Seit QF-Test 10 können Sie erste KI-gestützte Funktionen in Ihren Test-Workflow integrieren. In diesem Artikel zeige ich Ihnen, wie Sie GitHub Copilot über ein einfaches custom model und die Copilot CLI an QF-Test anbinden.
Künstliche Intelligenz – oder genauer: das LLM – ist eine Revolution für die Softwareentwicklung: Noch nie konnte Software so einfach und schnell erstellt werden. Gleichzeitig bringen LLMs ein Qualitätsproblem mit sich. Sie haben ein loses Verhältnis zur Realität, weil sie eben „nur“ statistische Modelle sind. Sie können Output liefern, aber keine Verantwortung dafür übernehmen.
Das macht Software-QA wichtiger denn je. Unsere Aufgabe ist, Qualität durch menschlichen Oversight zu sichern und zugleich mit der großen Menge und Geschwindigkeit moderner Softwareentwicklung Schritt zu halten.
Diesen Spagat muss QA schaffen – und das ist unsere Mission bei QF-Test: KI-Integrationen zu liefern, die die Produktivität von Testautomation Engineers steigern, ohne die Qualität des Outputs zu gefährden oder in Frage zu stellen. KI in QF-Test soll auf der Kompetenz von QA-Expertinnen und -Experten aufbauen, nicht sie ersetzen.
QF-Test verfolgt deshalb einen bedachten, transparenten Einsatz von Künstlicher Intelligenz, der gezielt dort unterstützt, wo er echten, messbaren Mehrwert im Testalltag schafft – ohne QA-Teams die Kontrolle aus der Hand zu nehmen.
Nächstes QF-Test Webinar
Wenn Tests mitdenken: KI-gestützte Checks mit QF-Test
Montag, 2. März 2026, 10:30 Uhr bis ca. 11:30 Uhr (CET), deutsch
In diesem Spezialwebinar zeigen wir Ihnen, wie Sie das Beste aus der neuen KI-Integration in QF-Test herausholen können. In QF-Test 10 können Sie mithilfe von KI nicht-deterministische UIs Testen, UI-Komponenten auf semantische Kriterien prüfen, Testdaten generieren und vieles mehr!
Warum KI heute im Software-Test relevant ist
Moderne Software wird immer komplexer: Anwendungen bestehen aus zahlreichen Komponenten, werden kontinuierlich weiterentwickelt und müssen auf unterschiedlichen Plattformen zuverlässig funktionieren. Gleichzeitig führen häufige Änderungen an der Benutzeroberfläche dazu, dass klassische, regelbasierte Tests schnell instabil werden und einen hohen Wartungsaufwand verursachen. Hinzu kommt, dass manuelle Tests zeitintensiv sind und mit steigender Release-Frequenz kaum noch skalieren.
Genau hier setzt der Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Software-Testing an. QF-Test nutzt gezielt KI, um Tests intelligenter, adaptiver und robuster zu machen. Änderungen in der Anwendung können besser abgefangen werden, Testläufe werden stabiler und Feedback steht schneller zur Verfügung – ein entscheidender Vorteil für agile Teams und moderne DevOps-Prozesse.
KI-Funktionen von QF-Test
QF-Test setzt Künstliche Intelligenz dort ein, wo sie im Testalltag echten Mehrwert schafft – mit dem Ziel, Testautomatisierung stabiler, effizienter und besser wartbar zu machen. Die KI-unterstützten Funktionen greifen gezielt in zentrale Phasen des Testprozesses ein und entlasten QA-Teams spürbar.
Ihr Modell, Ihre Wahl
Mit QF-Test können Sie die meisten bestehenden KI-Anbieter mit nur wenigen Klicks integrieren. Keine zusätzlichen Kosten und kein zusätzlicher Wartungsaufwand.
Ask AI – Während der Testausführung fragen
Dank des Skriptmoduls
ai können Sie ganz einfach Prompts an jede in QF-Test konfigurierte KI senden. Nutzen Sie dies, um etwa Testdaten zu generieren oder Prüfungen in natürlicher Sprache durchzuführen.
Check Text mit KI
Mit unserem Knoten „Check Text mit KI“ können Sie Komponenten Ihrer Anwendungs-UI mithilfe von Prompts in natürlicher Sprache validieren. Dies ermöglicht die Validierung anhand von „unscharfen“ Kriterien wie Sprache oder Inhalt.
Weitere Features in Entwicklung
Wir arbeiten ständig daran, QF-Test um neue Funktionen zu erweitern, und KI ist für uns ein besonders wichtiger Bereich.
All diese Funktionen verfolgen ein gemeinsames Ziel: weniger Wartung, stabilere Tests und schnellere Entscheidungen. Überzeugen Sie sich selbst, wie KI-gestützte Testautomatisierung mit QF-Test in der Praxis funktioniert
Künstliche Intelligenz auf unserem Blog
Max Melzer
Martina Schmid
Best Practices für KI-Testautomatisierung & AI Testing mit QF-Test
Der erfolgreiche Einsatz von KI in der Testautomatisierung erfordert einen durchdachten Ansatz, der Machnine Learning und bewährte Teststrategien kombiniert. Zunächst sollte KI stets als Unterstützung und nicht als Ersatz für die QA-Expert:innen eingesetzt werden – sie ergänzt das Fachwissen, übernimmt aber keine strategischen Entscheidungen. Eine schrittweise Einführung mit kritischen Testfällen ermöglicht es, die Vorteile der KI gezielt zu evaluieren, erste Erfahrungen zu sammeln und Risiken zu minimieren. Zudem ist ein kontinuierliches Monitoring und die Anpassung von KI-Ergebnissen entscheidend, um sicherzustellen, dass die automatisierten Tests zuverlässig bleiben und sich auf veränderte Anforderungen einstellen.
Mit diesen Best Practices wird KI-gestützte Testautomatisierung kontrolliert, effizient und nachhaltig in den Entwicklungsprozess eingebunden, wodurch AI-driven Testing, Test Intelligence und Autonomous Testing in der Qualitätssicherung optimal genutzt werden.
Interessiert an QF-Test?
Erzählen Sie uns von sich und wir stellen Kontakt zu QF-Test-Expert:innen her, die Ihnen mehr über unser Produkt erzählen können.
Grenzen & Herausforderungen
Obwohl KI die Testautomatisierung erheblich effizienter und stabiler machen kann, gibt es wichtige Grenzen, die beachtet werden müssen.
- KI ist ein Werkzeug, keine Person – sie unterstützt nur bestehende Prozesse und kann die Planung und Expertise von QA-Teams nicht ersetzen.
- Die Weltsicht von KI basiert auf Statistik und Trainingsdaten und spiegelt nicht unbedingt die Realität wider. KI kann und wird halluzinieren und Dinge erfinden.
- Kontrolle von False Positives und False Negatives: KI kann nicht jede Anomalie automatisch korrekt einordnen, sodass menschliche Überprüfung weiterhin notwendig bleibt.
QF-Test gewährleistet volle Transparenz der KI-Entscheidungen über das Testlaufprotokoll, sodass Tester nachvollziehen können, wie Ergebnisse zustande kommen und bei Bedarf gezielt eingreifen können.
Fazit – QF-Test macht KI-Testautomatisierung praktisch
Business-Software braucht Verlässlichkeit, keine Experimente. Mit QF-Test wird KI-Testautomatisierung effizient, transparent und genau dort eingesetzt, wo sie echten Mehrwert schafft. Das Ergebnis: weniger fehleranfällige Tests, schnellere Feedback-Loops und mehr Zeit für die wirklich wertschöpfenden Aufgaben.