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Additive Bias in der Software-Entwicklung
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“Tester werden in den nächsten Jahren mit eine Unmenge an Software überschwemmt, die mit Vibe-Coding erstellt wurde - Qualität rätselhaft!” - Richard Seidl
In den stillen Morgenstunden, wenn die ersten Codezeilen des Tages geschrieben werden, offenbart sich eine fundamentale Wahrheit unserer Branche: Software ist nicht für Maschinen gemacht – sie ist für Menschen gemacht. Und doch vergessen wir dies allzu oft, wenn wir über die Zukunft des Testens sprechen.
Ich glaube der wahre Fokus im Testing liegt nicht in Zukunft in der nächsten KI-gestützten Testautomatisierung oder dem neuesten Framework - die werden wir eh nutzen. Er liegt viel mehr in der Erkenntnis, dass Tester die Dolmetscher zwischen den Welten sind.
Ein Tester ist mehr als ein Qualitätswächter. Er ist ein Stakeholder-Manager, ein Netzwerker, der die lauten, leisen und stummen Erwartungen aller Beteiligten übersetzt.
KI und Automatisierung versprechen uns eine Welt fehlerfreier Software. Doch diese Verheißung trägt den Keim eines Missverständnisses in sich. Werkzeuge können Muster erkennen, Regressionen aufspüren, Performance messen – aber können sie verstehen, was es bedeutet, wenn ein Nutzer frustriert vor einem Ladebildschirm sitzt, während seine Tochter ungeduldig auf das gemeinsame Spiel wartet?
Die Zukunft gehört nicht der Automatisierung statt dem Menschen, sondern der Automatisierung für den Menschen. KI-Tools werden zu Sparringpartner der Tester, die ihnen erlauben, tiefer zu sehen, weiter zu hören, mehr zu erfahren und besser Informationen zu bekommen.
Wir sehen jetzt schon: Gerade in der Software-Entwicklung bringt KI unheimlich viel. Von Code-Reviews, Refactoring bis zur Codegenerierung und Vibe-Coding. Die gesteigerte Produktivität der Entwickler heisst aber auch: Da kommt viel auf Tester zu, was bewältigt werden muss.
Neben Automatisierung werden Priorisierung, Abstimmung und Risikoorientiertes Testen noch viel wichtiger werden - und dafür braucht es eine Menge Soft-Skills: Resilienz, Konfliktmanagement, Kommunikation und ein Meta-Blick. Und diese Skills fallen nicht vom Himmel, sondern müssen erarbeitet werden.
Die Zukunft des Testens liegt nicht in der Perfektion unserer Werkzeuge, sondern in der Tiefe unserer Menschlichkeit. Lasst uns Tools als das nutzen, was sie sind: Verstärker unserer Fähigkeiten, nicht deren Ersatz. Gerne auch Pair-Testing mit der KI.
Wenn wir das nächste Mal vor einem Testplan sitzen, sollten wir uns fragen: Teste ich für die Maschine oder für den Menschen dahinter? Denn am Ende des Tages, wenn alle Tests grün leuchten und die Deployment-Pipeline durchgelaufen ist, bleibt eine einzige Frage: Haben wir die Arbeit und Leben von Menschen heute ein kleines bisschen besser gemacht?
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