Generative KI (GenAI) verändert nicht nur die Art und Weise, wie Code geschrieben wird; Es verändert die Art und Weise, wie wir Softwarequalität definieren.
Da KI-Tools immer stärker in Softwareentwicklungsabläufe eingebettet werden, verlagert sich die Rolle der Qualitätssicherung (QA) von der manuellen Gatekeeping hin zur Echtzeitüberwachung maschinengenerierter Ausgaben.
Das Misstrauen beruht auf mehr als nur einem gewissen Maß an Unbehagen. es geht darum, was auf dem Spiel steht. Bei der Qualitätssicherung kann Geschwindigkeit ohne Genauigkeit ein Risiko darstellen.
Viele GenAI-Tools, die Tests aus einer einzigen Eingabeaufforderung generieren, auch bekannt als „One-Shot“-Testfallgeneratoren, bevorzugen häufig die Ausgabemenge gegenüber der Präzision.
Dieser Kompromiss kann zu mehr Aufräumarbeiten als zu Zeiteinsparungen führen und Tester dazu zwingen, fehlerhafte Logik zu entschlüsseln, die Testarchitektur neu aufzubauen und kritische Lücken in der Abdeckung zu schließen.
Und die Änderungen beschränken sich nicht nur auf die Werkzeuge. Der Indeed-Bericht „AI at Work“ aus dem Jahr 2025 kommt zu dem Schluss, dass 54 % der beruflichen Fähigkeiten in US-Stellen aufgrund von GenAI nun für einen moderaten Wandel bereit sind, wobei Software-Rollen am stärksten gefährdet sind.
Dieser Wandel macht deutlich, dass QS-Teams grundlegend umgestaltet werden.
Anstatt Codes oder Tests von Grund auf neu zu schreiben, werden sie gebeten, maschinengenerierte Ausgaben zu überwachen und zu verfeinern, wodurch eine neue Ebene redaktioneller Verantwortung in technische Arbeitsabläufe eingeführt wird.
Mit anderen Worten: Der schnellste Weg, Code zu generieren, ist möglicherweise nicht der beste Weg, Software zu veröffentlichen.
Der Reiz und die Grenzen von Autocomplete-Tests
Die Generierung von Testfällen ist eine der sichtbarsten Anwendungen von KI beim Testen von Software, doch die tatsächliche Akzeptanz bleibt immer noch in den Schlagzeilen.
Eine aktuelle Mapping-Studie ergab, dass nur 16 % der Teilnehmer KI in Tests eingesetzt hatten, aber diese Zahl spiegelt die Realität wahrscheinlich unterschätzt.
Viele Unternehmen schränken KI bei der Arbeit immer noch ein oder raten davon ab, sodass die Leute zögern, zu sagen, dass sie sie nutzen. Auch Stolz gehört dazu – manche ziehen es vor, ihre Ergebnisse als ihre eigenen zu präsentieren.
Vertrauen, Wahrnehmung und Emotionen prägen die Art und Weise, wie offen Teams mit KI umgehen, auch wenn der Druck kürzerer Fristen den Eindruck „Anforderungen in Sekundenschnelle und Testfälle in Sekundenschnelle“ unwiderstehlich klingen lässt.
Deshalb ist Prozessdesign wichtig. Das Versprechen der Geschwindigkeit ist real, aber ohne Kontext und Überprüfung führt es später oft zu Aufräumarbeiten.
Teams, die die menschliche Seite der Einführung anerkennen und Gewohnheiten für sorgfältige Anregungen und Human-in-the-Loop-Überprüfungen entwickeln, profitieren von beiden Welten: Sie kommen schneller voran und sorgen für ein hohes Selbstvertrauen.
Wenn Geschwindigkeit blinde Flecken erzeugt
Eine vollständig autonome Generierung kann Geschäftsregeln falsch interpretieren, Randfälle überspringen oder mit bestehenden Architekturen kollidieren. Das führt zu Umschreibungen, Neuvalidierungen und verworfener Arbeit; das Gegenteil von „schneller“.
Aber es ist nicht nur ein KI-Problem. Es lohnt sich, sich daran zu erinnern, dass auch Menschen Fehler machen.
Menschen, die unter Termindruck stehen, verfehlen auch Anforderungen, passen sich dem glücklichen Weg zu sehr an oder tragen Vorurteile aus früheren Projekten. In der realen Welt sind 63 % der Sicherheitsvorfälle und Datenschutzverletzungen auf menschliche Faktoren zurückzuführen und die meisten Apps weisen beim Testen einige Fehlkonfigurationen auf.
KI allein wird das nicht beheben. Es braucht Kontext, Einschränkungen und einen menschlichen Überprüfungsschritt, damit wir nicht eine Art von Fehler gegen eine andere austauschen.
Wo LLMs „halluzinieren“ oder ohne ausreichenden Kontext driften, interpretieren die Leute mehrdeutige Spezifikationen falsch oder verlassen sich zu sehr auf ihr Bauchgefühl. Das Risiko wächst, wenn Teams in unkritisches Vertrauen verfallen.
Das Überspringen der Überprüfung, weil die Ausgabe poliert aussieht, unabhängig davon, ob sie von einem Modell oder einem erfahrenen Tester stammt, führt zu demselben Fehlermuster.
Die Lösung besteht darin, die Überprüfung gewohnheitsmäßig und symmetrisch zu gestalten: Behandeln Sie die KI-Ergebnisse so, wie Sie den Entwurf eines Junior-Analysten behandeln würden. Erfordern Kontext im Vorfeld (Systeme, Daten, Personas, Risiken). Überprüfen Sie Negativ- und Grenzfälle.
Vergleichen Sie „KI-Unterschiede“ mit dem beabsichtigten Ablauf und protokollieren Sie die Akzeptanz mit der Nacharbeit, damit Sie sehen können, wo das Tool hilft und wo es stolpert.
Dabei geht es nicht darum zu beweisen, wer weniger Fehler macht – es geht darum, sich ergänzende Stärken zu bündeln. Lassen Sie die KI schnell strukturierte Gerüste generieren; Lassen Sie den Menschen Risiko, Compliance und Nuancen beurteilen.
Mit der einfachen Regel, dass kein Artefakt ohne menschlichen Pass in die Suite gelangt, führt Geschwindigkeit nicht mehr dazu, versteckte Schulden zu erzeugen, sondern verwandelt sich in Vertrauen.
Human-in-the-Loop ist der intelligentere Weg nach vorne
KI sollte Tester unterstützen, nicht ersetzen. Ein HITL-Workflow (Human-in-the-Loop) sorgt dafür, dass die Menschen an den Entscheidungspunkten bleiben und macht gleichzeitig KI zu einem produktiven Entwurfspartner.
Der Schlüssel liegt in der bewussten Führung: Je klarer und gezielter die menschliche Eingabe, desto zuverlässiger die Ausgabe.
In der Praxis bedeutet das, dass Tester nicht nur „anregen und hoffen“. Sie liefern Kontext (Systeme, Daten, Personas, Risiken), geben das gewünschte Format an (Schritte, BDD oder Freitext) und geben vorab Rand- und Negativfälle an.
Unternehmen unterstützen dies durch Leitplanken wie Vorlagen, Styleguides und rollenbasierte Kontrollen, damit die Generierung konsistent und überprüfbar ist.
Mit dieser Struktur überprüfen Tester einfache Entwürfe, verfeinern Titel und Schritte und akzeptieren oder lehnen Vorschläge basierend auf geschäftlicher Relevanz und technischer Genauigkeit ab.
Das Vertrauen steigt, weil der Prozess bewusst abläuft: Eingaben werden eingeschränkt, Ausgaben werden überprüft und nichts gelangt ohne einen menschlichen Pass in die Suite.
Dies verhindert die Automatisierung von Garbage-in/Garbage-out und bewahrt das Vertrauen bei Regression, Compliance und teamübergreifender Zusammenarbeit.
Vom Menschen gesteuerte KI hilft jedem Tester
Wenn KI von Menschen geleitet und überprüft wird, bevor etwas festgelegt wird, wird sie zu einem Lernwerkzeug und einem Kraftmultiplikator. Für Berufseinsteiger verwandelt die menschengeführte Generierung eine leere Seite in einen strukturierten Ausgangspunkt.
Entwurfsschritte und vorgeschlagene Szenarios erleichtern das Erkennen von Randbedingungen, negativen Pfaden und komplexen Validierungen, sodass Fähigkeiten schneller und mit weniger Rätselraten aufgebaut werden können.
Erfahrene Praktiker gewinnen Zeit, sich auf explorative Tests, Risikoanalysen und Regressionsstrategien zu konzentrieren, da sich wiederholende Entwürfe nicht mehr den ganzen Tag in Anspruch nehmen. Auch globale Teams profitieren.
Das Schreiben von Testartefakten in einer zweiten oder dritten Sprache ist weniger anstrengend, wenn KI für Klarheit und Konsistenz sorgt. Das Ergebnis ist eine bessere Dokumentation, weniger Stress und mehr Aufmerksamkeit für tiefergehende Tests.
Nennen Sie es Review-First, menschengesteuerte oder einfach kollaborative KI. Die Idee ist dieselbe: Menschen legen Kontext und Standards fest, KI schlägt Entwürfe vor und Menschen sorgen dafür, dass Qualität und Verantwortlichkeit erhalten bleiben.
Sicheres, intelligentes Testen beginnt mit Vertrauen
KI-Tools sind für die Qualitätssicherung nicht immer irrelevant, aber viele sind generisch aufgebaut und verfehlen den tatsächlichen Testbedarf im Alltagskontext.
Und das gibt es nicht nur bei Maschinen. Auch Menschen machen Fehler, insbesondere unter Zeitdruck oder bei vagen Anforderungen.
Die Lektion ist für beide die gleiche: Die Qualität verbessert sich, wenn wir einen klaren Kontext bereitstellen, konsistente Strukturen verwenden und Überprüfungskontrollpunkte beibehalten.
Behandeln Sie KI wie einen fähigen Teamkollegen, der Coaching braucht. Geben Sie ihm die gleichen Unterstützungssysteme, auf die wir uns für die Menschen verlassen. Präzise Eingabeaufforderungen, die an reale Arbeitsabläufe gebunden sind, Vorlagen, die erwartete Formate definieren, und Peer-Review, bevor etwas festgelegt wird.
Kombinieren Sie dies mit einer grundlegenden Governance, um zu wissen, welche Daten aufbewahrt werden, rollenbasiertem Zugriff zu fordern, während der Übertragung und im Ruhezustand zu verschlüsseln und einen Prüfpfad zu führen, und Sie reduzieren die Fehlerraten auf beiden Seiten der Mensch-KI-Grenze.
Das Ziel besteht nicht darin, zu beweisen, wer schlauer ist; Es geht darum, einen Prozess zu entwerfen, der es weniger wahrscheinlich macht, dass jeder Randfälle übersieht, Geschäftsregeln falsch versteht oder riskante Artefakte verschickt.
Der Kontext sollte führen, nicht nur die bloße Fähigkeit. Die von Ihnen gewählten Tools müssen sich an die Geschäftsregeln, den Tech-Stack und die Compliance-Verpflichtungen Ihres Produkts anpassen und sollten die strukturierten Ergebnisse liefern, die Ihre QA-Workflows erwarten.
Das bedeutet, dass überprüft werden muss, wie mit Daten umgegangen wird, dass fein abgestimmte Zugriffskontrollen bestätigt werden und sichergestellt wird, dass das Modell Ihren Formaten für Schritte, BDD und Freitext folgen kann.
Klarer Ausdruck ist der Multiplikator. Die Teams, die KI am schnellsten einführen, sind in der Regel diejenigen, die Absichten in präzise Anweisungen umsetzen können.
Wenn Menschen Ziele, Einschränkungen und Grenzfälle klar formulieren, liefert die KI weitaus nützlichere Arbeit zurück. Schließen Sie diese Lücke mit Schulungen, die Anreizgewohnheiten entwickeln und Testern beibringen, in Eingaben „ihr Denken zum Ausdruck zu bringen“.
Kombinieren Sie Leistungsfähigkeit mit Verantwortung. Machen Sie Datenkompetenz zu einem Teil des Onboardings, damit jeder weiß, was als personenbezogene Daten, proprietärer Code, urheberrechtlich geschützter Inhalt oder anderes sensibles Material gilt und wie diese Regeln für Eingabeaufforderungen und Ausgaben gelten.
Legen Sie einfache Verhaltensregeln fest, protokollieren Sie die Nutzung und führen Sie einen Prüfpfad. Mit starkem Kontext, klarer Kommunikation und grundlegender Governance wird KI zu einem vertrauenswürdigen Assistenten und nicht zu einem Compliance-Risiko.
Vertrauen und Bestätigung bleiben nicht verhandelbar. Selbst starke Modelle brauchen Menschen, die die Ergebnisse interpretieren, die Abdeckung bestätigen und Standards einhalten. Der schnellste Weg, dieses Vertrauen zu gewinnen, ist Transparenz.
Wenn eine KI zeigen kann, warum sie einen Test oder eine Prioritätsreihenfolge vorgeschlagen hat, welche Signale sie verwendet hat, welche Codeänderungen oder früheren Fehler die Auswahl beeinflusst haben und wie sicher sie ist, ist die Wahrscheinlichkeit, dass Teams die Ergebnisse überprüfen, validieren und übernehmen, weitaus größer.
Suchen Sie nach Systemen, die:
• Erklären Sie die Beweggründe hinter jedem Vorschlag im Klartext
• Link zu den verwendeten Beweisen, wie z. B. Unterschiede, historische Fehler oder Abdeckungslücken
• Zeigen Sie Vertrauens- oder Risikowerte mit Hinweisen darauf an, was sie erhöhen oder senken würde
• Führen Sie einen klaren Prüfpfad, damit Sie ein Ergebnis reproduzieren und sehen können, wer es genehmigt hat
Mit dieser Sichtbarkeit wird HITL zum „Mensch an der Spitze“. Die Tester behalten die Verantwortung, während die KI nachvollziehbare Empfehlungen liefert, die einfacher zu validieren und sicherer zu skalieren sind.
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