Künstliche Intelligenz in der Software-Entwicklung 5 KI-Testing-Trends für 2026

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Der Einsatz künstlicher Intelligenz in der Software-Entwicklung macht sich bereits bemerkbar. Nicht nur das Schreiben von Code, sondern auch das Testen von Software verändert sich hierdurch nachhaltig. Als Entwickler wie auch Unternehmen lohnt es sich daher, auf diese Trends vorbereitet zu sein.

Seien wir ehrlich: Die Welt des Software-Testings hat sich in den letzten Jahren stärker verändert als im gesamten Jahrzehnt zuvor. Wir sind von der Automatisierung von Regressionstest-Suites dazu übergegangen, dass KI Tests schreibt, analysiert und sogar selbstständig entscheidet, welche Tests ausgeführt werden sollen. Mit Blick auf das Jahr 2026 wird sich diese Dynamik fortsetzen. KI ist längst nicht mehr nur ein weiteres Tool im Werkzeugkasten von Testern. Sie beginnt vielmehr, die Art und Weise zu verändern, wie, was und von wem - oder was - getestet wird.

Einige dieser Veränderungen klingen futuristisch. Und das sind sie auch. Doch sie sind bereits Realität, und Teams, die ihnen voraus sind, werden enorm davon profitieren.

1. Autonomes Testen startet durch: KI-Agenten verstärken das QA-Team

Autonome Software-Agenten sind keine Forschungsexperimente mehr. Schon 2026 spielen diese zielorientierten KIs eine aktive Rolle beim Management des Testlebenszyklus. Sie richten Umgebungen ein, arrangieren Test-Suites, analysieren Ergebnisse und protokollieren sogar Fehler. Man kann sie sich wie einen digitalen Co-Tester vorstellen. Sie ersetzen Sie nicht, sondern sie übernehmen die repetitiven Aufgaben, sodass Sie sich auf die kniffligen, interessanten Probleme konzentrieren können, die menschliche Aufmerksamkeit erfordern.

So bereiten Sie sich vor:

• Fangen Sie klein an und experimentieren Sie. Wählen Sie kleinere oder weniger geschäftskritische Projekte, um mit der KI-Testgenerierung und autonomen Workflows Erfahrung zu sammeln.

• Beziehen Sie den Menschen mit ein. Es ist wichtig, dass man weiß, was vor sich geht und dass man Kontrolle hat.

• Protokollieren und überwachen Sie die Entscheidungen der Agenten - etwa Testergebnisse -, um Transparenz zu gewährleisten.

Im Laufe des Jahres 2026 werden voraussichtlich immer mehr Teams mit agentenunterstütztem Testing experimentieren. Dadurch ergibt sich für die Tester mehr Zeit für die kreativen, hochwertigen Aspekte der Qualitätssicherung.

2. Testen von KI-generiertem Code: Qualitätssicherung für KI-Entwickler

KI-Codierungsassistenten sind mittlerweile zur Normalität geworden. Sie sind schnell, hilfreich und – seien wir ehrlich – manchmal etwas übermütig. Zwar schreiben sie Code in Sekundenschnelle, doch manchmal sieht das Ergebnis nur richtig aus, verfehlt aber die eigentliche Absicht.

Aktuelle Branchenstudien zeigen, dass KI-generierter Code eine deutlich höhere Fehlerquote aufweist als von Menschen geschriebener Code. In mehr als der Hälfte der untersuchten Fälle wurden logische oder sicherheitsrelevante Schwachstellen festgestellt. In Umfragen geben über 70 % der Entwickler an, dass sie KI-generierten Code regelmäßig umschreiben oder umgestalten müssen, bevor er produktionsreif ist. Mit anderen Worten: KI hilft, schneller voranzukommen. Aber diese Geschwindigkeit garantiert weder Korrektheit noch Kontext. Genau hier kommt die Qualitätssicherung ins Spiel. Da KI-generierter Code immer mehr zum Mainstream wird, müssen Tester validieren, ob der Code tatsächlich die gewünschten Funktionen erfüllt und nicht nur die von der KU vermuteten.

So bereiten Sie sich vor:

• Führen Sie immer statische Analysen und Sicherheitsscans für KI-generierten Code durch.

• Fügen Sie Unit- und Funktionstests hinzu, um sicherzustellen, dass die Logik den realen Geschäftsregeln entspricht.

• Verfolgen Sie, welches KI-Modell und welcher Prompt den Code erzeugt haben, um die Rückverfolgbarkeit zu gewährleisten.

• Behandeln Sie KI-generierten Code als Ausgangspunkt und nicht als fertiges Produkt.

Fazit: Da KI zum Entwickler wird, wird die Qualitätssicherung zu ihrem Gewissen. Je mehr Code KI schreibt, desto wertvoller wird eine durchdachte, testgesteuerte Validierung.

3. Testen von KI-gestützten Anwendungen: Von ‚Pass/Fail‘ zu Konfidenzniveaus

Viele moderne Anwendungen bestehen nicht mehr nur aus traditionellem Code. Sie sind Hybride aus Software, maschinellem Lernen und generativen KI-Komponenten. Das Testen solcher Systeme erfordert eine Bewertung ihrer erzeugten Ergebnisse sowie ihres Verhaltens innerhalb größerer Ökosysteme. Ein einfaches „Bestanden“ oder „Nicht bestanden“ wird der Komplexität von KI-Ergebnissen nicht mehr gerecht. So kann ein Chatbot kann auf dieselbe Frage mehrere gültige Antworten liefern. Ein Vision-Modell kann ein Bild an einem Tag mit einer Zuverlässigkeit von 90 % klassifizieren und am nächsten Tag mit einer Zuverlässigkeit von 82 %, je nach den unterschiedlichen Systemkennwerten. Teams müssen daher Konfidenzniveaus, die Konsistenz der Ergebnisse und Trends im Zeitverlauf bewerten.

Modellbewertungs-Frameworks bieten strukturierte Möglichkeiten, um die Genauigkeit, Zuverlässigkeit, Robustheit und Fairness von KI-Ergebnissen zu erfassen. In modernen KI-gestützten Systemen arbeiten Modelle jedoch nicht isoliert. Sie sind häufig mit externen Daten, Tools oder anderen KI-fähigen Systemen verbunden.

Neue Standards wie das Model Context Protocol (MCP) und Agent2Agent (A2A) formalisieren diese Verbindungen zunehmend. Das bedeutet, dass Tester:innen auch validieren müssen, wie KI-Komponenten dienstübergreifend miteinander interagieren.

So bereiten Sie sich vor:

• Verwenden Sie KI-gestützte Testtools, die Aussagen in natürlicher Sprache generieren können, um unscharfe oder probabilistische Ergebnisse zu validieren.

• Erstellen Sie Prompt-Regressionstest-Suites, um die Konsistenz von KI-Antworten zu überwachen.

• Nutzen Sie Modellbewertungs-Frameworks, um Trends in Bezug auf Konfidenz, Korrektheit und Fairness zu verfolgen.

• Stellen Sie außerdem sicher, dass Ihre Automatisierungsplattform Interaktionen zwischen KI-Modellen und verbundenen Diensten simulieren und validieren kann - insbesondere bei der Verwendung von A2A- oder MCP-fähigen Integrationen.

4. Der Einsatz von KI in kritischen Systemen muss nicht nur programmiert, sondern auch nachgewiesen werden

KI kommt längst nicht mehr nur in Chatbots und Web-Anwendungen zum Einsatz. Sie findet sich auch in Autos, die in Sekundenschnelle Fahrentscheidungen treffen, medizinischen Geräten, die Vitalfunktionen überwachen, oder Fabriksystemen, die die Produktion in Echtzeit anpassen.

In solchen Umgebungen reicht die Frage „Funktioniert es?“ nicht aus. Wir müssen nachweisen können, dass das System sicher, geschützt und zuverlässig ist. Hier kommt compliance-orientiertes KI-Testing ins Spiel. Mit der Ausweitung von KI auf sicherheitskritische, regulierte Bereiche entwickelt sich auch das Testing weiter. Es umfasst nun vollständige Rückverfolgbarkeit und auditfähige Nachweise. Es geht nicht mehr nur um die funktionale Validierung, sondern auch darum, genau zu zeigen, wie sich das System verhält und warum. Man kann sich das wie den Aufbau einer Datenspur für Vertrauen vorstellen. Jeder Datensatz, jede Modellversion und jedes Testergebnis muss miteinander verknüpft sein, damit Teams sowohl die Leistung als auch die Verantwortlichkeit nachweisen können.

So bereiten Sie sich vor:

• Verbinden Sie jedes Testergebnis mit einer bestimmten Modellversion und einem bestimmten Datensatz.

• Speichern Sie Compliance-Berichte zusammen mit Ihren Testartefakten.

• Beziehen Sie Rechts-, Sicherheits- und Cybersecurity-Teams frühzeitig ein, nicht erst im Nachhinein.

• Nutzen Sie erklärbare KI (XAI), z.B. LIME oder SHAP, um das Modellverhalten transparent zu machen.

• Kombinieren Sie klassische Verifizierungsmethoden wie statische Analysen und Abdeckungstests mit KI-fähigen Validierungstechniken.

Da KI-Systeme zunehmend Teil der alltäglichen Infrastruktur werden, ist Compliance nicht mehr nur eine Pflichtübung für regulierte Branchen. Sie wird zu einem Vertrauenssiegel, das belegt, dass Ihr Unternehmen KI entwickelt, auf die Sie sich verlassen können.

5. KI-gestützte Diagnose: Intelligentere Ursachenanalyse und Selbstheilung

KI kann über die reine Testgenerierung hinaus Testfehler analysieren, Lösungen vorschlagen und fehlerhafte Tests reparieren. Mithilfe der KI-gestützten Ursachenanalyse (RCA) können Protokolle, Stapelverfolgungen und historische Fehlerdaten durchsucht werden, um wahrscheinliche Ursachen für Fehler zu ermitteln. Sie kann zusammenhängende Probleme gruppieren, unzuverlässige Tests erkennen, Probleme für die Behebung priorisieren und sogar Korrekturvorschläge liefern, noch bevor mit der Fehlersuche begonnen wird. Doch das sind noch nicht alle Vorteile.

Selbstheilende Tests werden immer häufiger eingesetzt. KI kann Testskripte oder Testdaten automatisch aktualisieren, wenn geringfügige Änderungen in der Anwendung auftreten. Dadurch wird der Zeitaufwand für die Wartung reduziert. Ebenso beginnen einige KI-Tools, Verstöße gegen die statische Analyse selbstständig zu beheben. Sie können Codeänderungen vorschlagen oder sogar Updates automatisch und sicher anwenden, wobei der Mensch involviert bleibt und für jede Aktion Prüfpfade erstellt werden.

So bereiten Sie sich vor:

• Beginnen Sie mit Workflows, bei denen der Mensch involviert ist. Die KI schlägt Korrekturen vor, die der Mensch genehmigt.

• Verfolgen Sie die Effektivität der KI-gesteuerten Priorisierungseinblicke auf Grundlage von KI-Modellen. Trainieren Sie die Modelle bei Bedarf anhand realer Ergebnisse neu.

• Stellen Sie sicher, dass die verwendeten Tools detaillierte Protokolle erstellen, um die Aktivitäten der KI für Auditzwecke zu dokumentieren.

Bis 2026 werden intelligente Diagnosen, selbstheilende Tests und autonome Korrekturen wichtige Faktoren für schnellere und stabilere Releases sein. Dadurch können sich Tester auf die Erweiterung der Testabdeckung, die Optimierung ihrer Teststrategien und hochwertige explorative Tests konzentrieren.

Vorbereitung auf das Zeitalter der KI-Tests

KI verändert nicht nur das, was wir entwickeln, sondern auch die Art und Weise, wie wir es validieren und Vertrauen in die Ergebnisse setzen. Tester entwickeln sich zu strategischen Qualitätsarchitekten, die die Genauigkeit KI-generierter Ergebnisse absichern. Sie stellen sicher, dass Automatisierung, Compliance und menschliches Urteilsvermögen zusammenwirken, um sichere, zuverlässige und erklärbare Systeme zu liefern.

Wichtige Empfehlungen für den Einstieg:

• Investieren Sie in KI-Kompetenz. Jeder Tester sollte verstehen, wie KI-Modelle funktionieren, scheitern und abweichen können.

• Schaffen Sie Observability. Behandeln Sie Daten, Modelle und Agentenaktionen als erstklassige Testartefakte.

• Etablieren Sie Workflows, bei denen der Mensch involviert ist. Definieren Sie, wann KI autonom handeln darf und wann der Mensch eingreifen soll.

• Versionieren Sie alles. Von Daten bis hin zu Testumgebungen: Rückverfolgbarkeit ist Ihr größter Verbündeter.

• Fangen Sie klein an und skalieren Sie mit Bedacht. Testen Sie KI-gesteuerte Automatisierung zunächst in unkritischen Bereichen, bevor Sie sie ausweiten.

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Im Jahr 2026 werden viele Unternehmen den Schritt von der Erforschung und Erprobung hin zur tatsächlichen Einführung und Implementierung KI-gestützter Testfunktionen vollziehen. Die erfolgreichsten Qualitätssicherungsteams werden menschliche Erfahrung mit maschineller Intelligenz kombinieren und KI einsetzen, um repetitive Aufgaben zu automatisieren, komplexe KI-Ergebnisse zu validieren und die Compliance zu stärken. Währenddessen können sich die Tester auf andere hochwertige und explorative Arbeiten sowie auf strategische Qualitätsentscheidungen konzentrieren.  (sg)

Kommentar von Marco Nowak und Steven Wrage, Innobis AG

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