Jahresrückblick: KI und Zugänglichkeit

Das Testen von Software im Jahr 2025 wird von zwei Kräften bestimmt: KI und Zugänglichkeit. KI dient als Produktivitätsschub für Tester, indem sie die Erstellung von Testfällen, automatisierten Testskripten und Testdaten beschleunigt, während erfahrene Menschen für die Anleitung und Validierung der Ergebnisse benötigt werden. Das Testen der Zugänglichkeit hat aufgrund des regulatorischen Drucks zugenommen, aber der Aufwand wird immer wieder unterschätzt, da nur ein Teil davon automatisiert werden kann.

Das Wichtigste in Kürze

• KI-Tools beschleunigen die Testarbeit als Produktivitätsverstärker, aber sie erfordern erfahrene Tester, die wissen, welches Problem sie lösen, und sind kein Ersatz für menschliches Urteilsvermögen.
• Agenten-KI verlagert die Rolle des Testers in Richtung Orchestrierung: Der Tester agiert als Pilot, der die KI-Agenten steuert, und nicht als Co-Pilot, der von der Automatisierung vorgegebene Aufgaben ausführt.
• Unternehmen unterschätzen regelmäßig den Aufwand für umfassende Tests der Zugänglichkeit, weil nur ein Teil der Prüfungen automatisiert werden kann und manuelles Testen weiterhin unerlässlich ist.
• Artikel 4 des EU-KI-Gesetzes verlangt von allen Beschäftigten KI-Kenntnisse und macht den kompetenten und risikobewussten Umgang mit KI-Tools zu einer grundlegenden Anforderung für das gesamte Unternehmen, nicht nur für Spezialisten.
• Das Testen von KI-Systemen ist nicht einfach ein herkömmliches Testen, das auf ein neues Objekt angewendet wird: Nicht-deterministisches Verhalten erfordert andere Ansätze zur Risikobewertung, und je höher der Risikobereich ist, desto wichtiger wird eine strenge Validierung.

KI im Software Testen liegt zwischen Dystopie und Utopie, und der Realismus gewinnt

Das beherrschende Thema auf den Testkonferenzen im Jahr 2025 war KI: Testen mit KI, Testen von KI und Testen von KI-Systemen. Keines dieser Themen wird verschwinden. Sie werden auch in zwei oder drei Jahren noch die Diskussion bestimmen.

In diesem Jahr hat sich die Einstellung geändert. Bei der ersten Welle, die mit dem Aufkommen von GPT vor ein paar Jahren begann, ging es hauptsächlich um Chancen und Möglichkeiten. Dann kamen zwei Extreme. Auf der einen Seite die Vorhersage, dass die KI die größte Störung aller Zeiten mit sich bringt und der Mensch ersetzt wird. Auf der anderen Seite ein neuer Realismus aus der Sicht des Testers.

Dieser Realismus ist gesund. KI ist ein gutes Werkzeug und eine echte Hilfe, aber sie bringt dich nur auf etwa 80 oder 90 Prozent, nicht auf den ganzen Weg. Du musst immer noch skeptisch sein. Du brauchst immer noch deine Fähigkeiten. Die Eurostar-Konferenz im Juni hat die Stimmung in drei Worten zusammengefasst: KI auf dem Prüfstand.

Was bringt KI den Testern wirklich?

Der Vorteil liegt in der Geschwindigkeit und Produktivität, nicht in der Abschaffung der menschlichen Arbeit. KI unterstützt dich bei dem, was du bereits tust, und ermöglicht es dir, deine Ziele zu erreichen und deine Aufgaben in viel kürzerer Zeit als bisher zu erledigen. Außerdem kannst du damit Aufgaben übernehmen, die vorher unerreichbar waren.

Dieser Booster funktioniert nur mit erfahrenen Menschen dahinter. Du musst wissen, was du tust und welches Problem du lösen willst, dann kannst du dir leistungsfähige Werkzeuge an die Hand geben. Fähigkeiten, Weiterbildung und grundlegende KI-Kenntnisse sind die Vorbedingung, nicht eine nachträgliche Maßnahme.

Es gibt Tausende von Anwendungsfällen: dies generieren, das analysieren. Das strategische Ziel fehlt oft. Etwas mit KI um seiner selbst willen zu tun, ist kein Anwendungsfall. Umfragen und Statistiken zeigen, dass der tatsächliche Produktivitätsgewinn manchmal ausbleibt, und viele Unternehmen bleiben vorerst zurückhaltend und wachsam.

Die Arbeit des Testens verlagert sich von der Analyse zur Generierung

Der größte kurzfristige Nutzen von KI beim Testen liegt in der Generierung von Artefakten, nicht in der analytischen Arbeit. Eine Zahl im letzten World Quality Report deutet darauf hin, dass sich die Arbeit von der Analyse von Daten und der Befundung von Mustern auf die Erstellung von Dingen verlagert, die Tester brauchen.

Diese Artefakte sind bekannt. Test-Ideen. Testfälle mit Schritten. Automatisierte Skripte. Testdaten. Wenn diese Generierung gut gemacht ist, wird sie zu einem der größten Vorteile, die KI einem Test-Team bietet.

Testen der Zugänglichkeit wuchs, weil die Gesetzgebung es erzwang

Das Testen der Zugänglichkeit rückte 2025 auf die Tagesordnung, und der Grund dafür ist die EU-Behindertenrechtsverordnung. Ohne diesen regulatorischen Druck wäre die Zugänglichkeit für viele Entscheidungsträger/innen immer noch ein Nice-to-have, für das sie ihre Ausgaben rechtfertigen müssen. Die Regulierung ist hier der Treiber, so wie das KI-Gesetz und die IT-Sicherheitsvorschriften ihre Bereiche vorantreiben.

Im Vergleich zur KI ist die Zugänglichkeit ein kleineres und begrenzteres Thema. Es ist relevanter als in den vergangenen Jahren, aber man kann die beiden nicht auf die gleiche Waage legen.

Warum Unternehmen das Testen der Zugänglichkeit unterschätzen

Testen der Zugänglichkeit ist kein einzelnes Tool oder ein Browser-Add-on, das deine Website scannt und sie für fertig erklärt. Nur einige Prüfungen können automatisiert werden. Für den Rest braucht es Menschen, die manuelle Tests durchführen, und die beiden Ansätze ergänzen sich gegenseitig.

In diesem manuellen Anteil verbirgt sich der Aufwand. In diesem Jahr haben Kunden wiederholt unterschätzt, was ein gründlicher Test der Zugänglichkeit kostet. In manchen Fällen kann der Testaufwand den ursprünglichen Entwurf und die Umsetzung der Website übersteigen.

Zugänglichkeit gehört in den Entwurf, nicht in den abschließenden Test

Die sauberste Art, mit Zugänglichkeit umzugehen, ist, sie von Anfang an einzubauen, mit gutem Design und den richtigen Frontend-Technologien. Das Testen der Zugänglichkeit wird dann zu einer Validierung, die bestätigt, dass das Produkt einwandfrei ist, und nicht zu einer Rettungsaktion.

Der alternative Weg ist üblich und teuer. Ein Team hat sich nie über die Zugänglichkeit Gedanken gemacht, beginnt erst während der UAT mit dem Testen und findet eine lange Liste von Problemen. Diese Probleme vor der Produktion abzufangen, ist effektiv. Aber es ist nicht effizient.

Wie viel Nacharbeit nötig ist, hängt davon ab, was vorher war. Wenn es nie eine tragfähige Architektur gab, brauchst du vielleicht andere Technologien oder Frontend-Frameworks und musst praktisch bei Null anfangen. Technologie allein löst das Problem nicht. Die gesamte Organisation muss verstehen, dass Zugänglichkeit eingebaut ist, genauso wie IT-Sicherheit, Gebrauchstauglichkeit und Performanztests eingebaute Qualität verlangen.

Einige Unternehmen sind sich der Zugänglichkeit immer noch nicht bewusst, sei es freiwillig oder aus anderen Gründen. Ein Grund dafür ist, dass die Strafen weitaus geringer sind als bei der DSGVO oder dem kommenden KI-Gesetz und nicht an den Jahresumsatz gebunden sind. Die Rechnung vieler Unternehmen lautet daher: “Mal sehen, was passiert”, und Zugänglichkeit wird als ein Nice-to-have behandelt. Das ist sie aber nicht.

Die Rolle des Testers verschiebt sich in Richtung Orchestrierung

Agentische KI wird die Rolle des Testers immer weiter von der manuellen Ausführung von Aufgaben entfernen. Anstatt jede Aufgabe von Hand zu erledigen, leitest du einen oder mehrere Agenten an, die Teile der Arbeit für dich erledigen.

Das mentale Modell ist hier wichtig. Du bist der Pilot, der einen Co-Piloten einsetzt, nicht der Co-Pilot, der einen Piloten bedient. Deine Aufgabe ist die Orchestrierung: Du entscheidest, was getan werden muss, steuerst die Agenten und beurteilst das Ergebnis.

Ich bin der Pilot, ich benutze einen Co-Piloten, ich bin nicht der Co-Pilot und benutze einen Piloten.

• Florian Fieber

KI-Kompetenz ist eine rechtliche Erwartung, nicht nur eine Fähigkeit

Artikel 4 des EU-KI-Gesetzes fordert KI-Kenntnisse von den Mitarbeitern eines Unternehmens. Das bedeutet, dass nicht nur Spezialisten, sondern alle Mitarbeiter/innen über ausreichende Kenntnisse, Erfahrung und die richtigen Werkzeuge verfügen und wissen, wie man damit arbeitet.

Im Jahr 2026 wird dies zu einer konkreten Aufgabe für jedes Unternehmen. KI ist ein Gebrauchsgegenstand in der täglichen Arbeit. Die Frage ist nicht mehr, ob du sie einsetzt, sondern ob du sie kompetent nutzen kannst und ihre Risiken, Grenzen und Möglichkeiten kennst.

Das Testen von KI ist immer noch eine Nische, aber eine mit hohem Risiko

Unterteile das Feld in Testen mit KI und Testen von KI. Der weitaus größere Einfluss kommt heute von KI als Testmittel, das Tester bei ihrer Arbeit unterstützt. Das Testen von KI-Systemen ist noch vergleichsweise klein.

Für jeden, der KI-Komponenten in seinem Produkt einsetzt, ist es keine Nische. Das Testobjekt ist ein nicht-deterministisches System, das sich anders verhält als herkömmliche Software. Deine bestehenden Methoden, Prozesse und Werkzeuge gelten weiterhin, aber du musst herausfinden, wie du die Qualität bewerten und ein Verhalten validieren kannst, das sich nicht identisch wiederholt.

Das Risiko steigt mit der Nutzung. Das KI-Gesetz setzt Grenzen für Systeme, bei denen viel auf dem Spiel steht: Chat-Assistenten in der Krankenversicherung, selbstfahrende Autos und Ähnliches. In diesen Bereichen haben Tests und Qualitätssicherung einen hohen Stellenwert.

So planst du deine Test-Fähigkeiten für 2026

Es gibt nicht nur einen Weg, um sich weiterzubilden. Konferenzen, YouTube-Videos, Vor-Ort-Schulungen, Webinare und Meetings eignen sich für unterschiedliche Menschen, und ein Mix funktioniert am besten. Auf Konferenzen kannst du dich mit Leuten aus der Branche austauschen und dich inspirieren lassen, was du auf dem Bildschirm allein nicht schaffst.

Was die Zertifizierung angeht, so bietet das ISTQB Certified Tester Portfolio zwei relevante Wege. Der eine Lehrplan deckt seit etwa drei Jahren das Testen von KI-Systemen ab. Ein neuerer, der seit etwa drei Monaten verfügbar ist, behandelt das Testen mit generativer KI. Beide führen direkt zu den KI-Kenntnissen, die das KI-Gesetz jetzt erwartet.

In dieser Vielfalt verbirgt sich eine stille Methode. Wenn du fünf oder zehn Redner/innen zum gleichen Thema zuhörst, erkennst du das Muster, das sie gemeinsam haben. Diese Wiederholung ist die gemeinsame Basis eines Fachgebiets, und wenn du sie erkennst, lernst du zu beurteilen, was wirklich wichtig ist.

Nutze diese grobe Aufteilung, wenn du einen Lernplan erstellst: