Warum KI im Software-Testing gerade so präsent ist

KI‑Hype vs. Realität

Spätestens seit Large Language Models wie ChatGPT öffentlich verfügbar sind, wird Künstliche Intelligenz oft als eine Art Allheilmittel gehandelt. Auch im Software Testing schreibt man KI eine hohe Bedeutung zu. „Automatisch generierte Testfälle“, „selbstheilende Tests ohne Wartungsaufwand“ oder gar eine vollständig autonome Qualitätssicherung lauten die Versprechen – oder zumindest die Wunschvorstellungen in einigen Organisationen. : – )

Diese Aussagen treffen natürlich auf einen Nerv: Testing gilt in vielen Projekten noch immer als zeitaufwendig, teuer und schwer skalierbar. Die Idee, diesen Bereich weitgehend von einer KI übernehmen zu lassen oder sogar zu ersetzen, klingt daher recht verlockend.

Die Realität ist jedoch etwas nüchterner. KI-Systeme können heute weder komplexe Software verstehen noch deren Qualität im Detail bewerten. Sie treffen keine bewussten Entscheidungen und tragen keine Verantwortung. Stattdessen arbeiten sie probabilistisch: Sie erkennen Muster in großen Datenmengen und erzeugen darauf basierend Vorschläge.

In der Praxis bedeutet das: KI ist ein sehr leistungsfähiger Assistent, aber kein autonomer Tester. Sie kann unterstützen, beschleunigen und inspirieren – die fachliche Bewertung, Priorisierung und Verantwortung bleiben jedoch beim Menschen.

Im Folgenden gebe ich eine realistische Einordnung, wie KI im Software Testing sinnvoll eingesetzt werden kann – mit dem Ziel, Enttäuschungen zu vermeiden und den tatsächlichen Mehrwert von KI klar zu erkennen. Zunächst möchte ich erläutern, wieso KI im Software Testing überhaupt so nützlich sein kann.

Warum der Einsatz von KI im Software Testing naheliegt

Trotz Einschränkungen entfaltet KI in der Qualitätssicherung derzeit ein bemerkenswertes Potenzial. Das liegt vor allem an der Art der Tätigkeiten, die Tester täglich ausführen.

Viele Aufgaben im Software Testing sind:

• textbasiert: Requirements, User Stories, Tickets, Fehlermeldungen, Logs und Testreports bestehen größtenteils aus natürlicher Sprache. Genau hier sind moderne Sprachmodelle besonders stark.
• mustergetrieben: Tester suchen nach wiederkehrenden Fehlerbildern, ähnlichen Ursachen oder typischen Schwachstellen – eine Kernkompetenz von KI-Systemen.
• repetitiv: Testfälle variieren oft nur in Details, Daten oder Randbedingungen. KI kann solche Variationen schnell vorschlagen und strukturieren.
• analytisch: Ob Risikoanalyse, Log-Auswertung oder Fehlerklassifikation – viele Aufgaben erfordern das Erkennen von Zusammenhängen, nicht kreatives Neudenken.

Hinzu kommt: Tester arbeiten an der Schnittstelle zwischen Technik, Fachbereich und Nutzer. KI kann dabei helfen, Informationen aus diesen unterschiedlichen Perspektiven zusammenzuführen, etwa indem sie technische Logs in verständliche Zusammenfassungen übersetzt oder fachliche Anforderungen in testbare Szenarien überführt. 

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Einsatzbereiche von KI im Software Testing

Testdesign & Testanalyse

KI kann Testdesign und Analyse deutlich effizienter gestalten.

Praxisbeispiele:

• Ableitung von Testfällen aus User Stories oder Business Requirements
• Unterstützung bei Testplänen hinsichtlich Struktur und Vollständigkeit
• Ideen zur Testverteilung über verschiedene Teststufen hinweg
• Vorschläge für Negative Tests und Edge Cases
• Risikobasierte Analysen, z. B. „Welche Bereiche sind besonders fehleranfällig?“

Testautomatisierung

In der Testautomatisierung ist KI für mich heute fester Bestandteil des Alltags:

• Unterstützung bei UI-Automation mit Selenium, Playwright oder Cypress (Tutorial)
• Bestehenden Testcode erklären, z. B. bei veralteten oder Legacy-Tests
• Refactoring-Vorschläge und Optimierung von Page-Object-Strukturen
• Hilfe bei Selektoren oder Assertions
• Ableitung von API-Tests aus Vertrags- oder JSON-Dokumenten
• Self-Healing Tests, die sich automatisch an UI- oder Funktionsänderungen anpassen (Tutorial)
• Unterstützung bei Framework-Konfigurationen
• Intelligente Testoptimierung, z. B. Priorisierung von Testfällen oder Ressourcenverteilung in CI/CD-Pipelines

Testdaten & Testvorbereitung

KI erleichtert die Generierung von Testdaten erheblich:

• Realistische, anonymisierte Testdaten als Alternative zu Faker
• Ungültige Eingaben, Randfälle (lange Strings, Sonderzeichen, Grenzwerte)
• Strukturierte JSON-Beispiele für API-Tests

Testdurchführung & Auswertung

KI kann die Testauswertung unterstützen und komplexe Analysen automatisieren:

• Analyse großer Log-Dateien
• Interpretation fehlgeschlagener Tests
• Erkennen und Vorhersagen möglicher Ursachen für Flaky Tests
• Automatische Zusammenfassungen von Testreports für Stakeholder
• Prüfung und Vorfiltern visueller UI-Abweichungen bei Regressionstests (Tutorial)
• Analyse historischer Testdaten, Mustererkennung und Prognose von Fehlerwahrscheinlichkeiten
• Übersetzung technischer Testergebnisse in verständliche Informationen für Stakeholder
• Automatisiertes Performance Monitoring und Identifikation von Engpässen

Ergebnisse einer KI-Umfrage

Die praktische Relevanz von KI im Testing wird auch durch aktuelle Marktdaten bestätigt. Laut dem State of Software Quality Report 2024 von Katalon, für den über „3,800 quality engineers“ befragt wurden, zeigen sich folgende Schwerpunkte beim Einsatz von KI:

• Testfallgenerierung ist der häufigste Anwendungsfall

  • 50 % der Befragten nutzen KI zur Unterstützung im manuellen Testdesign

  • 37 % setzen KI zur Generierung automatisierter Testfälle ein

• Testdatengenerierung folgt direkt danach

  • 36 % der Unternehmen nutzen KI, um realistische und variantenreiche Testdaten zu erzeugen

• Testoptimierung und Priorisierung

  • 27 % verwenden KI zur Auswahl, Reduktion und Priorisierung von Tests – insbesondere bei großen Test-Suiten

Was KI im Software Testing nicht ist

Nachdem wir uns konkrete Anwendungsfälle angesehen haben, lohnt sich ein kurzer, bewusster Blick auf die Grenzen von KI im Software Testing. Nicht um sie kleinzureden, sondern um unrealistische Erwartungen einzuordnen. Ich denke, genau diese Klarheit ist entscheidend, um KI später sinnvoll, verantwortungsvoll und mit echtem Mehrwert einzusetzen.

1. Kein Ersatz für QA-Expertise 

Auch wenn KI heute erstaunlich präzise Texte generieren, Code erklären oder Testfälle vorschlagen kann: Sie versteht keine Software im fachlichen Sinne. KI kennt keine Geschäftsziele, keine strategischen Risiken und keine Domänenlogik.

Was KI tatsächlich tut, ist das Erkennen statistischer Muster auf Basis vorhandener Daten. Sie weiß nicht, warum ein bestimmter Fehler kritisch ist oder welche Funktion für das Business besonders relevant ist. Genau hier liegt die Kernkompetenz erfahrener Tester.

QA-Expertise bedeutet unter anderem:

• Prioritäten anhand von Business-Risiken zu setzen
• fachliche Anforderungen richtig zu interpretieren
• Nutzerperspektiven einzunehmen
• Qualität ganzheitlich zu bewerten

Diese Fähigkeiten lassen sich nicht, bzw. nur teilweise automatisieren und mit AI ausführen. KI kann unterstützen – etwa durch Vorschläge oder Analysen –, aber sie kann keine Verantwortung übernehmen.

2. Kein Teststratege

Eine häufige Fehlannahme ist, dass KI eine Teststrategie „einfach erstellen“ könne. In der Praxis ist eine gute Teststrategie jedoch immer kontextabhängig.

Sie basiert auf Faktoren wie:

• Risikoabwägung (Was darf auf keinen Fall schiefgehen?)
• Produkt- und Systemwissen
• Nutzerverhalten und Nutzungskontext
• Projektphase, Budget und Zeitrahmen

KI kann bei einzelnen Aspekten helfen – zum Beispiel bei der Strukturierung von Risiken oder beim Ableiten möglicher Testideen. Die eigentliche strategische Entscheidung, was wie intensiv getestet wird und ein fachliches Review bleibt jedoch eine menschliche Aufgabe. 

3. Keine Garantie für Qualität

Ein weiteres Risiko im Umgang mit KI ist ihre Überzeugungskraft. KI kann sehr selbstsicher formulieren – auch dann, wenn Inhalte fachlich falsch oder unvollständig sind.

Gerade im Testing ist das problematisch:

• falsch formulierte Testfälle
• unvollständige Randfälle
• scheinbar logische, aber fachlich inkorrekte Annahmen..

Ohne klaren Review-Prozess wird KI schnell selbst zur Fehlerquelle. Deshalb gilt: Alles, was von KI kommt, sollte erst einmal als ein Vorschlag gesehen werden – kein finales Ergebnis.

KI im Alltag eines Testautomatisierers – meine Perspektive

Der größte Mehrwert von KI im Software Testing zeigt sich für mich nicht in spektakulären Versprechen, sondern im täglichen Arbeiten. Richtig eingesetzt, spart KI Zeit, reduziert Reibungsverluste und unterstützt bei Routineaufgaben – ohne die fachliche Verantwortung zu übernehmen.

Wo mir KI derzeit konkret Zeit spart

In meinem Alltag nutze ich KI vor allem als Assistenz bei klar abgegrenzten Aufgaben:

• Ableitung erster Testideen aus User Stories oder Requirements
• Ergänzung von Negativ- und Randfällen
• Erklären und Einordnen von bestehendem Testcode
• Vorschläge beim Schreiben von Testfällen
• Refactoring-Vorschläge für UI- und API-Tests
• Unterstützung bei der Generierung Testdaten, JSON-Strukturen oder Datenbankabfragen

Gerade bei diesen Tätigkeiten reduziert KI den manuellen Aufwand erheblich und beschleunigt den Einstieg – ersetzt aber nicht die fachliche Bewertung.

Wo ich KI bewusst nicht einsetze

Es gibt klare Bereiche, in denen ich KI nicht oder nur sehr eingeschränkt nutzen würde:

• finale Testentscheidungen und Abnahmen
• Bewertung von Business-Risiken
• Sicherheits- oder compliance-relevante Einschätzungen
• Priorisierung kritischer Testbereiche

Diese Entscheidungen erfordern Kontextwissen, Erfahrung und Verantwortung – Aspekte, die KI nicht leisten kann.

Wie ich KI-Ergebnisse validiere

(!) Alles, was von KI kommt, wird von mir als Vorschlag verstanden, nicht als fertiges Ergebnis.

In der Praxis bedeutet das:

• fachlicher Review jedes generierten Testfalls oder Codes
• Abgleich mit Produktwissen und Projektkontext
• schrittweises Vorgehen statt großer automatischer Änderungen
• Austausch mit Teammitgliedern bei kritischen Punkten

KI beschleunigt also meine Arbeit – die Verantwortung bleibt bei mir.

Vier typische Fehler beim Einsatz von KI im Software Testing

Viele Probleme im Umgang mit KI entstehen nicht durch die Technologie selbst, sondern durch falsche Erwartungen und fehlende Prozesse.

Fehler 1: Blindes Übernehmen von Ergebnissen

KI kann sehr überzeugend formulieren – auch dann, wenn Inhalte fachlich inkorrekt sind. Ohne Review besteht die Gefahr, Fehler direkt in Tests, Code oder Dokumentation zu übernehmen.

Fehler 2: Fehlender Review-Prozess

KI-Ergebnisse müssen wie Arbeitsergebnisse eines Junior-Testers behandelt werden. Ohne klaren Review-Prozess wird KI schnell zur zusätzlichen Fehlerquelle statt zur Unterstützung.

Fehler 3: Einsatz ohne Kontext- und Domänenwissen

KI kennt weder das Produkt noch die Nutzer oder Geschäftsprozesse. Wird sie ohne ausreichenden Kontext eingesetzt, entstehen oberflächliche oder unpassende Ergebnisse.

Fehler 4: Umgang mit sensiblen Daten

Ein häufig unterschätztes Risiko ist die ungefilterte Eingabe sensibler Informationen wie personenbezogener Daten, interner Logs oder vertraulicher Anforderungen. Hier sind klare Regeln und technische Schutzmaßnahmen zwingend notwendig.

KI-Tools im Software Testing

Für die praktische Arbeit gibt es mittlerweile eine Vielzahl an KI-gestützten Tools, die Testautomatisierung, Testanalyse und Testdatenmanagement erleichtern. Ich möchte diese in Zukunft auf meinem Blog etwas genauer vorstellen, nachfolgend bekommst du erst einmal einen Überblick:

• Applitools: Spezialisiert auf visuelles Testing, erkennt UI-Abweichungen automatisch und unterstützt Regressionstests über verschiedene Browser und Geräte. Siehe dazu auch mein Tutorial.
• Test.AI: Automatisiert die Erstellung und Wartung von Tests und lernt aus historischen Daten, um wiederkehrende Aufgaben zu vereinfachen.
• Tricentis Tosca: Kombiniert KI mit Risk-Based Testing und Self-Healing Tests, um Testabdeckung und Wartbarkeit zu verbessern.
• Digital.ai Continuous Testing: Nutzt KI für Testgenerierung, Self-Healing Scripts und datenbasierte Analyse von Testergebnissen.
• Open-Source-Optionen: Selenium, Appium oder Robot Framework lassen sich mit KI-basierten Plugins oder Frameworks erweitern, um Tests intelligenter zu gestalten.

Mein Fazit

Künstliche Intelligenz wird im Software Testing auch in Zukunft weiter an Bedeutung gewinnen. Sie unterstützt Testteams bei Aufgaben wie Testfallpriorisierung, Risikoabschätzung oder Empfehlungen zur Testabdeckung und macht den Testprozess effizienter und strukturierter. Automatisierungen und Anpassungen von Tests, etwa Self-Healing-Funktionen, werden realistischer und flexibler.

Ich denke, dass KI derzeit ein leistungsfähiges Hilfsmittel ist: Sie entlastet Tester, steigert ihre Produktivität und eröffnet neue Möglichkeiten für Analyse, Automatisierung und Qualitätssicherung. Dabei ersetzt sie aber niemals das fachliche Urteil und die Erfahrung von QA-Experten.

Mit zunehmender Reife könnten KI-Agenten komplexe Automatisierungsschritte übernehmen und Tester gezielt bei Entscheidungen, Reviews oder der Analyse von Testergebnissen unterstützen. Gleichzeitig stärkt KI die Rolle von QA als verantwortliche Instanz für Qualität: Tester bleiben unverzichtbar, insbesondere für Risikoabwägungen, strategische Planung und die Einordnung von Ergebnissen.

QA bleibt in meinen Augen also ein menschlicher Beruf – nur eben mit intelligenteren Werkzeugen, die erfahrene Tester gezielt entlasten, ihre Effizienz steigern und neue Möglichkeiten für ein effektives und hochwertiges Testing eröffnen.

Weiterführende Links

• https://katalon.com/resources-center/blog/ai-testing

FAQ

Was bedeutet KI im Testing?
KI im Testing beschreibt den Einsatz von Künstlicher Intelligenz und Machine-Learning-Verfahren zur Unterstützung von Testaktivitäten. In der Praxis nutze ich KI nicht als Ersatz, sondern als Werkzeug, um Testprozesse effizienter und intelligenter zu gestalten.

In welchen Bereichen wird KI im Testing eingesetzt?
KI kommt unter anderem in folgenden Bereichen zum Einsatz:

• Analyse und Priorisierung von Testfällen
• Erkennung von Flaky Tests
• Testdatengenerierung
• Unterstützung bei der Testfall-Erstellung
• Analyse von Testergebnissen und Logs

Gerade bei großen Testmengen zeigt sich hier ein deutlicher Mehrwert.

Kann KI Testautomatisierung ersetzen?
Nein. KI kann Testautomatisierung sinnvoll ergänzen, sie jedoch nicht vollständig ersetzen. Aus Erfahrung bleibt das fachliche Verständnis der Anwendung, der Risiken und der Nutzer entscheidend – hier ist menschliche Expertise weiterhin unverzichtbar.

Welche Vorteile bietet KI im Testing?
KI kann helfen, repetitive Aufgaben zu reduzieren, Muster schneller zu erkennen und Tester bei Entscheidungen zu unterstützen. Richtig eingesetzt verbessert sie die Testeffizienz und die Qualität der Testergebnisse.

Gibt es auch Risiken beim Einsatz von KI im Testing?
Ja. KI-Modelle sind nur so gut wie die Daten, auf denen sie basieren. Ohne saubere Daten, klare Ziele und menschliche Kontrolle kann KI falsche Schlüsse ziehen. In Projekten sollte man KI daher gezielt und verantwortungsvoll einsetzen – nicht als Blackbox.