Neben der Automatisierung von Tests denken sie, passen sich an und heilen sich sogar selbst, wenn etwas schiefgeht. Aber bevor Sie sich eine Utopie vorstellen, in der Bots die ganze Arbeit übernehmen, lassen Sie uns realistisch bleiben und diese Operatoren aus positiven und negativen Aspekten betrachten.
Was ist ein AI-Operator? (Und warum sollten Sie sich dafür interessieren?)
Man kann sich einen AI-Operator in Ihrem Computer wie einen QA-Ingenieur vorstellen. Mithilfe von maschinellem Lernen und Computer Vision interagiert er mit Webanwendungen genau so wie Sie.
Müssen Sie einen Login-Fluss testen? Anstatt 50 Zeilen Selenium-Code zu schreiben, sagen Sie dem AI-Operator:
“Melde dich als Benutzer mit ungültigen Anmeldedaten an und schau, was passiert.”
Dann geht der Operator und:
- Navigiert durch die Benutzeroberfläche
- Klickt auf Schaltflächen
- Füllt Formulare aus
- Interpretiert sogar Fehlermeldungen.
Aber er verlässt sich nicht auf XPaths oder CSS-Selektoren. Er sieht den Bildschirm wie ein Mensch, was bedeutet, dass er mit UI-Änderungen mühelos umgehen kann. Stellen Sie sich vor, Ihr Entwicklerteam pusht ein Last-Minute-Button-Redesign. Anstatt dass Ihre Automatisierungssuite fehlschlägt, versteht der AI-Operator einfach… was zu tun ist.
„Nach Experimenten mit LLMs haben wir entdeckt, dass sie wirklich gut darin sind, wie echte Nutzer auf Websites zu surfen und diese zu nutzen. In unseren früheren Jobs hatten wir nie eine richtige End-to-End-Testautomatisierung und haben hauptsächlich auf manuelle Tests und Nutzerfeedback vertraut.“
Die Zukunft der Web-Testautomatisierung: Manuelles QA gewinnt, Automatisiertes QA passt sich an
Lassen Sie uns darüber nachdenken, wo wir aktuell mit der Testautomatisierung stehen:
- Fast 50% der Unternehmen setzen KI für die Testautomatisierung ein. Die meisten verwenden sie zur Erstellung von Testfällen, Generierung von Testdaten und Fehlererkennung.
- Mehr als 24% der Unternehmen haben 50% oder mehr ihrer Testfälle automatisiert.
- 53% der Unternehmen nutzen Automatisierung für Regressionstests.
Wir müssen eine Sache klarstellen: KI-Operatoren sind nicht dazu da, Menschen zu ersetzen (noch nicht). Sie sind hier, um Menschen stärker zu machen. Laut einer Studie wird bis Ende 2025 die KI-Copilot-Funktionalität in fast 100% der Rollen im SDLC verwendet werden. Eine mutige Vorhersage, aber nicht weit von der Realität entfernt. Wenn es nicht 2025 ist, dann wird es maximal 2-3 Jahre dauern, bis es passiert.
Für QA bedeutet dies, dass manuelle Tester jetzt Tests automatisieren können, ohne eine einzige Zeile Code zu schreiben.
Für Automatisierungsingenieure ist die Geschichte jedoch anders. Wenn Ihr Job darin besteht, Selenium-Skripte zu schreiben, müssen Sie anfangen, Ihre Fähigkeiten zu erweitern. KI-Operatoren benötigen keine Skripte—sie benötigen Eingabeaufforderungen. Statt zu programmieren, werden Sie:
- Die KI anleiten
- Grenzen setzen
- Ergebnisse interpretieren
Es geht also weniger um technische Expertise und mehr um strategisches Denken (in diesem Fall um Prompt-Engineering). Wenn Sie den technischen Aspekt Ihrer Arbeit mehr lieben als den strategischen Teil, dann müssen Sie sich festlegen, die Lücken und Inkonsistenzen in diesen Operatoren finden, um weiterhin vorne zu bleiben, und sich kontinuierlich anpassen, bis Ihre strategischen Fähigkeiten genauso gut sind wie die technischen.
Die Vor- und Nachteile von KI-Operatoren (mit realen Szenarien)
Nun ist es Zeit, die zwei Seiten der Medaille zu betrachten. Sind diese Operatoren Lebensretter oder nur ein weiterer Hype im Zeitalter der KI?
Vorteile
1. Niedrige technische Barriere: Sie sind ein manueller QA-Tester ohne Programmiererfahrung. Ihr Team muss einen neuen E-Commerce-Checkout-Prozess testen. Anstatt wochenlang auf einen Automatisierungsingenieur zu warten, verwenden Sie einen KI-Operator. Sie geben ein: „Fügen Sie ein Produkt in den Warenkorb, wenden Sie einen Rabattcode an und schließen Sie den Kauf ab.“ Im idealen Szenario führt die KI den Test in wenigen Minuten aus.
- Warum es wichtig ist: Sie müssen kein Programmierprofi sein, um Tests zu automatisieren. Dies macht die Automatisierung demokratisch, da sie die Macht in die Hände der manuellen Tester legt.
2. Flexibel und selbstheilend: Ihr Entwicklungsteam benennt einen Button von „Absenden“ zu „Bestellung aufgeben“. Traditionelle Automatisierungsskripte können brechen, aber Ihr KI-Operator? Er erkennt den neuen Button-Text und führt den Test weiter, als wäre nichts passiert.
- Warum es wichtig ist: Weniger Wartung, weniger Ausfälle und mehr Zeit für tatsächliche Tests.
3. Skalierbar: Ihre App unterstützt 10 Sprachen. Jeden einzelnen manuell zu testen würde Tage dauern. Mit einem KI-Operator geben Sie einfach ein: „Testen Sie den Login-Prozess in allen unterstützten Sprachen.“ Die KI übernimmt den Rest.
- Warum es wichtig ist: Sie können Ihre Testanstrengungen skalieren, ohne Ihr Team zu vergrößern.
KI in QA klingt vielversprechend, aber wie macht man es wirklich funktionsfähig? Ein KI-unterstütztes Testmanagement-System (TMS) kann Ihnen die Vorteile aus beiden Bereichen vereinen und optimal nutzen.
Das beste Beispiel für ein solches TMS ist aqua cloud. Es kümmert sich mit Präzision um Ihre klassischen Testmanagement-Anliegen. Mit einem zentralisierten Hub können Sie sowohl Ihre manuellen als auch automatisierten Tests kombinieren. Die KI von aqua kann Testfall-Generierung, Testdatenerstellung und Anforderungsdefinition in nur 3 Klicks in wenigen Sekunden automatisieren und die harte Arbeit übernehmen. Möchten Sie es noch weiter treiben? Sie können aqua mit Ihrem bestehenden Automatisierungsstack verbinden oder es über APIs mit KI-Browser-Agenten verknüpfen – so können Sie noch heute mit KI-gesteuertem Testen experimentieren. Integrationen wie Jira, Azure DevOps und Capture (native One-Click-Bug-Tracking-Lösung) stärken Ihr QA, während anpassbare Dashboards Ihr Software-Testmanagement unschlagbar machen. Es ist jetzt an der Zeit, die wahre Kraft der KI in QA zu testen.
Verwenden Sie die Kraft des KI-Copiloten, um 42% der Zeit in der Testplanungsphase zu sparen
Nachteile
- Teuer: Sie testen eine komplexe SaaS-Plattform mit hunderten von Screens. Bei 10 Cent pro Bildschirmanalyse beläuft sich Ihre monatliche Rechnung auf 5.000 Dollar. Autsch.
- Warum es wichtig ist: Bei umfangreichen Tests können die Kosten schnell außer Kontrolle geraten. Das bedeutet, dass dies für Teams mit begrenztem Budget derzeit unerschwinglich ist.
- Schwieriger zu kontrollieren
- Szenario: Sie bitten die KI, eine Suchfunktion zu testen. Anstatt „Schuhe“ einzugeben, tippt sie „Shots“ und klickt zufällig auf verschiedene Buttons. Der Test schlägt fehl, und Sie haben keine Ahnung, warum.
- Warum es wichtig ist: Ohne klare Grenzen kann die KI mehr Schaden anrichten als Nutzen bringen.
- Junge Technologie
- Szenario: Sie testen eine brandneue Web-App mit dynamischen Inhalten. Der KI-Operator hat möglicherweise Schwierigkeiten, Animationen zu verstehen und zu interpretieren, und kann den Test nicht abschließen.
Warum es wichtig ist: KI-Operatoren entwickeln sich noch weiter. Sie sind noch nicht in der Lage, alle Randfälle zu handhaben (ja, menschliche Intervention ist hier immer noch notwendig).
Beste browserbasierte KI-Operatoren
Bereit, in die KI-unterstützte Testautomatisierung einzutauchen? Hier sind einige Tools, die Sie erkunden können:
“Betrachten Sie KI als Assistenten. Domänenwissen im QA-Bereich und die Denkweise sind etwas Menschliches, das KI nicht nachahmen kann. Probieren Sie so viele verschiedene Tools aus, wie Sie können, und wählen Sie das, das Ihnen in Ihrem Arbeitsablauf am meisten hilft.”
1. OpenAI Operator
Ein browserbasierter KI-Agent, der autonom mit Webseiten interagiert. Er kann:
- Formulare ausfüllen
- Seiten navigieren
- Daten extrahieren
Darüber hinaus kann OpenAI auch andere Browser-Automatisierungsaufgaben übernehmen. Derzeit in der Entwicklung, aber einige Optionen für den frühen Zugang sind verfügbar.
2. Skyvern
Skyvern ist der nächste KI-unterstützte autonome Browser auf unserer Liste. Es ermöglicht Benutzern, komplexe webbasierte Interaktionen ohne manuelles Skripting auszuführen. Mit Skyvern können Sie:
- Test-Workflows automatisieren
- Daten extrahieren
- Andere wiederkehrende webbasierte Aufgaben erledigen
3. Browserbase Operator
Browserbase ist ein KI-Agent zur Automatisierung von Webaufgaben, darunter:
- UI-Tests
- Formularübermittlung
- Webseiten-Navigation
Es ist eine Alternative zu OpenAI’s Operator, da es Entwicklern ermöglicht, autonome Webinteraktionen zu integrieren.
4. Smooth Operator
Ein kostenloser browserbasierter KI-Agent. Die Hauptstärken liegen in der Steuerung und Automatisierung von Webinteraktionen direkt aus einer lokalen oder Cloud-Umgebung. Es ist eine großartige Alternative zu proprietären Browser-Automatisierungstools.
5. CognosysAI Browser
Ein Open-Source-KI-unterstützter Web-Automatisierungs-Operator, der autonomes Browsen, Testen und Interagieren mit Webseiten ermöglicht. Noch in der frühen Entwicklung, aber vielversprechend.
KI-unterstützte Browser-Agenten sind vielversprechend, aber wie sieht es mit dem Management, der Strukturierung und der Skalierung von KI-gesteuerten Tests aus? Hier übernimmt aqua die Führung. Mit einem zentralisierten Hub für manuelle und automatisierte Tests haben Sie 100% Nachverfolgbarkeit, Testabdeckung und Sichtbarkeit. Mit KI-unterstützter Testfall-Generierung, Testdatenerstellung und Anforderungsdefinition können Sie in nur 3 Klicks automatisieren – 98% schneller als manuelle Ansätze. Möchten Sie nahtlos skalieren? Integrieren Sie KI-Browser-Agenten, Automatisierungs-Frameworks oder verbinden Sie sich über die API, um Ihre KI-gesteuerten Tests auszubauen. Jetzt ist es an der Zeit, KI-unterstützte Tests auf die Probe zu stellen.
Begrenzen Sie sich nicht auf Nischen-Tools; setzen Sie auf 100% KI-unterstütztes TMS
Das Fazit
Egal, ob Sie es als gute oder schlechte Nachricht empfinden, aber KI-Operatoren sind hier, um zu bleiben. Sie sind (noch) nicht perfekt, aber sie sind mächtig. Und sie werden sich in den nächsten Jahren massiv weiterentwickeln. Für manuelle QAs ist dies eine Chance, sich weiterzuentwickeln. Für Automatisierungsingenieure ist es ein Weckruf, sich anzupassen. Die Frage ist: Welchen Weg werden Sie wählen?
