025

Im Allgemeinen ist Qualitätsmanagement der kontinuierliche Prozess, Probleme zu verhindern, zu finden und zu beheben und dabei alles unter Kontrolle zu halten. Die Endziele des Qualitätsmanagements in der Qualitätssicherung (QA) sind:

• Bereitstellung eines hochwertigen, zuverlässigen Produkts oder einer Dienstleistung
• Erfüllung der Erwartungen der Nutzer (Kunden)
• Einhaltung von Branchenstandards

Es gibt zwei Wege, dies zu erreichen:

1. Durch traditionelle Methoden: Hierbei verlassen Sie sich auf menschliche Aufsicht und vordefinierte Checklisten. Obwohl es möglich ist, wird es deutlich komplizierter, wenn Sie ein skalierbares Test-Suite haben.

Dabei häufen sich unvermeidbare menschliche Fehler und zeitaufwendige Aufgaben. Deshalb ist der Einsatz von KI notwendig.

Beispiel: Qualitätsmanagement in der QA erstreckt sich über mehrere Phasen, von der Erstellung von Testfällen bis hin zum Defekt-Tracking. In der Softwaretests ist die traditionelle Methode des Qualitätsmanagements mit viel manueller Arbeit verbunden, wie das Durchgehen von Testfällen per Hand oder das Protokollieren von Defekten in einer Tabelle. So geht viel Zeit und Energie verloren, und der Prozess bleibt fehleranfällig. Je mehr die Software wächst, desto mehr Tests sammeln sich an, und es wird immer schwieriger, alle Defekte im Blick zu behalten. Ein Defekt, der in die Produktion gelangt, kostet plötzlich 100-mal mehr.

Jahrelang kämpften Teams damit. Zum Glück müssen Sie das nicht mehr tun. Nicht im Jahr 2025. Die Probleme und Verzögerungen, die durch manuelle Anstrengungen verursacht wurden, haben weltweit die Notwendigkeit für den KI-Boom geschaffen, den wir in fast jeder Branche sehen. QA ist keine Ausnahme.

2. KI-gesteuertes Qualitätsmanagement: Durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen und natürlicher Sprachverarbeitung wird die Qualitätssicherung und -verwaltung beschleunigt und optimiert.

Wir werden uns damit beschäftigen, wie Sie KI einsetzen können, um die vollständige Kontrolle über Ihre QA zu übernehmen, ohne die üblichen Engpässe, die durch traditionelle Methoden verursacht werden.

Doch zuerst müssen Sie wissen, wo KI im Qualitätsmanagement und in der Qualitätssicherung am besten eingesetzt wird.

Schauen wir uns einige Statistiken an, die die Bedeutung und Popularität von KI in der Qualitätssicherung verdeutlichen:

• KI in der QA wird bis 2026 einen Wert von 4 Milliarden Dollar erreichen.
• 78% der Software-Tester setzen KI in ihren Prozessen ein.

Es gibt also einen klaren Trend zu KI in der QA und Softwaretests, und ob Ihnen das gefällt oder nicht, Sie werden es früher oder später in Ihre Prozesse integrieren müssen.

Qualitätsmanagement ist ein riesiger Prozess, und wir müssen ihn Schritt für Schritt betrachten, um herauszufinden, wo KI am effektivsten eingesetzt werden kann.

Wo kann KI konkret helfen, und wo benötigt es noch Ihre Expertise?

1. Testplanung & Anforderungsanalyse: Smarter von Anfang an

Jeder QA-Prozess beginnt mit der Planung. Sie sammeln Anforderungen, definieren den Testumfang und erstellen Strategien. Klingt einfach, oder? Aber es ist nicht so.

Häufige Probleme im Anforderungsmanagement:

• Anforderungen sind oft vage.
• Teams übersehen kritische Test-Szenarien.
• Unvollständige Dokumentation führt zu Bugs, die nicht hätten existieren sollen.

🤖 Wie hilft KI: KI kann vergangene Projekte analysieren und fehlende Details in den Anforderungen erkennen. Einige Lösungen gehen noch einen Schritt weiter – Sie können Anforderungen sogar aus einer kurzen Notiz, einer Sprachanweisung oder einem Bild generieren. KI optimiert also bereits vor Beginn des Testzyklus.

Tools, die Sie verwenden können:

• ChatGPT oder Gemini für die Anforderungsanalyse, da diese KI-Tools Stakeholder-Eingaben in Anforderungen umwandeln und Lücken in den bestehenden Anforderungen erkennen können.
• Aqua cloud für die Anforderungs-Generierung und Traceability, da diese Lösung jede Art von Eingabe in eine vollständige Anforderung umwandeln kann. Sie können schnell PRDs, User Stories oder BDDs erstellen, indem Sie einfach ein paar Worte sagen. Gute Neuigkeiten: Sie können dies jetzt ausprobieren.

🔹 Beispiel: Stellen Sie sich vor, Sie testen eine neue Mobile-Banking-App. AI scannt die Anforderungen und stellt fest, dass das Dokument gescheiterte Login-Versuche nie erwähnt. Sollte es nach fünf fehlgeschlagenen Versuchen eine Sperre geben? AI markiert dies und fordert das Team zur Klärung auf.
❌ Wo AI Schwierigkeiten hat: AI ist hervorragend darin, Lücken zu erkennen, aber sie versteht die Geschäftslogik nicht so wie der Mensch. Wenn eine Anforderung vage, aber technisch korrekt ist, wird AI sie nicht hinterfragen. Das bleibt weiterhin die Aufgabe des Menschen.

2. AI-Boost bei der Testfalldesign & Testdatenerstellung

Sobald die Anforderungen festgelegt sind, benötigen Sie Testfälle. Aber das manuelle Erstellen von Testfällen? Genau hier stockt es.
Große Anwendungen benötigen Hunderte oder Tausende von Testfällen.
Testdaten müssen vielfältig und konform (insbesondere mit der DSGVO und ähnlichen Gesetzen) sein.
Die wiederholte Erstellung von Testfällen kostet wertvolle Zeit.

🤖 Wie AI hilft: AI kann automatisch Testfälle basierend auf Anforderungen, Systemverhalten und historischen Fehlern generieren. Sie kann auch synthetische Testdaten erstellen, die reale Bedingungen nachahmen, ohne Datenschutzrisiken.
Sie können verwenden:

• GPT-Lösungen für sowohl Testfall- als auch Testdatenerstellung, aber da diese Tools nicht auf QA spezialisiert sind, müssen Sie viel anregen, um die gewünschte Qualität zu erhalten.
• Tonic.ai zur Erstellung synthetischer Testdaten.
• Oder Sie können eine dedizierte Lösung wie aqua cloud wählen, die beides für Sie erledigt. Sie können Testfälle mit nur einem Klick automatisch aus den Anforderungen generieren und jeden Testfall mühelos mit seiner Anforderung verknüpfen, um eine vollständige Abdeckung zu gewährleisten. Im Vergleich zur manuellen Erstellung von Testfällen ist es 98% schneller und zeiteffizienter. Aqua cloud generiert auch tausende von Testdatenzeilen innerhalb von Sekunden und beseitigt Datenschutz- und Sicherheitsbedenken. Der gesamte Prozess dauert nur 2 Klicks und wenige Sekunden Ihrer Zeit.

🔹 Beispiel: Angenommen, Sie testen ein neues Flugbuchungssystem. AI hilft Ihnen dabei, realistische Testdaten zu generieren: Namen, Kreditkartendaten, Flugrouten und sogar Randfälle wie „Was passiert, wenn zwei Personen gleichzeitig den letzten Sitz buchen?“
❌ Wo AI Schwierigkeiten hat: AI-generierte Tests sind effizient, aber es fehlt ihnen an Kreativität. Sie wird keine verrückten realen Szenarien vorschlagen (die ab und zu passieren), wie „Was passiert, wenn ein Nutzer ein Ticket kauft, es storniert und dann sofort versucht, es mit den gleichen Punkten erneut zu buchen?“ Hier ist immer noch menschliche Eingabe erforderlich.

3. Testausführung & Defektmanagement: AI sagt Fehler voraus, bevor sie passieren

Sobald Testfälle bereit sind, müssen sie ausgeführt werden. Aber tausende von Tests durchzuführen, dauert eine Ewigkeit – und das Analysieren von Fehlern ist noch schlimmer.
💡 Häufige Probleme:

• Flaky Tests: Ein Test, der zufällig fehlschlägt, ohne klare Ursache.
• Redundante Ausführungen: Das gleiche Test immer wieder ausführen, auch wenn es nicht nötig ist.
• Fehler-Triage: Durch Testprotokolle wühlen und erraten, ob es sich um einen echten Fehler oder nur um ein Umweltproblem handelt.

🤖 Wie AI hilft: AI sagt voraus, welche Tests wahrscheinlich fehlschlagen und überspringt unnötige Tests. Sie gruppiert auch ähnliche Defekte zusammen, wodurch Fehlerberichte klarer und schneller zu analysieren sind.
Verfügbare Tools:

• Launchable – Führt nur die relevantesten Tests basierend auf Codeänderungen und früheren Fehlern aus.
• Testim – Heilt flakige Tests automatisch und erkennt Fehler-Muster.
• Applitools Test Cloud – Verwendet visuelle AI, um UI-Fehler zu erkennen und ähnliche Fehler zu gruppieren.

🔹 Beispiel: Ihre CI/CD-Pipeline führt jede Nacht 10.000 Tests aus. Anstatt sie alle blind auszuführen, lernt AI aus früheren Fehlern und spart eine riesige Menge an Zeit, indem nur die kritischen 2.000 Tests ausgeführt werden. Wenn Fehler auftreten, prüft AI, ob ähnliche Fehler bereits existieren, und reduziert doppelte Tickets.
❌ Wo AI Schwierigkeiten hat: AI kann vorschlagen, welche Tests ausgeführt werden sollen, aber sie kann keine Risiken neuer Funktionen verstehen. Wenn eine neue Zahlungsmethode hinzugefügt wurde, muss ein Mensch immer noch entscheiden, ob zusätzliche Tests erforderlich sind.

4. Testautomatisierung & CI/CD-Integration: Keine flakigen Tests mehr

Wenn Sie Tests automatisieren, kennen Sie den Schmerz: flakige Tests. Sie können:

• Pipelines zum Brechen bringen
• Releases verlangsamen
• Endlose Frustration verursachen

Die üblichen Schmerzpunkte:

• UI-Tests schlagen wegen kleiner Änderungen fehl (z.B. wenn ein Button um 10 Pixel verschoben wird).
• Automatisierungsskripte brechen zu leicht.
• CI/CD-Pipelines verschwenden Ressourcen mit irrelevanten Tests.

🤖 Wie AI hilft: AI-unterstützte selbstheilende Automatisierung passt Tests an UI-Änderungen an. Sie priorisiert auch, welche Tests in CI/CD ausgeführt werden sollten, wodurch die Ausführung um 50 % schneller wird.
Verfügbare Tools:

• Testim – Selbstheilende Automatisierung passt Tests an, wenn sich UI-Elemente verschieben.
• Mabl – AI-gesteuerte Testautomatisierung erkennt Änderungen und aktualisiert Tests automatisch.
• Launchable – Wählt nur die relevantesten Tests aus, um die Ausführungszeit zu verkürzen.

🔹 Beispiel: Sie aktualisieren Ihre Web-App und ein Button verschiebt sich leicht. Anstatt zu scheitern, erkennt AI die Änderung und aktualisiert den Locator automatisch. Keine manuelle Korrektur erforderlich.
❌ Wo AI Schwierigkeiten hat: AI kann die Selektoren anpassen, aber sie weiß nicht, warum ein Test existiert. Wenn die Testlogik geändert werden muss (nicht nur UI-Elemente), wird ein menschlicher Tester immer noch benötigt.

5. Performance- & Sicherheitstests: AI erkennt Anomalien, bevor die Nutzer es tun

Performance-Bottlenecks und Sicherheitslücken können Ihr Produkt töten. Aber manuelles Testen übersieht oft verborgene Probleme.
Häufige Herausforderungen:

• Performance-Tests werden nur vor wichtigen Releases ausgeführt, nicht kontinuierlich.
• Sicherheits-Scans erkennen zu viele falsche Positives und erschweren das Finden echter Bedrohungen.

🤖 Wie AI hilft: AI-gesteuertes Performance-Testing erkennt automatisch Verlangsamungen. AI-Sicherheitstools identifizieren auch echte Bedrohungen und reduzieren das Rauschen von falschen Alarmen.
Verfügbare Tools:

• Dynatrace – AI-gesteuertes Performance-Monitoring erkennt automatisch Verlangsamungen.
• Datadog APM – Verwendet AI, um Anomalien in der Anwendungsleistung zu erkennen.
• Darktrace – AI-gesteuertes Sicherheitstool, das echte Bedrohungen findet und falsche Alarme reduziert.

🔹 Beispiel: AI überwacht Ihre Web-App und stellt fest, dass die Antwortzeiten um 30 % steigen, wenn mehr als 1.000 Nutzer sich einloggen. Sie markiert dies, BEVOR die Kunden sich beschweren.
🚨 Wo AI Schwierigkeiten hat: AI ist großartig bei der Erkennung bekannter Bedrohungen, hat aber Probleme mit unbekannten (Zero-Day) Angriffen. Ein Sicherheitsteam bleibt entscheidend.

6. Analyse & kontinuierliche Verbesserung: AI lernt aus Ihren vergangenen Fehlern

Qualität endet nicht nach der Veröffentlichung. Produktionsfehler passieren immer noch – der Schlüssel ist, sie schnell zu erkennen.
Das Problem:

• Zu viele Protokolle. Es ist wie ein nie endender Prozess, echte Probleme zu finden.
• Wenn Sie einen Fehler bemerken, haben sich die Kunden bereits beschwert.

🤖 Wie AI hilft: AI scannt Protokolle vollständig, um Anomalien zu erkennen und benachrichtigt das Team, bevor etwas kaputt geht.
Tolle Beispiele für diese Tools:

• New Relic – AI-gesteuertes Beobachtungstool, das ungewöhnliche Muster in Protokollen erkennt.
• Splunk – AI-gesteuerte Protokollüberwachung, die Systemfehler vorhersagt.
• Sentry – AI-gesteuerte Lösung, die App-Abstürze erkennt und Debugging-Informationen bietet.

🔹 Beispiel: Ihre App stürzt zufällig alle 10.000 Anfragen einmal ab. AI erkennt dieses Muster, bevor die Nutzer es melden und schlägt eine Lösung vor, bevor Ihr Ruf leidet.
🔻 Wo AI Schwierigkeiten hat: AI kann Probleme markieren, aber sie kann sie nicht allein lösen. Ein Team muss immer noch die Ursachen untersuchen und Korrekturen bereitstellen.

Wie Sie sehen, ist AI in vielen Szenarien sehr hilfreich, stellt jedoch auch Herausforderungen dar. Schauen wir uns diese im Detail an.

Arbeitsabläufe verläuft jedoch nicht immer reibungslos. Teams stoßen auf Hindernisse, die von der Kompatibilität der Tools bis hin zum Vertrauen in von KI getroffene Entscheidungen reichen.
Die wichtigsten Herausforderungen bei der Implementierung von KI in der Qualitätssicherung:

🔹 Datenqualität und Verzerrung: KI ist auf Daten angewiesen. Wenn jedoch die Trainingsdaten fehlerhaft oder unvollständig sind, werden die Ergebnisse, die die KI liefert, ungenau sein.
Beispiel: Stellen Sie sich vor, Sie trainieren ein KI-Modell, um Fehler in Ihrer Anwendung zu identifizieren. Das KI-Modell wurde mit historischen Testdaten gefüttert, aber es gibt ein Problem. Der Großteil dieser Daten stammt nur von einer Art von Projekt, zum Beispiel von E-Commerce-Websites. Wenn Sie nun eine Finanzanwendung testen, wird die KI Schwierigkeiten haben, Sicherheitslücken zu erkennen, weil sie nie mit ähnlichen Fällen konfrontiert wurde. Wenn Ihre Trainingsdaten fehlerhaft oder unvollständig sind, werden die Vorhersagen der KI unzuverlässig und es können Fehler übersehen werden. 60% der KI-Projekte scheitern genau aus diesem Grund.

🔹 Integration mit bestehenden Tools: Viele Teams verwenden Altsysteme, die KI-gestützte Automatisierung nicht problemlos unterstützen, was zusätzlichen Aufwand für die Kompatibilität erfordert.
Beispiel: Sie haben Ihr Team gerade davon überzeugt, KI-gestützte Testautomatisierung auszuprobieren. Die Begeisterung vergeht schnell, als Sie feststellen, dass Ihr altes Testmanagementsystem keine KI-basierte Berichterstattung unterstützt. Nun stecken Sie darin fest, Daten manuell zwischen den Tools zu übertragen oder Workarounds zu finden. KI ist mächtig, aber wenn sie nicht in Ihr bestehendes Ökosystem integriert werden kann, wird sie mehr Kopfschmerzen als Lösungen verursachen.

🔹 Fehlende KI-Expertise: Tester und QA-Ingenieure haben manchmal nicht die Expertise, um KI-Modelle fein abzustimmen oder KI-generierte Ergebnisse zu interpretieren.
Beispiel: Ihr KI-Tool hat gerade mehrere potenzielle Probleme in Ihrer Anwendung markiert. Großartig! Aber Sie und Ihr Team sind sich nicht sicher, warum es diese markiert hat oder wie Sie das Risikoniveau interpretieren sollen. Sollten Sie sie als kritische Fehler eskalieren oder als Fehlalarme abtun? Ohne fundierte Expertise werden Sie die Erkenntnisse in Frage stellen oder sie nicht effektiv nutzen.

🔹 Vertrauen und Erklärbarkeit: Je nach Branche variieren die Vertrauensniveaus in KI. Aber insgesamt haben 3 von 5 Personen Vertrauensprobleme mit den KI-Ergebnissen. In der Softwareprüfung kann KI Testfehler kennzeichnen, aber wenn Teams ihr nicht vertrauen, werden sie zögern, auf die Erkenntnisse zu reagieren.
Beispiel: Ihr KI-Tool hat gerade empfohlen, 20% Ihrer Regressionstests zu überspringen, weil es „vorhersagt“, dass diese Bereiche stabil sind. Klingt effizient, aber wie weiß es das? Was, wenn es falsch ist? Ohne eine Erklärung für die Logik der KI werden Sie zögern, ihre Empfehlungen zu vertrauen, und am Ende trotzdem alle Tests ausführen. KI ist nur dann nützlich, wenn Teams verstehen können, wie sie funktioniert und ihren Entscheidungen vertrauen. Andernfalls ignorieren sie die Erkenntnisse einfach.

Was Sie tun müssen, um mit diesen Herausforderungen umzugehen:

• Verbessern Sie die Datenqualität und minimieren Sie Verzerrungen, indem Sie die KI mit vielfältigen, realistischen Testfällen trainieren.
• Verwenden Sie KI-kompatible Tools, die sich in Ihr bestehendes Testmanagementsystem integrieren lassen.
• Schulen Sie Ihr QA-Team, um KI-generierte Ergebnisse zu verstehen und zu interpretieren.
• Wählen Sie eine erklärbare KI, die klare Begründungen für ihre Entscheidungen liefert.
• Balancieren Sie KI mit manuellen Überprüfungen für kritische Testentscheidungen, um zuverlässig zu bleiben.

KI im QA-Bereich ist leistungsstark, aber keine magische Lösung. Schlechte Daten, Tool-Inkompatibilitäten und fehlendes Fachwissen können KI zu einer Last statt zu einem Vorteil machen. Der Schlüssel ist, KI klug einzusetzen – trainieren Sie sie mit qualitativ hochwertigen Daten, integrieren Sie sie richtig und stellen Sie sicher, dass Ihr Team die Erkenntnisse versteht. Wenn Sie dies erreichen, können Sie KI in verschiedenen Phasen des QA-Prozesses problemlos anwenden – von der Anforderungsanalyse über die Erstellung von Testfällen und Testdaten bis hin zu CI/CD und vielem mehr. Dann wird KI nicht nur das Testen beschleunigen, sondern den gesamten QA-Prozess intelligenter und zuverlässiger machen.