Revolutionäre Entwicklung: Wie KI die Software-Testautomatisierung verändert

27/05/24 Alexander Vocelka Lesezeit 3 Min.

Die Künstlicher Intelligenz (KI) beeinflusst und bereichert unser tägliches Arbeitsleben in vielen Bereichen. Auch das Software-Testing wird duchr KI revolutinoiert.

Die exponentielle Entwicklung von Software führt auch zur exponentiellen Steigerung der Komplexität und Kosten. Dies lässt sich eindrucksvoll an der Entwicklung von Videospielen beobachten. Während die Entwicklungskosten für GTA 5 (2013) noch 200 Millionen Dollar betrugen, steigen die Kosten für GTA 6 (2025) bereits auf über 2 Milliarden Dollar. Offensichtlich gilt hier auch das Mooresche Gesetz, jedoch in Bezug auf die Kosten: eine Verdopplung etwa alle zwei Jahre!

Ein Hauptkostentreiber ist die Qualität. Softwarequalität hängt wesentlich von einem guten Testsystem ab, und professionelle Hersteller haben deshalb seit Jahren stark automatisierte Test Factories aufgebaut.

Der nächste revolutionäre Schritt: KI-gestützte Testmethoden und Software

Dank Künstlicher Intelligenz (KI) steht nun der nächste revolutionäre Schritt bevor: autonome, KI-gesteuerte Testmethoden und Software. KI kann Muster in großen Datenmengen erkennen und aus diesen Erkenntnissen Testfälle automatisch generieren und optimieren, was die Effizienz und Genauigkeit erheblich steigert. Ein weiteres Anwendungsgebiet ist die automatische Fehlererkennung: KI-Systeme können Anomalien und Fehler erkennen und identifizieren, die menschliche Tester übersehen können. Dies führt zu einer schnelleren und präziseren Fehlerbehebung.

Mehr als nur Detektion: Optimierung und Fehlerbehebung durch KI

KI-Testsoftware geht jedoch über die reine Fehlerdetektion hinaus. Sie hilft aktiv bei der Behebung von Schwachstellen und optimiert den Code durch direkte Eingriffe. Zudem können KI-gestützte Testautomatisierungstools das Verhalten von Benutzern simulieren, um die Benutzerfreundlichkeit und Performance unter realistischen Bedingungen zu testen. Durch maschinelles Lernen können diese Systeme kontinuierlich dazulernen und ihre Teststrategien verbessern, was zu einer immer präziseren und umfassenderen Testabdeckung führt.

Vereinfachte Erstellung und Wartung von Testskripten

Auch die Erstellung und Wartung von Testskripten wird durch den Einsatz von KI erleichtert, da intelligente Algorithmen automatisch Anpassungen vornehmen können, wenn sich die Anwendung ändert. KI-basierte Testsoftware unterstützt zudem beim Performance-Tuning und verbessert die Dokumentation durch professionelle Testmethoden.

Tiefere Einblicke durch KI-gestützte Analyse

Darüber hinaus ermöglicht die KI-gestützte Analyse von Testdaten und Testergebnissen tiefere Einblicke in Schwachstellen, insbesondere in Bezug auf Penetrationsrisiken. KI-Testmethoden helfen dabei, Test-Fälle zu visualisieren und das Delta von GUI-Tests zu ermitteln. So können gezielt Prioritäten gesetzt und Ressourcen effizient eingesetzt werden.

Ein evolutionärer Schritt für die Softwareentwicklung

KI in der Testautomatisierung von Software ist ein logischer Evolutionsschritt und wird schon in wenigen Jahren für die professionelle Softwareentwicklung unabdingbar sein. Dies gilt nicht nur für große Softwarehäuser, sondern auch für kleine Unternehmen und Softwareprojekte. KI hat die wunderbare Eigenschaft, dass sie kaum Skaleneffekte benötigt, um rentabel zu sein.

Der Zwang zur Qualitätssicherung

Softwareprojekte vernachlässigen oft den Aspekt des Testens. Dies ist zur Qualitätssicherung jedoch dringen erforderlich. KI bietet dafür zahlreiche Möglichkeiten.

Die Zukunft: Konvergenz von KI-basierter Code-Entwicklung und Testing

Ein Blick in die Zukunft zeigt, dass KI-basierte Code-Entwicklung und KI-basiertes Testen konvergieren werden, was möglicherweise die Anzahl der benötigten Codierer reduziert. Besonders in Bereichen, in denen Low-Code- oder No-Code-Methoden zum Einsatz kommen, wird KI-Testsoftware unverzichtbar sein. Der Designer der Software selbst kann sein Produkt nicht mehr testen und ist auf unabhängige KI-Testsoftware angewiesen, die in die No-/Low-Code-Tools eingebaut sein sollte.

Governance und Compliance

Diese Entwicklung erfordert zusätzliche Governance, um sicherzustellen, dass die Software den allgemeinen Compliance-Regeln eines Unternehmens und gesetzlichen Vorgaben entspricht, die ebenfalls exponentiell wachsen. Zudem muss die Unabhängigkeit von KI-Entwicklern und KI-Testern gewährleistet sein, um Interessenkonflikte zu vermeiden.

Sie wollen mehr wissen?

Kontaktieren Sie uns.

Alle Beiträge