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30.09.2026
KI beschleunigt die Softwareentwicklung. Code kann schneller erstellt, Prototypen können in kürzerer Zeit entwickelt und neue Funktionen deutlich schneller ausgeliefert werden. Für das Software Testing entsteht dadurch jedoch eine neue Herausforderung.
Wenn Entwicklung schneller wird, muss auch Qualitätssicherung mit dieser Geschwindigkeit Schritt halten. Klassische Testprozesse basieren häufig auf stabilen Anforderungen, planbaren Entwicklungszyklen und festen Testphasen. KI und agile Entwicklung verändern diese Voraussetzungen. Anforderungen können sich schneller verändern, neue Software-Inkremente entstehen kontinuierlich und Testteams haben immer weniger Zeit, auf fertige Software zu warten.
Daniel Horn beschäftigt sich seit rund 14 Jahren mit Qualitätssicherung, Software Testing und Testautomatisierung. Im Experteninterview erklärt er, warum KI bestehende Herausforderungen im Quality Engineering verstärkt, welche Rolle frühes Testen und Automatisierung spielen und wie Unternehmen ihre Teststrategie an die neue Entwicklungsgeschwindigkeit anpassen können.
Im vollständigen Experteninterview spricht Daniel Horn über die Herausforderungen des Quality Engineerings im KI-Zeitalter und erklärt, wie Unternehmen ihre Teststrategie an die steigende Entwicklungsgeschwindigkeit anpassen können.
KI verstärkt zunächst eine Entwicklung, die bereits mit agilen Methoden und kürzeren Iterationszyklen begonnen hat. Anforderungen werden flexibler, Software wird schneller entwickelt und häufiger ausgeliefert.
Mit generativer KI steigt diese Geschwindigkeit nochmals deutlich. Entwickler können schneller Prototypen erstellen und größere Mengen an Code produzieren. Für Quality Engineering bedeutet das: Die bisherige Geschwindigkeit von Testprozessen reicht zunehmend nicht mehr aus.
Testpipelines, die ein oder zwei Tage benötigen, passen nicht mehr zu einer Umgebung, in der innerhalb kürzester Zeit neue Software-Inkremente entstehen.
„KI ist erstmal nur ein Werkzeug.“
Daniel Horn, Principal IT-Consultant bei accompio
Ein zentraler Ansatz ist deshalb das sogenannte Shift Left: Qualitätssicherung wird möglichst weit nach vorne in den Entwicklungsprozess verlagert.
Statt erst die fertige Software zu testen, sollte bereits während der Anforderungsanalyse gefragt werden: Was soll eigentlich getestet werden? Welche Use Cases gibt es? Welche Edge Cases müssen berücksichtigt werden? Und welche Qualitätsanforderungen bestehen überhaupt?
Daniel Horn sieht dabei auch die Kommunikation zwischen Fachbereich, Entwicklung und Testing als entscheidend. Qualitätsanforderungen sollten nicht erst am Ende des Entwicklungsprozesses entstehen, sondern möglichst früh gemeinsam definiert werden.
Das führt zu einem grundsätzlichen Wandel: Testing wird nicht nur zur Kontrolle fertiger Software, sondern zu einem Bestandteil der Softwareentwicklung von Anfang an.
Wenn Software schneller entwickelt und häufiger ausgeliefert wird, müssen auch Tests schneller durchgeführt werden können.
Testautomatisierung ist dabei kein völlig neues Konzept. Sie hat bereits in der Vergangenheit geholfen, Testzyklen zu verkürzen. Durch die zusätzliche Geschwindigkeit von KI gewinnt sie jedoch nochmals an Bedeutung.
Dabei geht es nicht nur darum, einzelne Testfälle zu automatisieren. Auch Deployments, Testumgebungen und die parallele Durchführung von Tests müssen stärker automatisiert werden.
Ein Beispiel verdeutlicht die Herausforderung: Wenn gleichzeitig hunderte Pull Requests mit unterschiedlichen Softwareständen getestet werden sollen, reichen ein oder zwei feste Testumgebungen nicht mehr aus. Testsysteme müssen dynamisch und parallel bereitgestellt werden können.
KI bietet im Testing verschiedene Möglichkeiten. Sie kann beispielsweise Testfälle erstellen, Testergebnisse analysieren, Fehler priorisieren oder bei der Mustererkennung unterstützen.
Gerade bei großen Mengen an Testergebnissen kann das hilfreich sein. Statt hunderte Ergebnisse manuell auszuwerten, kann KI dabei helfen, Auffälligkeiten zu erkennen und den Fokus auf relevante Fehler zu lenken.
Trotzdem bleibt die menschliche Bewertung wichtig. KI sollte als Werkzeug und Unterstützung verstanden werden – nicht als Ersatz für das fachliche Verständnis eines Testers.
Für Unternehmen ergibt sich daraus eine wichtige Frage: Wo bringt KI tatsächlich einen Mehrwert?
Daniel Horn warnt davor, KI nur einzusetzen, weil sie verfügbar ist oder der aktuelle Hype es nahelegt. Für manche Aufgaben existieren bereits klassische Automatisierungslösungen, die schneller, günstiger oder zuverlässiger sein können.
Deshalb sollte jeder Prozess kritisch betrachtet werden: Wo ist KI sinnvoll? Wo reicht klassische Automatisierung? Und an welchen Stellen ist menschliche Expertise unverzichtbar?
KI sollte dabei nicht nur für einzelne Arbeitsschritte betrachtet werden. Sinnvoller kann es sein, den gesamten Prozess zu analysieren und gemeinsam mit den beteiligten Teams zu überlegen, an welchen Stellen KI tatsächlich unterstützt.
Eine moderne Teststrategie muss laut Daniel Horn vor allem eines leisten: Qualität frühzeitig und kontinuierlich in den Entwicklungsprozess integrieren.
Dazu gehören viele kleine Tests auf unterschiedlichen Ebenen – beispielsweise Unit- und Integrationstests – anstatt ausschließlich umfangreicher End-to-End-Tests am Ende des Entwicklungsprozesses.
Gleichzeitig müssen Tests, Deployments und Testumgebungen stärker automatisiert und parallelisiert werden. Nur mit umfassendem Test Management können Quality-Engineering-Teams mit einer Entwicklung Schritt halten, bei der potenziell hunderte Änderungen gleichzeitig entstehen.
„Wir müssen mehr in die Richtung gehen: Was können wir technisch überhaupt schon machen, was vorher aber überhaupt nicht notwendig war? Das sollten wir jetzt verstärken.“
Daniel Horn, Principal IT-Consultant bei accompio
accompio unterstützt Unternehmen dabei, ihre Teststrategie an die steigende Entwicklungsgeschwindigkeit anpassen können.
KI verändert die Geschwindigkeit der Softwareentwicklung grundlegend. Damit steigt auch der Druck auf bestehende Testprozesse.Die Antwort darauf ist jedoch nicht, sämtliche Testaufgaben an KI zu übergeben. Unternehmen müssen vielmehr ihre gesamte Teststrategie weiterentwickeln: früher testen, stärker automatisieren, Prozesse parallelisieren und Qualitätsanforderungen bereits bei der Entwicklung berücksichtigen.
KI kann dabei unterstützen – bei der Erstellung von Testfällen, der Analyse von Ergebnissen oder der Erkennung von Mustern. Die Entscheidung, wo und wie KI sinnvoll eingesetzt wird, bleibt jedoch eine zentrale Aufgabe der Menschen im Quality Engineering.
Daniel Horn ist Principal IT-Consultant bei accompio und unterstützt Unternehmen dabei, ihre Teststrategie an die steigende Entwicklungsgeschwindigkeit anzupassen.
KI beschleunigt die Softwareentwicklung und führt dadurch zu mehr Software-Inkrementen und kürzeren Entwicklungszyklen. Testing muss deshalb schneller, stärker automatisiert und früher in den Entwicklungsprozess integriert werden.
KI kann Tester bei Aufgaben wie der Erstellung von Testfällen, der Analyse von Testergebnissen und der Mustererkennung unterstützen. Die fachliche Bewertung und die Entscheidung, welche Tests und Qualitätsanforderungen relevant sind, bleiben jedoch wichtige Aufgaben des Menschen.
Shift Left bedeutet, Qualitätssicherung möglichst früh in den Entwicklungsprozess zu verlagern. Tests und Qualitätsanforderungen werden bereits während der Anforderungsanalyse und Entwicklung berücksichtigt, statt erst am Ende die fertige Software zu prüfen.
Wenn Software schneller entwickelt und häufiger ausgeliefert wird, müssen auch Tests schneller durchgeführt werden. Automatisierte Tests, Deployments und Testumgebungen ermöglichen es, größere Mengen an Änderungen parallel zu prüfen.
