Wie verändert KI Entwicklung und Qualitätssicherung? Die Top Software & Testing Trends für 2026

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2026 rücken risikobasiertes Testen, Context Engineering und die kontrollierte Nutzung von KI-Agenten in den Fokus. Wie liegen Potenziale, Grenzen und praktische Ansätze für Entwicklungs- und Testteams?

Künstliche Intelligenz wird 2026 zum dominierenden Thema in der Software-Entwicklung und Qualitätssicherung. Nachdem Unternehmen erste Erfahrungen gesammelt haben, suchen sie jetzt nach Möglichkeiten, um wirkliche Kosten- und Produktivitätsvorteile zu erzielen. Wo liegen die größten Potenziale? und warum bleibt menschliche Kontrolle trotzdem unverzichtbar?

1. Risikobasiertes Testing löst breit angelegtes Testing ab

Der zunehmende Einsatz von KI hat die Geschwindigkeit in der Software-Entwicklung rasant verändert. Updates erfolgen mittlerweile nicht mehr vierteljährlich, sondern wöchentlich oder sogar täglich. Code wird häufig KI generiert und schneller bereitgestellt, als QA-Teams ihn überprüfen können.

Gleichzeitig steigt die Zahl der fehlgeschlagenen Integrationen. Während die Qualität sinkt und Release-Rollbacks zunehmen, stellen viele Unternehmen fest, dass herkömmliche Testing-Strategien nicht mehr mit der Dynamik im KI-Zeitalter mithalten können. 2026 wird dieser Druck zu einer grundlegenden Transformation führen: Der Fokus verschiebt sich von einem breit angelegten, manuell getriebenen Ansatz hin zu KI-gestütztem, risikobasiertem Testen. Traditionell strebt man in der Qualitätssicherung 90 bis 95 Prozent Testabdeckung an.

Doch diese Strategie ist nicht nur zu langsam und zu aufwändig, sondern auch gefährlich. Denn was, wenn genau in den verbleibenden fünf bis zehn Prozent die größten Risiken liegen? KI kann dagegen automatisiert analysieren, welche Software-Komponenten von einer Änderung betroffen sind, welche Abhängigkeiten bestehen und welche Auswirkungen ein Update hat. So können QA-Teams gezielt die Bereiche testen, die wirklich validiert werden müssen.

2. Context Engineering wird zum Erfolgsfaktor

Viele Unternehmen tun sich bislang schwer, mit künstlicher Intelligenz echten geschäftlichen Nutzen zu erzielen. Zwar gibt es zahlreiche Pilotprojekte und Showcases, doch ein messbarer ROI bleibt oft aus.

Einer der Gründe liegt darin, dass Unternehmen generische LLMs einsetzen, die zwar über breites Wissen verfügen, aber in keinem Bereich Experten sind. Wenn es darum geht, fachspezifische und geschäftskritische Herausforderungen zu lösen, scheitern solche Modelle.

2026 zeichnet sich ein Wendepunkt ab: Künftig entwickeln Unternehmen verstärkt maßgeschneiderte KI-Anwendungen. Context Engineering wird dabei zum entscheidenden Erfolgsfaktor. Konkret geht es darum, KI-Anwendungen gezielt mit unternehmensspezifischem Wissen, Prozessen und Daten zu versorgen, um ihnen den erforderlichen Kontext für eine Aufgabe zu liefern. Erst durch diese Kombination aus leistungsfähigen Modellen und tiefem, strukturiertem Fachwissen entstehen Lösungen, die als echte Wachstumstreiber wirken.

3. KI braucht menschliche Anleitung und Kontrolle

In den vergangenen zwei Jahren war KI wie ein talentierter Teenager: schnell und beeindruckend, aber zu selbstsicher und fehleranfällig. Besonders beim sogenannten Vibe-Coding hat sich gezeigt, dass die Ergebnisse mit Vorsicht zu genießen sind. Entwickler können zwar sehr schnell und einfach Code genieren, indem sie einem LLM Anweisungen in natürlicher Sprache geben.

Doch in der Praxis funktioniert ein Großteil davon nicht richtig oder ist schlichtweg falsch. Bei aller Begeisterung dafür, was KI leisten kann, dürfen wir sie nicht unkontrolliert loslaufen lassen. Entscheidend ist, die Technologie richtig anzuleiten, bei einer Aufgabe zu begleiten und die Ergebnisse mit gesundem Urteilsvermögen zu prüfen. Ähnlich, wie man auch einen Teenager begleiten würde, damit er nicht schneller voranprescht, als seine Fähigkeiten es zulassen.

Hilfreich ist zum Beispiel, Aufgaben in kleinere Schritte aufzuteilen, Feedback zu geben oder die KI aufzufordern, ihren Lösungsweg zu erklären. Unverzichtbar wird menschliche Kontrolle bei KI-Agenten, da diese darauf ausgelegt sind, autonom zu planen und zu handeln. Nur, indem wir die virtuellen Assistenten sorgfältig anleiten und kontinuierlich überprüfen, können wir sie sicher einsetzen.

4. MCP verbindet KI-Agenten zu Workflows

Die Zukunft besteht nicht darin, Entwicklern und QA-Teams immer mehr Tools zur Verfügung zu stellen. Vielmehr geht es darum, Tools intelligenter zu verbinden und Workflows zu optimieren.

Dafür spielen KI-Agenten und KI-gesteuerte Orchestrierungsschichten eine zentrale Rolle. Mit ihrer Hilfe müssen sich Mitarbeitende nicht mehr durch komplexe Benutzeroberflächen klicken, sondern nur noch formulieren, welches Ziel sie erreichen möchten. Die KI ruft dann die richtigen Tools auf und führt die Aufgaben aus. 2026 werden KI-Agenten zunehmend zu kompletten Workflows verknüpft.

Möglich wird dies durch das Model Context Protocol (MCP). Über diese standardisierte Schnittstelle können KI-Agenten miteinander kommunizieren, ohne dass eine individuelle Integration erforderlich ist. Dadurch lässt sich schnell und einfach Interoperabilität sicherstellen. In einem QA-Workflow können miteinander verknüpfte KI-Agenten zum Beispiel automatisiert Testfälle aus Jira-Tickets generieren, die passenden Testdaten bereitstellen, das Testing durchführen und Ergebnisse management-tauglich aufbereiten.

Fazit: 2026 werden KI-Agenten erwachsen

Unternehmen haben erkannt, dass Geschwindigkeit nur dann einen Kosten- und Produktivitätsvorteil bringt, wenn sie nicht zu Lasten der Qualität geht. Jetzt geht es darum, diese Erkenntnis in die Praxis zu überführen. Roman Zednik, Field CTO bei Tricentis, fasst zusammen: „Unternehmen brauchen Qualitätssicherungsprozesse, die mit der neuen Entwicklungs-Dynamik Schritt halten können. Risikobasiertes Testing und die Verknüpfung von KI-Agenten zu Workflows sind dafür ebenso wichtig wie die Fähigkeit, KI-generierten Code zu testen und relevanten Kontext bereitzustellen. Klar ist: KI kann menschliche Mitarbeiter in der Qualitätssicherung nicht ersetzen. Wir sollten die Technologie vielmehr als Partner betrachten, der uns unterstützt, wenn wir ihn richtig anleiten und begleiten.“ (sg)

* Roman Zednik ist Field CTO bei Tricentis

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