Ersetzt Künstliche Intelligenz (KI) uns menschliche Tester?

Was ist eigentlich KI?

KI ist ein Sammelbegriff für verschiedene Technologien, die es Maschinen ermöglichen, intelligentes Verhalten zu zeigen, wie z. B. Lernen, Schlussfolgern oder Problemlösen. KI kann in verschiedenen Bereichen der Softwareentwicklung eingesetzt werden, wie z. B. bei der Anforderungsanalyse, dem Design, der Programmierung oder der Wartung.

Aber wie sieht es mit dem Softwaretest aus?

Der Softwaretest ist eine wichtige Phase im Softwareentwicklungsprozess, der sicherstellen soll, dass die Anwendung die gewünschten Funktionen erfüllt und keine unerwünschten Nebenwirkungen hat. Er umfasst verschiedene Aktivitäten, wie z. B. das Erstellen von Testfällen, das Ausführen von Tests, das Überprüfen von Testergebnissen oder das Dokumentieren von Fehlern. Diese Aktivitäten können von Menschen oder Maschinen durchgeführt werden, wobei letztere oft automatisierte Testwerkzeuge verwenden.

Automatisierte Testwerkzeuge sind Programme, die bestimmte Testaufgaben übernehmen können, wie z. B. das Generieren von Testdaten, das Ausführen von -skripten oder das Vergleichen von erwarteten und tatsächlichen Ergebnissen. Automatisierte Testwerkzeuge können die Effizienz und Effektivität des Softwaretests erhöhen, indem sie Zeit und Ressourcen sparen, die Genauigkeit und Konsistenz verbessern und die Testabdeckung erhöhen. Allerdings haben automatisierte Testwerkzeuge auch einige Nachteile, wie z. B. hohe Anschaffungs- und Wartungskosten, mangelnde Flexibilität oder Anpassbarkeit an sich ändernde Anforderungen oder Umgebungen, oder eine geringe Fähigkeit zur Erkennung von neuen oder unvorhergesehenen Fehlern.

Hier kommt KI ins Spiel. KI kann die bestehenden automatisierten Testwerkzeuge ergänzen oder verbessern, indem sie ihnen mehr Intelligenz und Autonomie verleiht. KI kann z. B. helfen, Testfälle zu generieren, die auf historischen Daten, Nutzerfeedback oder Codeanalyse basieren und so die Testabdeckung und -qualität erhöhen. Sie kann auch helfen, Tests dynamisch anzupassen oder zu optimieren, indem sie z. B. die Reihenfolge oder Priorität der Testfälle ändert, abhängig von den Ergebnissen der vorherigen Tests oder den Risikofaktoren der Software. Außerdem kann sie helfen, Testergebnisse zu analysieren oder zu visualisieren, indem sie z. B. Muster oder Anomalien erkennt, Fehlerursachen identifiziert oder Empfehlungen für Korrekturmaßnahmen gibt.

KI im Softwaretest ist also eine vielversprechende Möglichkeit, die Herausforderungen und Chancen der Softwareentwicklung zu bewältigen. Allerdings ist dieses Vorgehen noch kein etablierter Standard und es gibt noch viele offene Fragen und Herausforderungen, wie z. B. die Verfügbarkeit und Qualität der Daten für das Training der KI-Modelle, die Vertrauenswürdigkeit und Nachvollziehbarkeit der KI-Entscheidungen oder die ethischen und rechtlichen Implikationen der KI-Anwendung. Daher ist es wichtig, dass Softwaretester sich mit den Grundlagen und Potenzialen vertraut machen und sich aktiv an der Erforschung und Erprobung von KI im Softwaretest beteiligen.

Fazit

Menschliche Softwaretester werden auch durch KI nicht überflüssig

Die künstliche Intelligenz ist eine der wichtigsten technologischen Entwicklungen der letzten Jahre. Sie ermöglicht es, komplexe Probleme zu lösen, die für Menschen zu schwierig oder zu zeitaufwändig sind. Auch im Bereich des Softwaretests spielt die KI eine immer größere Rolle.

KI kann heute bei verschiedenen Arten von Tests automatisieren, die sonst manuell durchgeführt werden müssten. Zum Beispiel kann sie:

• Testfälle generieren, die alle möglichen Szenarien abdecken
• Testdaten erstellen, die realistisch und repräsentativ sind
• Testergebnisse analysieren, um Fehler zu erkennen und zu priorisieren
• Testberichte erstellen, die aussagekräftig und verständlich sind
• Testprozesse optimieren, um Zeit und Ressourcen zu sparen

All diese Aufgaben erfordern ein hohes Maß an Logik, Präzision und Effizienz, die eine KI besser als ein Softwaretester erbringen kann. Die KI kann also die Qualität, Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit des Softwaretests erhöhen.

Aber das heißt nicht, dass die menschlichen Tester überflüssig werden. Denn es gibt auch Aspekte des Softwaretests, die die KI nicht oder nur schwer übernehmen kann. Zum Beispiel:

• Teststrategien definieren, die auf den Zielen und Anforderungen des Projekts basieren
• Testkriterien festlegen, die auf den Erwartungen und Bedürfnissen der Nutzer basieren
• Testqualität bewerten, die auf den Standards und Best Practices der Branche basiert
• Testfeedback geben, das auf den Erfahrungen und Empfehlungen der Tester basiert
• Testinnovation fördern, die auf den Trends und Herausforderungen des Marktes basiert

All diese Aufgaben erfordern ein hohes Maß an Kreativität, Intuition und Kommunikation, die die KI schlechter als Menschen erbringen kann. Die KI kann also nicht die Rolle des Softwaretesters übernehmen und ersetzen, sondern nur die Rolle der menschlichen Tester unterstützen.

Die Antwort auf die Frage, ob menschliche Tester durch KI ersetzt werden, ist also: Nein.

Die KI ist ein mächtiges Werkzeug, das den manuellen, menschlichen Softwaretest verbessern, aber nicht ersetzen kann. Die menschlichen Tester sind weiterhin unverzichtbar für den Erfolg des Softwaretests. Sie müssen sich jedoch an die Veränderungen anpassen, die die KI mit sich bringt. Sie müssen lernen, wie sie mit der KI zusammenarbeiten können, um ihre Stärken zu nutzen und ihre Schwächen auszugleichen. Sie müssen auch ihre Fähigkeiten weiterentwickeln, um ihre Werte zu steigern und ihre Karriere zu fördern.

Die Zukunft des Softwaretests ist also nicht eine Konkurrenz zwischen Menschen und Maschine, sondern eine Kooperation zwischen Mensch und Maschine. Die KI ist kein Feind, sondern ein Freund der menschlichen Tester.

Durch die Teilnahme an unseren ISTQB®-Zertifizierungsprogrammen und -schulungen können sich Tester Wissen über verschiedene Aspekte des Softwaretests aneignen und verbessern. 

So ist z. B. der fundamentale Testprozess ein Rahmenwerk, das die wichtigsten Schritte und Aktivitäten beim Testen von Software beschreibt. Er umfasst die Planung, Analyse, Design, Implementierung, Ausführung, Bewertung und Abschluss des Tests.

KI kann helfen, einige Aufgaben zu automatisieren, zu optimieren oder zu verbessern, aber sie kann nicht die gesamte Teststrategie definieren oder die Qualität der Software garantieren. Indem man den fundamentalen Testprozess versteht, kann man die Stärken und Schwächen von KI erkennen und sie gezielt und effektiv einsetzen.

Melden Sie sich noch heute für eine unserer ISTQB®-Zertifizierungsprogramme an und bewerten Sie danach selbst, wo KI Sie im Softwaretest unterstützen kann.