Software-Testing-Trends für die nahe Zukunft umfassen drei Kernbereiche: KI sowohl als Testobjekt als auch als Werkzeug, professionelles Testdatenmanagement und ganzheitliche Qualitätssicherung unter regulatorischem Druck. Entscheidend dabei ist, dass Qualität nicht mehr als isolierte Tester-Aufgabe gilt, sondern als gemeinsame Teamverantwortung, die soziale Kompetenz und kooperatives Arbeiten voraussetzt.
Das Wichtigste in Kürze
- KI als Testwerkzeug ist nur dann sinnvoll, wenn ein konkretes Problem existiert, das sie löst. Werkzeuge ohne Problemlösung bringen keinen Nutzen, egal wie groß das Budget ist.
- Testdatenmanagement wird durch regulatorische Vorgaben wie den Cyber Resilience Act und die Barrierefreiheitspflicht künftig noch stärker an Bedeutung gewinnen.
- Nicht-funktionale Qualitätsmerkmale wie Performance, Usability und Sicherheit müssen von Beginn an ins Design einfließen, nicht erst beim abschließenden Test.
- Statische Code-Analyse ist ein sofort verfügbares, automatisches Werkzeug für Code-Reviews und den Abbau technischer Schulden, das viele Teams noch immer zu wenig nutzen.
- Software-Qualität gelingt nur als Teamleistung: Tester, die Wissen über das gesamte Produkt einbringen und Kommunikation aktiv gestalten, sind dafür besser positioniert als jede Einzelrolle.
Welche Trends sollten Tester wirklich im Blick behalten?
KI steht ganz oben, aber nicht als Selbstzweck. Für Tester gibt es zwei Fragen: Wie testet man KI, und wie hilft KI beim Testen? Beides ist ein junges Feld, anders als der jahrzehntelang eingespielte Umgang mit klassischer Software.
Beim Testen von KI taucht eine alte Frage in neuer Schärfe auf: Was bedeutet Qualität in diesem Kontext? Das klassische Tester-Muster, Testfall rein, erwartetes Ergebnis raus, greift hier oft nicht. Stattdessen braucht es andere Methoden, etwa statistische Ansätze. Wer im Bereich Softwareentwicklung arbeitet, sollte zumindest eine Idee davon haben, auch ohne KI-Experte zu sein.
Bei der zweiten Frage, KI als Werkzeug fürs Testen, lohnt ein nüchterner Blick. KI ist ein Tool. Die Frage ist nicht, welches Tool man installiert, weil gerade ein KI-Budgettopf offensteht, sondern welches konkrete Problem gelöst werden soll. Gibt es ein Problem, das KI löst, dann her damit. Bringt das Werkzeug keinen Nutzen, kann man es lassen.
Wenn es ein Problem gibt, das ich mit KI lösen kann, dann her damit. Nur sich da jetzt irgendwelche Tools zu installieren, die gar keinen Nutzen bringen, bringt gar nichts. Richard Seidl
Sinnvolle Ansatzpunkte gibt es genug: Anforderungen besser verstehen oder vollständiger machen, Spezifikationen sauberer abarbeiten, bessere Testfälle erzeugen, Automatisierung unterstützen. Das ist legitimer Einsatz. Spielerei mit Copilot ist nur dann gerechtfertigt, wenn sie das Entwickeln tatsächlich schneller oder besser macht.
Testdaten bleiben ein Dauerthema
Testdatenmanagement fällt vielen Unternehmen schwer, und das wird sich so schnell nicht ändern. Unter KI-Gesichtspunkten kommt das Thema in neuer Form zurück. Testdaten-Spezialisten werden in den nächsten Jahren weiter gebraucht.
Dazu kommen regulatorische Vorgaben, die den Druck erhöhen: Cyber Resilience Act, Usability-Anforderungen, der Barrierefreiheitsplan. Sie zwingen dazu, Qualität breiter zu denken als bisher.
Qualität ganzheitlich denken, nicht erst am Ende prüfen
Die Trennung von Entwickler und Tester funktioniert nicht mehr. Selbst in einem agilen Team reicht es nicht, wenn der eine entwickelt und es dann zum anderen rüberschiebt, der danach testet. Qualität muss integraler gedacht werden.
Das betrifft besonders die nicht-funktionalen Tests. Wer erst am Schluss einen Penetrationstest, einen Performance- oder einen Usability-Test fährt und dort Probleme findet, dreht das große Rad zurück. Dann steht plötzlich die Frage im Raum, ob das Framework passt oder die Architektur die richtige ist. Ein großes Fass, das sich spät öffnet.
Diese nicht-funktionalen Themen schon im Design mitzudenken, erspart spätere Korrekturen. Tester können hier viel beitragen. Das gilt nach außen wie nach innen, etwa bei der Wartbarkeit. In vielen Unternehmen läuft 10, 20 oder 30 Jahre alte Software, deren technische Schuldenberge nur hin und her geschoben werden. Für künftige Software sollte man das gar nicht erst so weit kommen lassen.
Warum scheitert Software-Testing in der Praxis am häufigsten?
Der häufigste Fehler ist, gar keine Strategie zu haben. Es braucht kein 40-seitiges Testkonzept, aber eine grobe Checkliste: Welche Teststufen, welche Testarten, was an Testautomatisierung, wie steht es um statische Analyse, Reviews und Testmethoden? Für jeden Punkt lässt sich dann mit risikobasiertem Blick entscheiden, ob das Projekt ihn braucht.
Nicht jedes Projekt braucht einen vollumfänglichen Integrationstest oder einen vollautomatisierten UI-Test. Man darf Dinge anders lösen. Aber man muss sich einmal Gedanken dazu machen. Genau dieser Schritt fehlt oft.
Der zweite Klassiker betrifft die Qualität der Tests. Es gibt häufig viele Testfälle, ob Unit-Tests, Systemtests oder fachliche Tests, oft sogar automatisiert. Trotzdem bleibt Luft nach oben. Bei Unit-Tests läuft man gern dem Abdeckungsmaß hinterher: 80 Prozent Codeabdeckung gelten als Pflicht. Ob zusätzliche Testfälle mit anderen Werten sinnvoll wären, die die Abdeckung nicht erhöhen, aber besser prüfen, fällt dabei oft unter den Tisch.
Statische Analyse ist ein No-Brainer
Statische Analyse gehört zu den klarsten Quick Wins, die im Testing oft liegen gelassen werden. Die Tools existieren seit Jahren und liefern faktisch einen automatischen Reviewer für Code und Dokumente.
Während überall KI gefordert wird, steht hier ein fertiger Automat bereit, der Input für den Abbau technischer Schulden liefert. Die übliche Ausrede, das Tool werfe zu viele Befunde aus, zählt nur halb. Natürlich muss man die Ergebnisse bearbeiten. Aber dafür lässt sich eine Strategie überlegen, die nicht schmerzhaft ist. Niemand muss sich ein Jahr lang nur in Fehlerbehebung verkriechen. Das lässt sich in das Tagesgeschäft integrieren.
Welche Fähigkeiten brauchen Tester für die Zukunft?
Die wichtigste Entwicklung liegt nicht im Fachlichen, sondern in der Zusammenarbeit. Die erste Idee von Agilität bestand oft darin, einen Tester ins Dev-Team zu setzen. Der saß dann im Sprint, bekam am Ende die Software hingeworfen und testete drauflos. Fand er Fehler, platzte das Review. So funktioniert es heute nicht mehr.
Gute Teams leben von Soft- und Social Skills. Wie kommuniziert man miteinander, wie transparent ist man, wie arbeitet man in Pair-Programming oder Pair-Testing zusammen? Hier verbreitet sich Wissen. Tester fangen an, ein wenig zu coden, Entwickler entwickeln Qualitätsbewusstsein, statt erst zu entwickeln und dann zu testen.
Der Tester war traditionell der, der das ganze Produkt überblickte und alle Leute kannte, weil er ständig nachfragen musste. Diese Position im Netz des Projekts prädestiniert die Rolle dafür, Qualität ganzheitlich zu steigern und aus dem Silo des Testings herauszutreten. Qualität fängt vorne bei den Anforderungen an.
Statt Anforderungen nur zu reviewen und auf Mängel hinzuweisen, geht es um konstruktiven Beitrag: Entwicklern helfen, Prüfungen in der IDE anzupassen, eine bessere Codebasis schaffen. Es zählen die Skills, nicht die Rolle. Wer von Elfenbeinturm-Kommunikation per Jira-Ticket auf gemeinsames Draufschauen umstellt, kommt weiter.
Wie aus Nebeneinander ein echtes Team wird
Ein Beispiel aus der Finanzbranche zeigt, wie der Wandel aussieht. Ein Team stellte auf agil um und stellte sich gleich die Frage, was mit dem Testteam passiert. Man steckte einen Tester ins Team, der seinen Sprint absaß und in einem alten, großen Testmanagement-Tool manuelle Testfälle schrieb, während die Entwickler eine User Story nach der anderen abarbeiteten. Das funktionierte vorne und hinten nicht.
Über Retrospektiven und gemeinsame Arbeit kam das Team Schritt für Schritt in mehr Kommunikation und Austausch. Aus dem Nebeneinander wurde ein Miteinander. Ein Entwickler begann, über spätere Automatisierung nachzudenken und sie gleich selbst umzusetzen, mit der Testkompetenz aus dem Team. Der Tester, der aus der reinen Fachlichkeit kam, setzte sich mit der Technik auseinander, baute Testautomatisierung mit auf und gab Feedback zu den Unit-Tests.
Eines Morgens saßen ein Entwickler und dieser Tester selbstorganisiert beim Pair-Testing an einem Rechner. Niemand hatte sie dazu angeleitet. Sie hatten sich selbst entschieden, einen Vormittag gemeinsam an den Themen zu arbeiten. Die Trennung war weg, und die Arbeit machte sichtbar mehr Spaß. Solche Momente zeigen, dass es besser geht, als es heute oft läuft.
Mentoring schlägt klassische Fachberatung
Begleitung wirkt besser als Belehrung. Der klassische Fachberater kommt herein und erklärt, wie es funktioniert, und die Reaktion ist häufig: Ich höre eh nicht auf dich. Der coachende Ansatz funktioniert besser, mehr zuhören, Impulse setzen, mit Fragen Themen ins Team holen.
In der Praxis sieht das so aus, dass ein Team nicht in Vollzeit begleitet wird, sondern über ein oder zwei Termine pro Woche. Man schaut gemeinsam, was ansteht, setzt einen Impuls, baut eine Verbesserung auf und lässt die Sache über die Woche laufen. So schraubt sich das Team von Woche zu Woche höher.
Der Hebel sitzt dabei oft nicht dort, wo das Management ihn vermutet. “Wir müssen alle Testautomatisierung machen” ist nicht immer der Punkt, an dem ein Team wirklich Hilfe braucht. Ein teures Tool oder ein Open-Source-Werkzeug macht die Welt nicht heil. Die echten Probleme liegen häufig woanders. Das gilt auch für KI: In vielen Teams stecken die Probleme so tief in anderen Themen, dass KI keine Lösung wäre, sondern die Lage eher verschlimmert.
Mastermind-Gruppen als Raum zum Weiterkommen
Eine feste Gruppe von fünf bis sechs Menschen, die im selben Bereich weiterkommen wollen, kann sich gegenseitig stark voranbringen. Testmanager, Freelancer aus der Testautomatisierung oder Tester treffen sich alle zwei bis vier Wochen über einen längeren Zeitraum, zu einem festen Termin, und gehen ihre Herausforderungen strukturiert durch.
Das erfordert ein hohes Maß an Vertrauen, entsprechend gehören NDAs dazu, weil man mit harten Themen hineingehen kann. Die Themen reichen vom Fachlichen, etwa der Testmethodik, bis ins Persönliche, etwa Burnout oder Stress und die Frage, wie man das kommuniziert. Die Gruppe bleibt drei bis sechs Monate fix, viele bestehen länger und unterstützen sich beim Vorankommen.
