Das Testjahr 2025 war von zwei Themen geprägt: KI und Barrierefreiheit. KI wirkt für Tester als Produktivitäts-Booster und beschleunigt das Erstellen von Testfällen, automatisierten Skripten und Testdaten, braucht aber erfahrene Menschen, die sie steuern und die Ergebnisse prüfen. Barrierefreiheitstests haben durch regulatorischen Druck zugelegt, ihr Aufwand wird aber regelmäßig unterschätzt, weil sich nur ein Teil automatisieren lässt.
Das Wichtigste in Kürze
- KI-Tools beschleunigen die Testarbeit als Produktivitäts-Booster. Sie brauchen aber erfahrene Tester, die wissen, welches Problem sie lösen wollen, und ersetzen kein menschliches Urteil.
- Agentische KI verschiebt die Rolle des Testers in Richtung Orchestrierung: Der Tester ist der Pilot, der KI-Agenten steuert, nicht der Co-Pilot, der Aufgaben der Automatisierung abarbeitet.
- Unternehmen unterschätzen regelmäßig den Aufwand für gründliche Barrierefreiheitstests, weil sich nur ein Teil der Prüfungen automatisieren lässt und manuelles Testen unverzichtbar bleibt.
- Artikel 4 der KI-Verordnung (AI Act) verlangt KI-Kompetenz von allen Beschäftigten. Ein kompetenter, risikobewusster Umgang mit KI-Tools wird damit zur Grundanforderung für das ganze Unternehmen, nicht nur für Spezialisten.
- KI-Systeme zu testen heißt nicht einfach, klassisches Testen auf ein neues Testobjekt anzuwenden: Nicht-deterministisches Verhalten verlangt andere Wege, Qualität zu bewerten, und je höher das Risiko im Einsatzgebiet, desto wichtiger wird gründliche Validierung.
KI beim Testen: zwischen Dystopie und Utopie gewinnt der Realismus
Auf den Testkonferenzen 2025 gab es ein beherrschendes Thema: KI beim Testen, und zwar in drei Spielarten. Testen mit KI, Testen von KI und das Testen von KI-Systemen. Keins davon wird wieder verschwinden, alle drei werden die Diskussion auch in zwei oder drei Jahren noch prägen.
Verändert hat sich in diesem Jahr die Haltung. Die erste Welle, die vor ein paar Jahren mit dem Aufkommen von GPT begann, drehte sich vor allem um Chancen und Möglichkeiten. Dann kamen zwei Extreme. Auf der einen Seite die Vorhersage, KI bringe die größte Disruption aller Zeiten und ersetze den Menschen. Auf der anderen ein neuer Realismus aus Sicht der Tester.
Dieser Realismus tut gut. KI ist ein gutes Werkzeug und eine echte Hilfe, aber sie bringt dich auf etwa 80 oder 90 Prozent, nicht bis ins Ziel. Skepsis brauchst du weiterhin. Deine Fähigkeiten auch. Die EuroSTAR-Konferenz im Juni hat die Stimmung in drei Worte gefasst: AI on trial, KI auf dem Prüfstand.
Was KI Testern wirklich bringt
Der Nutzen liegt in Tempo und Produktivität, nicht darin, menschliche Arbeit abzuschaffen. KI verstärkt, was du ohnehin tust: Du erreichst deine Ziele und erledigst deine Aufgaben in deutlich kürzerer Zeit als bisher. Außerdem kannst du Aufgaben angehen, die vorher außer Reichweite lagen.
Dieser Booster funktioniert nur mit erfahrenen Menschen dahinter. Du musst wissen, was du tust und welches Problem du lösen willst. Dann kannst du leistungsfähige Werkzeuge gezielt einsetzen. Fähigkeiten, Weiterbildung und eine grundlegende KI-Kompetenz sind die Voraussetzung, nicht etwas, das man hinterher nachschiebt.
Denkbare Anwendungsfälle gibt es Tausende: Generiere dies, analysiere das. Was oft fehlt, ist das strategische Ziel. Etwas mit KI zu machen, nur um es mit KI zu machen, ist kein Anwendungsfall. Umfragen und Statistiken zeigen, dass der erhoffte Produktivitätsgewinn manchmal ausbleibt, und viele Unternehmen bleiben vorerst zurückhaltend und abwartend.
Die Testarbeit verschiebt sich von der Analyse zur Generierung
Den größten kurzfristigen Nutzen bringt KI beim Testen dort, wo sie Artefakte erzeugt, nicht bei analytischer Arbeit. Eine Zahl aus dem letzten World Quality Report deutet darauf hin, dass sich der Einsatz weg vom Analysieren von Daten und Erkennen von Mustern verschiebt, hin zum Erstellen dessen, was Tester brauchen.
Diese Artefakte kennt jeder. Testideen. Testfälle mit Schritten. Automatisierte Skripte. Testdaten. Gut gemacht wird diese Generierung zu einem der größeren Vorteile, die KI einem Testteam bietet.
Barrierefreiheit testen: 2025 wuchs das Thema, weil die Regulierung es erzwang
Barrierefreiheitstests sind 2025 auf der Agenda nach oben gerückt, und der Grund ist der European Accessibility Act, in Deutschland umgesetzt im Barrierefreiheitsstärkungsgesetz. Ohne diesen regulatorischen Druck wäre Barrierefreiheit für viele Entscheider immer noch ein Nice-to-have, für das sie Ausgaben rechtfertigen müssten. Regulierung ist hier der Treiber, so wie die KI-Verordnung und die Vorgaben zur IT-Sicherheit ihre Themen vorantreiben.
Verglichen mit KI ist Barrierefreiheit ein kleineres, klarer abgegrenztes Thema. Es ist relevanter als in den Vorjahren, aber auf dieselbe Waage kann man die beiden nicht legen.
Warum Unternehmen Barrierefreiheitstests unterschätzen
Barrierefreiheit zu testen heißt nicht, ein einzelnes Tool oder ein Browser-Add-on laufen zu lassen, das die Website scannt und für fertig erklärt. Nur ein Teil der Prüfungen lässt sich automatisieren. Für den Rest braucht es Menschen, die manuell testen, und beide Ansätze ergänzen einander.
In diesem manuellen Anteil steckt der Aufwand. Kunden haben in diesem Jahr immer wieder unterschätzt, was ein gründlicher Barrierefreiheitstest kostet. In manchen Fällen kann der Testaufwand größer sein als der ursprüngliche Aufwand für Design und Umsetzung der Website.
Barrierefreiheit gehört ins Design, nicht erst in den Abschlusstest
Am saubersten ist es, Barrierefreiheit von Anfang an einzubauen, mit gutem Design und den passenden Frontend-Technologien. Der Barrierefreiheitstest wird dann zur Bestätigung, dass das Produkt stimmt, und nicht zur Rettungsaktion.
Der andere Weg ist verbreitet und teuer. Ein Team hat sich nie klar zur Barrierefreiheit positioniert, fängt erst im Abnahmetest (UAT) an zu testen und findet eine lange Liste von Problemen. Diese Probleme vor der Produktion abzufangen, ist effektiv. Effizient ist es nicht.
Wie viel Nacharbeit nötig wird, hängt davon ab, was vorher da war. Gab es nie eine tragfähige Architektur, brauchst du vielleicht andere Technologien oder Frontend-Frameworks und fängst praktisch bei null an. Technik allein löst das nicht. Die ganze Organisation muss verstehen, dass Barrierefreiheit eingebaut wird, genauso wie IT-Sicherheit, Usability und Performance eingebaute Qualität verlangen.
Manche Unternehmen haben Barrierefreiheit bis heute gar nicht auf dem Schirm, ob bewusst oder nicht. Ein Grund: Die Strafen sind deutlich niedriger als bei der DSGVO oder der KI-Verordnung und nicht an den Jahresumsatz gekoppelt. Also lautet die Rechnung vieler Unternehmen “mal sehen, was passiert”, und Barrierefreiheit wird als Nice-to-have behandelt. Das ist sie aber nicht.
Die Rolle des Testers verschiebt sich zur Orchestrierung
Agentische KI wird die Rolle des Testers weiter von der manuellen Ausführung wegbewegen. Statt jede Aufgabe selbst zu erledigen, steuerst du einen oder mehrere Agenten, die Teile der Arbeit für dich übernehmen.
Dabei kommt es auf das innere Bild an. Du bist der Pilot, der einen Co-Piloten einsetzt, nicht der Co-Pilot, der einem Piloten zuarbeitet. Deine Aufgabe ist die Orchestrierung: entscheiden, was zu tun ist, die Agenten steuern und das Ergebnis beurteilen.
“Ich bin der Pilot, ich nutze einen Co-Piloten. Ich bin nicht der Co-Pilot, der einen Piloten benutzt.”
(Florian Fieber)
KI-Kompetenz ist eine rechtliche Erwartung, nicht nur eine Fähigkeit
Artikel 4 der KI-Verordnung (AI Act) verlangt KI-Kompetenz von den Beschäftigten eines Unternehmens. Gemeint sind ausreichende Fähigkeiten, echte Erfahrung, die richtigen Werkzeuge und das Wissen, wie man damit arbeitet, und zwar nicht nur bei Spezialisten, sondern bei allen.
Für 2026 wird daraus eine konkrete Aufgabe für jedes Unternehmen. KI ist im Arbeitsalltag zum Alltagswerkzeug geworden. Die Frage ist nicht mehr, ob du sie nutzt, sondern ob du sie kompetent nutzt und ihre Risiken, Grenzen und Einschränkungen kennst.
KI-Systeme testen: noch eine Nische, aber eine mit hohem Risiko
Teil das Feld in Testen mit KI und Testen von KI. Den weitaus größeren Einfluss hat heute KI als Werkzeug, das Tester bei ihrer Arbeit unterstützt. Das Testen von KI-Systemen ist vergleichsweise noch klein.
Für alle, die KI-Komponenten in ihr Produkt einbauen, ist es allerdings keine Nische. Das Testobjekt ist ein nicht-deterministisches System, das sich anders verhält als klassische Software. Deine bestehenden Methoden, Prozesse und Werkzeuge gelten weiter, aber du musst herausfinden, wie du Qualität bewertest und Verhalten validierst, das sich nicht identisch wiederholt.
Das Risiko wächst mit dem Einsatzgebiet. Die KI-Verordnung setzt Grenzen für Systeme, bei denen viel auf dem Spiel steht: Chat-Assistenten in der Krankenversicherung, selbstfahrende Autos und Ähnliches. Dort haben Test und Qualitätssicherung echtes Gewicht.
So planst du deine Testkompetenzen für 2026
Den einen Weg zur Weiterbildung gibt es nicht. Konferenzen, YouTube-Videos, Präsenzschulungen, Webinare und Meetups passen zu unterschiedlichen Menschen, und eine Mischung funktioniert am besten. Auf Konferenzen tauschst du dich mit Leuten aus der Branche aus und holst dir Inspiration, die du vor dem Bildschirm allein nicht bekommst.
Bei den Zertifizierungen bietet das ISTQB-Certified-Tester-Portfolio zwei passende Wege. Ein Lehrplan behandelt seit etwa drei Jahren das Testen von KI-Systemen. Ein neuerer, zum Zeitpunkt des Gesprächs seit rund drei Monaten verfügbar, behandelt das Testen mit generativer KI. Beide zahlen direkt auf die KI-Kompetenz ein, die die KI-Verordnung jetzt erwartet.
In dieser Vielfalt steckt eine stille Methode. Wenn du fünf oder zehn Vortragenden zum selben Thema zuhörst, erkennst du das Muster, das sie gemeinsam haben. Diese Wiederholung ist die gemeinsame Basis eines Fachgebiets, und wer sie erkennt, lernt einzuschätzen, was wirklich zählt.
Diese grobe Aufteilung hilft beim Lernplan:
| Lernkanal | Was du davon hast |
|---|---|
| Konferenzen | Austausch mit Praktikern und Vordenkern, neue Inspiration |
| Schulungen und Zertifizierung (ISTQB Testen von KI, Testen mit generativer KI) | Strukturierte Grundlagen, KI-Kompetenz für dein Fachgebiet |
| Videos, Webinare, Meetups | Flexibles Auffrischen, wiederholter Kontakt, der die gemeinsame Basis sichtbar macht |
Häufig gestellte Fragen
Wie weit bringt dich KI beim Testen eigentlich?
Etwa 80 bis 90 Prozent, aber nicht ganz. KI ist eine echte Hilfe, doch der letzte Schritt hängt von kritischen, erfahrenen Leuten ab, die das Ergebnis überprüfen. Die Debatte im Jahr 2025 hat sich von beiden Extremen (dem Versprechen einer totalen Umwälzung und der Angst vor der Austauschbarkeit) wegbewegt und hin zu einem funktionierenden Realismus entwickelt, der durch das Thema der EuroSTAR-Konferenz „AI on trial“ eingefangen wurde.
Welche Testaufgaben profitieren derzeit am meisten von KI?
Die Generierung, nicht die Analyse. Eine Zahl aus dem letzten World Quality Report deutet auf eine Verlagerung weg von der Datenanalyse und dem Erkennen von Mustern hin zur Erstellung der Artefakte hin, die Tester benötigen: Testideen, Testfälle mit Schritten, automatisierte Skripte und Testdaten. Gut umgesetzt ist diese Generierung einer der größten Vorteile, die ein KI-gestütztes Testteam gewinnt.
Warum sind viele KI-Initiativen im Bereich des Tests fehlgeschlagen?
Weil das strategische Ziel fehlt. Es gibt Tausende von imaginären Anwendungsfällen nach dem Motto „Generiere dies, analysiere das“, aber etwas mit KI um der KI willen zu tun, ist kein Anwendungsfall. Umfragen und Statistiken zeigen, dass der Produktivitätsgewinn manchmal ausbleibt, weshalb viele Unternehmen zögerlich bleiben und die Entwicklung abwarten.
Kann das Testen der Barrierefreiheit allein durch einen automatisierten Scanner bewältigt werden?
Nein. Barrierefreiheitstests sind kein einzelnes Tool oder Browser-Add-on, das eine Website scannt und sie dann für fertig erklärt. Nur einige Prüfungen lassen sich automatisieren; der Rest erfordert manuelle Tests durch Menschen, und beide Ansätze ergänzen sich. In diesem manuellen Anteil steckt der eigentliche Aufwand, und genau das unterschätzen Kunden regelmäßig.
Was hat Barrierefreiheitstests für Unternehmen weiter oben auf die Tagesordnung gebracht?
Gesetzliche Vorschriften, insbesondere der European Accessibility Act. Ohne diesen Druck wäre Barrierefreiheit für viele Entscheidungsträger, die die Ausgaben rechtfertigen müssen, immer noch ein „Nice-to-have“. Das Muster lässt sich auf andere Bereiche übertragen, in denen die KI-Verordnung und IT-Sicherheitsvorschriften als Treiber wirken. Die Strafen sind hier weitaus geringer als bei der DSGVO, da sie nicht an den Jahresumsatz gekoppelt sind, weshalb manche Organisationen weiterhin abwarten.
Was kostet es, Barrierefreiheit erst nach den Benutzerabnahmetests zu beheben?
Eine ganze Menge. Teams, die sich nie endgültig für Barrierefreiheit entschieden haben, beginnen erst während der Benutzerakzeptanztests (UAT) mit dem Testen und stoßen dabei auf eine lange Liste von Problemen. Diese vor der Produktionsfreigabe zu entdecken, ist zwar effektiv, aber nicht effizient. Wenn keine nachhaltige Architektur vorhanden war, sind möglicherweise andere Technologien oder Frontend-Frameworks erforderlich, was bedeutet, fast bei Null anzufangen. In manchen Fällen übersteigt der Testaufwand sogar den ursprünglichen Aufwand für Design und Implementierung.
Verlangt die KI-Verordnung KI-Schulungen für alle Mitarbeiter?
Artikel 4 der KI-Verordnung (AI Act) stellt die Forderung an die gesamte Belegschaft eines Unternehmens, KI-Kompetenz zu besitzen, nicht nur bei Spezialisten. In der Praxis bedeutet das ausreichende Fähigkeiten, echte Erfahrung, die richtigen Tools und das Wissen, wie man mit ihnen umgeht. Die Frage ist nicht mehr, ob Menschen KI in ihrer täglichen Arbeit nutzen, sondern ob sie sie kompetent einsetzen können und ihre Risiken, Grenzen und Einschränkungen kennen.
Warum unterscheidet sich das Testen eines KI-Systems vom Testen herkömmlicher Software?
Das Testobjekt verhält sich nicht deterministisch, sodass dieselbe Eingabe nicht immer zum identischen Verhalten führt. Bestehende Methoden, Prozesse und Werkzeuge gelten zwar weiterhin, aber man muss herausfinden, wie man unter diesen Bedingungen die Qualität bewertet und Ergebnisse validiert. Das Risiko steigt mit der Nutzung: Die KI-Verordnung setzt Grenzen für Bereiche mit hohem Risiko, wie Chat-Assistenten in der Krankenversicherung oder selbstfahrende Autos.
