Softwaretest steht unter ständigem Wandel. Künstliche Intelligenz dominiert die Diskussion, beeinflusst Testdaten, Automatisierung und Rollenbilder. Die Unsicherheit am Arbeitsmarkt wächst, da klassische Tester- und QA-Lead-Positionen seltener werden und Unternehmen auf effiziente Tools und Low-Code-Lösungen setzen. Gleichzeitig brauchen komplexe Systeme weiterhin Fachwissen: Nur wer sich ständig weiterbildet, technische Grundlagen versteht und über den Tellerrand blickt, bleibt relevant.
In dieser Episode spreche ich mit Daniel Knott über das Jetzt im Softwaretesten: KI, Agenten und unseren Werkzeugkoffer. Wir erkunden produktive Use Cases wie Dokumentanalyse, Testdatengenerierung und Copiloten, sprechen über MCP und Agenten und fragen uns, wo echter Mehrwert entsteht. Gleichzeitig blicken wir auf Risiken: mehr generierter Code, fragliche Qualität, kommende Refactorings. Was heißt das für uns Tester? Tiefer Systemblick, Domänenwissen, klare Kommunikation im Team, Pyramide und Quadranten neu schärfen.
"Ich habe jetzt auch schon öfters gesehen, dass man durch die KI nochmal einen ganz anderen Blick auf Daten bekommt oder auf Datenzusammenhänge, um dann halt die richtigen Entscheidungen zu treffen." - Daniel Knott
Daniel Knott liebt digitale Produkte mit hoher Qualität, seien es Web- oder native mobile Anwendungen. Er arbeitet seit fast 20 Jahren in der IT-Branche und hat Erfahrung mit praktischen Softwaretests für Desktop-, Web- und mobile Anwendungen. Er arbeitete auch als Produktmanager für mobile und Web-Produkte. Zurzeit arbeitet Daniel als IT-Manager als Head of Engineering und unterstützt Software-Entwicklungsteams dabei, großartige Produkte mit hoher Qualität zu liefern.Daniel hat zwei Bücher geschrieben - 'Hands-On Mobile App Testing' und 'Smartwatch App Testing' - und ist ein häufiger Blogger und Konferenzsprecher. Im Jahr 2022 gründete er außerdem seinen YouTube-Kanal über Software Testing, der inzwischen mehr als 145.000 Abonnenten hat.
Die Welt des Softwaretestens verändert sich rasant. Neue Technologien, wandelnde Jobprofile und der Einfluss von künstlicher Intelligenz stellen die Community vor spannende, manchmal auch beängstigende Fragen. Im aktuellen Podcast beleuchtet Richie zusammen mit Tester-Legende Daniel Knott, was Tester heute beschäftigt und welche Möglichkeiten sich bieten, um nicht den Anschluss zu verlieren.
Kaum ein Thema beschäftigt die Test-Community so sehr wie KI. Daniel berichtet, dass sich inzwischen nicht nur große Fachmagazine, sondern auch lokale Werbezeitungen damit auseinandersetzen. Für viele wirkt es fast wie ein Dauerrauschen – trotzdem treibt KI gerade das Testen deutlich voran.
Ein Beispiel: Aufgaben wie Testdatengenerierung oder das Bewerten großer Datenmengen sind mit KI-Lösungen viel leichter geworden. Copiloten können Code erklären, Zusammenhänge finden oder helfen, Skripte zur Automatisierung zu schreiben, selbst wenn man kein Profi-Entwickler ist. Gleichzeitig keimt Unsicherheit: Wird künftig so viel Code per KI erzeugt, dass die Qualität leidet? Wer prüft am Ende die Arbeit der Maschinen? Tester bleiben gefragt – mit dem Unterschied, dass sie sich schnell auf Neues einstellen müssen.
Mit neuen Tools und KI-Unterstützung wächst die Gefahr, dass alte Jobprofile verschwinden. Viele Unternehmen verschlanken ihre QA-Abteilungen. Besonders betroffen sind aktuell erfahrene Spezialisten, etwa Testmanager oder QA-Leads.
Daniel benennt klar: Gerade auf LinkedIn suchen viele erfahrene Tester und Entwickler neue Stellen. Im regulierten Sektor sieht es noch etwas stabiler aus. Doch auch hier spüren viele Tester Druck. Management entscheidet oft rein nach Zahlen und greift beim Rotstift zuallererst beim Testen – nach dem Motto: "Da kann man was weglassen, die Entwickler machen das mit."
Neben KI ist auch die Testautomatisierung im Umbruch. Viele Unternehmen setzen verstärkt auf Low-Code und No-Code-Lösungen, damit auch Nicht-Experten Tests schreiben können. Gleichzeitig merken Teams aber, dass jede neue Anwendung, je mehr Ebenen und Abhängigkeiten sie hat, andere Teststrategien verlangt.
Die gute alte Testpyramide kommt wieder ins Gespräch. Unternehmen prüfen: Welche Tests brauchen wir wirklich auf UI-Ebene? Wo können wir Zeit und Aufwand sparen, indem wir tiefer testen? Kommunikation zwischen Entwicklern, Testern und Produktmanagern wird wichtiger denn je. Hier zeigen einfache Modelle wie die Testpyramide oder Agile Testing Quadrants ihren Wert – sie helfen, Diskussionen zu starten und klare Verantwortlichkeiten festzulegen.
Was sollten Tester heute können? Daniel rät: Nicht nur auf technische Skills oder Automatisierung setzen. Wer neu beginnt, sollte die Grundlagen festigen: Was sind Testarten, wie beschreibt man Fehler, was sind Key Begriffe? Mit etwas Erfahrung lohnt es sich, Systemarchitekturen zu verstehen – also wie moderne Anwendungen und ganze Systemlandschaften funktionieren.
Wichtig: Branchenspezifisches Wissen zählt immer mehr. KI kann heute Daten auswerten, aber kein Expertenwissen ersetzen. Außerdem bleiben nicht-funktionale Anforderungen wie Security und Accessibility oft Randthemen – dabei steckt hier viel Potenzial. Also dranbleiben und sich ein Feld heraussuchen, das einen interessiert.
Highlight der Folge: Das offene, unterstützende Klima in der Test-Community. Auf Konferenzen, in Blogs, auf YouTube – wie bei Daniels eigenem Kanal – wird Wissen geteilt, Fragen werden offen besprochen. Gerade in unsicheren Zeiten zahlt sich das aus, denn das Lernen voneinander bereichert alle.
Die Welt rund ums Testen ändert sich schneller als je zuvor. KI, neue Tools und die Veränderungen auf dem Arbeitsmarkt machen die Zukunft spannend und manchmal auch anstrengend. Wer sich regelmäßig weiterbildet, offen bleibt und sich in der Community austauscht, wird trotzdem viele Chancen entdecken. Testen bleibt wichtig – nur nicht mehr wie gestern.