Künstliche Intelligenz ist mittlerweile ein Thema, das nahezu alle Branchen beeinflusst. Besonders in der Softwareentwicklung tut sich viel. Schlussfolgernd ist auch die Softwarequalitätssicherung ein Teil dieser technologischen Entwicklung.

Das Konzept trägt den Namen Autonomous Testing. Durch den Einsatz von KI und maschinellem Lernen werden Testfälle generiert, automatisiert und selbstständig ausgeführt – ohne menschliches Eingreifen.

Klingt ziemlich spannend und futuristisch, oder? Ist es tatsächlich auch!

Was ist Autonomous Testing?
Anders als traditionelle automatisierte Tests, die spezifische, vorher festgelegte Schritte ausführen, kann autonomes Testen Entscheidungen basierend auf Echtzeitdaten und vorherigen Testergebnissen treffen. KI-gestützte Testsysteme können sich an Veränderungen im Code anpassen, ohne dass manuelle Updates der Testskripte erforderlich sind.

Wie funktioniert Autonomous Testing?
👉 Testfall-Generierung: KI-Modelle analysieren die Software und generieren automatisch Testfälle. Diese Modelle können aus historischen Daten und bestehenden Mustern lernen, um sicherzustellen, dass alle wichtigen Szenarien abgedeckt sind.

👉 Testausführung: Die KI priorisiert Testfälle basierend auf der Analyse von Codeänderungen, führt die Tests durch, überwacht das Verhalten der Software und sammelt Daten über die Testergebnisse.

👉 Fehlererkennung und Selbstheilung: Wenn Fehler gefunden werden, kann die KI diese nicht nur melden, sondern in einigen Fällen auch automatisch beheben. Zum Beispiel werden Testskripte angepasst, die aufgrund von Codeänderungen fehlerhaft geworden sind.

👉 Lern- und Anpassungsfähigkeit: Mit jeder Ausführung lernt die KI dazu und verbessert ihre Fähigkeiten. Sie kann neue Funktionen erkennen und Tests entsprechend anpassen.

Beispiele für Tools und Frameworks:
👉 Testim.io: Nutzt KI, um Tests zu erstellen und zu warten.
👉 Mabl: Eine Plattform, die maschinelles Lernen verwendet, um Testprozesse zu optimieren.
👉 Functionize: Bietet KI-gestützte Testautomatisierung, die sich an Änderungen im Code anpasst.

Wie sich diesem Konzept entnehmen lässt, wird sich auch der berufliche Alltag und die Herangehensweise in der IT-Qualitätssicherung verändern. Probleme wie manuelle Testaufwände und hohe Fehleranfälligkeit können durch Autonomous Testing reduziert werden. Die Effizienz und Genauigkeit der Tests steigen, während die Belastung der Mitarbeiter sinkt. So können sich die Teams auf kreativere und strategischere Aufgaben konzentrieren, was letztlich zu einer höheren Softwarequalität und besseren Nutzererfahrungen führt.