KI-gestützte Softwaretests: Wir setzen die KI-Agenten ein!
Softwaretests waren schon immer mit monotonen Aufgaben verbunden: Testfällen schreiben, überprüfen und automatisieren…
Hinzu kommt, dass Entwicklungsprojekte immer komplexer werden, immer mehr Code geschrieben wird und immer weniger Zeit für die Vorbereitung und Durchführung unserer Testfälle zur Verfügung steht. Zeitdruck beeinträchtigt oft die Qualität der Testfälle und erschweren deren Automatisierung.
KI-gestützte Softwaretests: funktioniert das?
Kein Wunder, dass sich viele von uns beim Aufkommen der KI gefragt haben: Könnte sie Testern bei ihrer täglichen Arbeit helfen?
Natürlich haben wir von Beginn an generative KI eingesetzt. Das war für die Generierung von Ideen und Testfallentwürfen in Ordnung, aber bald wurden die Grenzen deutlich:
- sie funktioniert nicht unabhängig,
- sie arbeitet reaktiv (statt proaktiv),
- sie konzentriert sich nur auf Teilaufgaben,
- es fehlt ihr ein systematischer Ansatz,
- und darüber hinaus lässt sie sich nicht in große Unternehmenssysteme integrieren.
Wir mussten weitermachen: Wir haben unser erstes Testteam aus KI-Agenten zusammengestellt.
Wer sind diese KI-Agenten und was machen sie?
Unser KI-Testteam besteht aus folgenden Mitgliedern:
- Testdesigner – schreibt allgemeine Testfälle
- Testfallautor – schreibt spezifische Testfälle
- Testfallprüfer – überprüft die Testfälle
Unsere KI-Agenten arbeiten nicht mehr auf einer Frage-Antwort-Basis. Sie reagieren auf Events, integrieren sich in Arbeitsabläufe und lösen Aufgaben selbstständig. Sie sind in der Lage, zielorientiert zu arbeiten.
Sie nutzen bekannte Tools auf integrierte Weise – Excel, Jira, Confluence, Figma, Selenium, Playwright usw.
Die Agenten können nicht nur eigenständig, sondern auch über einen Workflow zusammenarbeiten. Die wichtigsten Schritte des Prozesses sind wie folgt:
Der Prozess wird mithilfe eines JavaScript-basierten Agent-Orchestrators koordiniert. Während des Workflows
- lesen die Agenten die Daten aus einer komplexen Beschreibung,
- strukturieren sie
- und schreiben die Testfälle in einem Standardformat, wodurch sie für die automatisierte Ausführung geeignet sind.
Was sind die Ergebnisse? Was haben wir gelernt?
Basierend auf den Spezifikationen wurden Testfälle in einem einheitlichen, standardisierten Format erstellt, die ausreichend detailliert für die Automatisierung waren und alle Anforderungen abdeckten.
Es wurden auch Testfälle erstellt, die bei manuellen Tests leicht übersehen werden könnten, wie API-Aufrufe und Token-Handling.
Wir haben festgestellt, dass KI zwar einen Großteil der Arbeit übernimmt, die Aufsicht durch Experten jedoch nach wie vor unerlässlich ist. Darüber hinaus verändert sich auch die Rolle der (menschlichen) Tester: Der Schwerpunkt verlagert sich vom Schreiben von Testfällen hin zur Anleitung und Überwachung des Prozesses.
Und was vielleicht am wichtigsten ist: Allein bei der Erstellung von Testfällen konnten wir Zeitersparnisse von 20 bis 30 % erzielen. Obwohl jedes Unternehmen, jedes Entwicklungsprojekt und jeder Testprozess unterschiedlich ist, kann die Einführung von KI-gestützten Tests zu noch größeren Zeitersparnissen führen, wenn sie auf den gesamten Prozess angewendet werden. Dies kann auch zu erheblichen Kosteneinsparungen führen.
Was wird die Zukunft bringen?
Unser Ziel ist es nicht, ein „out of the box“-Produkt zu entwickeln. Wir entwickeln Kompetenzen und Methoden, die es uns ermöglichen, flexible Lösungen anzubieten, die auf die Anforderungen einer bestimmten Umgebung zugeschnitten sind und an jeden großen Unternehmensprozess angepasst werden können.
Das ist unser Weg in die Zukunft – und genau das macht KI beim Testen von Software so wertvoll.
Ist es auch in IhremUnternehmen so, dass Sie Schwierigkeiten haben, Testtermine einzuhalten? Es wäre ein Gespräch wert.
