KI im Testing 2026: Werkzeug, Kollege, Prüfling
KI schreibt Tests, erkundet Apps, generiert Testdaten. Und wird selbst zum Prüfling. Fünf Felder, auf die es beim Testen mit GenAI 2026 wirklich ankommt.
KI & Softwarequalität
Künstliche Intelligenz verändert Softwarequalität in zwei Richtungen: Teams müssen KI-basierte Systeme mit ihren probabilistischen Ergebnissen prüfen und können zugleich generative KI für Analyse, Testentwurf und Automatisierung einsetzen. Dieser Themenbereich trennt beide Perspektiven und verbindet technische Möglichkeiten mit realistischen Qualitätsrisiken.
Die Beiträge und Podcastfolgen behandeln unter anderem das Testen von LLMs, Daten- und Modellqualität, geeignete Evaluationsansätze sowie den verantwortungsvollen Einsatz von KI im Testing. Sie zeigen, wo KI produktiv unterstützt, wo menschliches Urteilsvermögen unverzichtbar bleibt und wie Experimente in nachvollziehbare Qualitätsarbeit überführt werden können.
Grundlagen
Artikel
Schnellere Pferde
KI erledigt unseren alten Job schneller, wie ein Pferd mit mehr PS. Welche Fertigkeit die nächste Abstraktionsschicht entwertet und welche sie aufwertet.
Zwischen Stolz und Wegwerfware
Wer KI-Output nur übernimmt, baut keine Beziehung zum Ergebnis auf. Warum Ownership beim Durchdringen entsteht und nicht beim Generieren.
Die große Verdichtung
Kamtschatka 2008 mit Büchern statt ChatGPT-Reiseplan: was die doppelte Verdichtung von Zeit und Arbeit mit uns macht und warum bewusste Bremsen helfen.
KI: Lösen wir die für uns relevanten Probleme?
KI generiert Kinofilme und Apps, während Teams in Legacy-Code ersticken. Warum wir mit KI die Probleme lösen sollten, die wirklich wehtun.
Entspannt, aber achtsam
KI-Dauerfeuer von allen Seiten: warum Komplettverweigerung selten funktioniert und wie kleine Schritte und der Hype Cycle beim Entspanntbleiben helfen.
Von Werkzeugen und Wegbereitern
Die Zukunft des Testens liegt nicht in besseren Tools, sondern in Menschlichkeit. Warum Tester die Dolmetscher zwischen den Welten sind.
Zukunft des Testens
Die Zukunft des Softwaretests erfordert Soft-Skills und Automatisierung, um den steigenden Anforderungen in einer KI-dominierten Welt gerecht zu werden.
Wenn KI programmiert
KI-generierter Code revolutioniert die Softwareentwicklung. Entdecke, warum menschenzentrierte Programmiersprachen bald überflüssig sein könnten.
Stoizismus - Entscheidungen treffen in der KI-Welt
Entdecke, wie Stoizismus und Entscheidungsfindung dir helfen, in der KI-Ära gelassener durch den Alltag zu navigieren.
Fokus Mensch
In der Softwareentwicklung bleibt Menschlichkeit entscheidend, während KI Routineaufgaben übernimmt. Coaching und training fördern kreative Entscheidungen.
(Test)datenradikalkur
Testdatenmanagement ist entscheidend für erfolgreiche Softwareprojekte. Erlebe, wie KI in der Softwareentwicklung Herausforderungen meistern kann.
Testen von und mit KI
KI revolutioniert das Testen im Softwaretest. Steigere Qualität und Effizienz mit gezielten Ansätzen in der Softwareentwicklung.
Software-Test und KI – Mensch gegen Maschine
KI verändert die Software-Testlandschaft und verbessert Software Testing. Sieh, wie technologiegestützte Tester ihre Aufgaben effizienter umsetzen können.
Software-Testen in der Zukunft - Interview mit Nico Liedl
In der Zukunft wird Software-Testing durch KI und agile Transformation geprägt. Lerne, wie du dich auf neue Herausforderungen im Software-Test vorbereitest.
Software-Testen in der Zukunft - Interview mit Michael Mlynarski
Die Zukunft des Software-Testens erfordert ganzheitliches Denken. Entdecke innovative Ansätze zur Qualitätssicherung und deren Entwicklung.
Software Test von und mit KI
Entdecke die Synergien zwischen KI im Softwaretest und traditionellen Testmethoden. Erhalte wertvolle Einblicke in Chancen und Herausforderungen.
Podcastfolgen
KI als Tester: So funktioniert LLM-as-Judge
LLM-Tests automatisieren, obwohl kein Ergebnis garantiert ist? Geht – wenn du Determinismus neu definierst und LLMs als Richter einsetzt.
Boilerplate in Sekundenschnelle: KI kümmert sich um die Einrichtung, Entwickler um die Logik
Kleine, zielgerichtete KI-Funktionen beim Testen sind effektiver als große Ambitionen. Keyword-Dokumente, Reviews, Übersetzung von Fehlern: Was funktioniert tatsächlich und wo haben LLMs noch Defizite?
Vibecoding und das fehlende Systemverständnis in der Praxis
Die Mittelschicht der Entwickler bricht weg, wer bleibt, braucht breites Systemverständnis und echte Tiefe statt nur Vibecoding-Routine.
Dokumentation mit KI-Personas automatisch prüfen
KI-Personas als Dokumentations-Tester: Was ein simulierter Junior-Entwickler mit 1,8 Mio. Tokens verrät, wo Docs wirklich scheitern.
Befund: Die Nutzung von ChatGPT schränkt die kognitiven Fähigkeiten von Schülern ein
Studierende, die ChatGPT nutzten, verloren 47 % ihrer kognitiven Kapazität in der Studie. Was das für Arbeit und Software-Teams bedeutet.
Was KI mit Vertrauen und Teamgefüge wirklich anrichtet
KI macht die Teamkommunikation sachlicher, und genau das ist noch kein Fortschritt für Teams. Was an Vertrauen und Empathie verloren geht.
Kritisches Denken: Die Fähigkeit, die KI beim Testen nicht ersetzen kann
Wer QA-Teams abbaut, beseitigt keine Fehler, sondern lässt sie die Nutzer finden. Warum Kommunikation und kritisches Denken zentral bleiben.
Strategie an erster Stelle: Wie KI in regulierte medizinische Labore Einzug hält
KI im regulierten Medizinlabor klingt nach Compliance-Albtraum, funktioniert aber mit klarer Strategie. Warum der Strategie-Ansatz trägt.
Wenn generative KI gegen die eigenen Werte verstößt
Generative KI ist ethisch nicht verwendbar, solange Trainingsdaten ohne Zustimmung genutzt werden und Milliardäre die Modelle kontrollieren.
Warum traditionelles Testen bei KI-Systemen fehlgeschlagen ist
Chatbots zu testen bricht alle Regeln des klassischen Testens: gleiche Eingabe, andere Ausgabe. Die Fehler leben oft außerhalb des Codes.
Warum Tester trotz KI-Hype sicher sind
KI ersetzt Tester nicht, verändert ihre Arbeit aber spürbar und dauerhaft im Alltag. Wo sie Aufwand spart und wo Kontrolle nötig bleibt.
Warum Agentic Engineering alles ändert
Wer schlechte Prinzipien hat und AI einsetzt, wird schneller schlechter. Warum Agentic Engineering mehr als Codegenerierung braucht.
Sicherheitstests für KI Systeme
KI-Systeme lassen sich durch geschickte Prompts dazu bringen, geschützte Daten preiszugeben. Wo die Angriffspunkte liegen und was OWASP dazu empfiehlt.
Vertrauen mit KI-Agenten aufbauen
Einem KI-Agenten zu vertrauen funktioniert wie bei Kollegen, mit Kommunikation und Kontrollen. Ein System fängt auf, was das Modell falsch macht.
Warum KI keine Ursache-Wirkung kann – und QFD hilft
Warum können LLMs keine Ursache-Wirkung? Und was hat Quality Function Deployment damit zu tun? Die Antwort verändert, wie du Tests priorisierst.
KI‑generierte Testfälle im regulierten Umfeld
KI-generierte Testfälle im Medizintechnik-Umfeld: wie ein RAG-System ohne Tool-Validierung regulatorisch sauber bleibt.
Software-Engineering von Morgen
KI-generierter Code klingt verlockend, aber wer zahlt die Rechnung? Warum Software Engineering mehr Qualitätskontrolle braucht, nicht weniger.
Kritisches Denken beim Testen von Software
KI schreibt den Code und die Tests, doch wer prüft, ob davon etwas wirklich stimmt? Kritisches Denken bleibt die zentrale Aufgabe der Tester.
KI-gestützte Testfallermittlung
Fachbereiche testen kaum, weil Testwissen fehlt. Wie ein KI-Assistent namens Sherlock genau das ändert und Testfälle nach ISO-Norm liefert.
Ask Me Anything zu KI, Automatisierung und Shift Left
176 Folgen, 122.000 Downloads, flaky Tests, KI-Angst und ein Mikrofon-Fauxpas: Was das Jahr wirklich hinterlassen hat.
Jahresrückblick: KI und Zugänglichkeit
KI wird Tester nicht ersetzen, aber sie wird diejenigen belohnen, die sie gut einsetzen. Hier sind die echten Produktivitätsgewinne im Jahr 2026.
Software-Test Weihnachtsplausch 2025
KI macht schlechte Prozesse nicht besser, sondern holt einen schneller ein. Was Tester 2026 wirklich brauchen: Bauchgefühl, Basiswissen und Community.
Legacy Apps automatisiert
Von zwei Wochen manuellem Test auf drei Stunden: wie eine KI-basierte Lösung Legacy-Apps ohne Element-IDs automatisiert.
Mensch vs. Maschine: Wer urteilt fairer?
KI-Systeme haben Bias, aber das eigentliche Problem: Menschen übernehmen ihn, ohne es zu merken. Was das für den Einsatz von KI im Unternehmen bedeutet.
Mit KI mehr Qualität bei Anforderungen
Vage Anforderungen sind das teuerste Problem im Testing. Wie KI beim Ermitteln, Formulieren und Prüfen von Requirements wirklich hilft.
Testen mit Natürlicher Intelligenz
KI übernimmt das Testen? Was sie nicht kann: echte Neugier, Intuition und den Blick über den Tellerrand. Warum menschliches Testerdenken bleibt.
Ergebnisse der Softwaretest-Umfrage 2024
Ein Drittel nutzt KI schon zum Codieren, beim Regressionstest fehlt oft die Automatisierung. Was die Softwaretest-Umfrage 2024 sonst zeigt.
Statische Analyse mit KI
Statische Analyse wirft tausende Findings aus, KI behebt davon zwei Drittel zuverlässig. Wo die Methode bei altem Code an Grenzen stößt.
Codierst du noch oder prüfst du schon?
Die meisten Programmierer mit KI-Tools erzeugen alten Code schneller, nicht besseren. Was Qualitätsentwickler im Jahr 2034 auszeichnet.
KI-Agenten & die Zukunft des Testens
KI-Agenten ins Unternehmen zu holen gleicht einer Einstellung: Auswahl, Probezeit, laufende Kontrolle. Was das für die Qualität bedeutet.
Legacy-Modernisierung, wenn die Experten fehlen
Ablösen oder weiterbetreiben? Drei Kriterien entscheiden: Testabdeckung, verfügbare Experten, Kopplung. Und wie RAG das Wissen aus dem Altcode holt.
KI-Prüfung und -Zertifizierung
KI testen ohne Struktur ist wie prüfen ohne Maßstab. Wie eine dreidimensionale Matrix Ordnung ins Chaos der KI-Prüfdimensionen bringt.
Anforderungen analysieren und verbessern
Anforderungen haben oft mehr Lücken als gedacht, und DEFOSPAM deckt sie systematisch auf. Auch KI kann bei dieser Analyse unterstützen.
Testbeschreibung für KI-Fähigkeiten
KI-Systeme testbar machen: Wie Fähigkeiten, Qualitätskriterien und strukturierte Testbeschreibungen aus abstrakten Normen konkrete Prüfansätze werden.
Testentwurf mit KI
Testdesign-Methoden kennen viele, anwenden kaum jemand. Warum das so ist und wie KI diese Lücke schließt, ohne dass man aufhört, mitzudenken.
Rückblick 2024 und Trends 2025
KI wird zum Standard-Werkzeug im Testen, Barrierefreiheit wird Pflicht und Testautomatisierung gewinnt weiter an Fahrt. Was 2025 wirklich zählt.
Trends im Testing
KI dominiert Programmierung und Test, hinkt aber im Requirements Engineering. Wo Scrum heute wirklich steht und was das für Softwarequalität bedeutet.
GenAI in der Testautomatisierung
KI-generierter Testcode kompiliert zwar sauber, testet aber oft das Falsche im System. Unit-Tests selbst zu schreiben ist meist klüger.
Wie KI Barrierefreiheit unterstützen kann
Barrierefreiheitstests landen heute in einem Wust aus Word, Excel und Browser-Tabs. Wie eine integrierte Testumgebung das ändert und KI dabei sinnvoll hilft.
KI Testen – eine Checkliste
KI testen klingt komplex, reduziert sich aber auf eine Frage: deterministisch oder nicht? Was das ganz konkret für die Teststrategie heißt.
KI, Testautomatisierung und Skills
KI testen, Testdaten und Barrierefreiheit gehören auf den Radar von jedem Tester. Warum das richtige Tool selten das eigentliche Problem löst.
Software Engineering im Jahr 2034
KI macht Entwickler nicht produktiver, sie macht sie schneller beim Erzeugen von Legacy-Code. Was das für Qualität und Jobs bis 2034 bedeutet.
Praxisnahe Tester-Ausbildung mit KI
Theorie und Praxis im Software-Testen klaffen oft auseinander. Wie eine KI-gestützte Zertifizierung das ändern soll – und warum 40 nationale Boards mitmachen.
Acceptance test-driven LLM development
LLMs testen wie ein Profi: Acceptance Test Driven Development trifft auf Fine-Tuning – so entsteht ein messbarer Qualitätsprozess für KI-Systeme.
ChatGPT for Test
ChatGPT für Testfälle, Testdaten und explorative Ideen nutzen: Was wirklich funktioniert, wo Vorsicht geboten ist und warum Prompting entscheidet.
Qualitätssicherung von KI
KI testen heißt umdenken: kein klares Testorakel, statistische Qualität statt Pass/Fail. Was das konkret bedeutet und welche Methoden wirklich helfen.
Faire, gute KI?
Faire KI klingt gut, aber was bedeutet das messbar? Warum sich Fairness-Maße widersprechen können und wie ein strukturierter Assurance Case hilft.
Audio-KI testen
Audio-KI testen, ohne in den Code schauen zu können: Warum goldene Testsätze, Trainingsdaten-Tracking und ChatGPT dabei eine Rolle spielen.
Qualität von und mit Prompt Engineering
KI kann Testfälle generieren, aber auf Korrektheit verlassen? Das bleibt riskant. Welche Prompt-Patterns wirklich helfen und wo die Grenzen liegen.
Ersetzt AI den Test Engineer?
Vom Tischler zum Agile Engineering Coach: Wie ein Berufswechsel und ein Buch über Systemtest eine ganze Karriere im Testen ausgelöst haben.
KI-Revolution in der Testautomatisierung
200 fehlgeschlagene Tests, aber nur sieben echte Ursachen: Wie Machine Learning den Testbetrieb radikal vereinfacht, ohne Rollen wegzurationalisieren.