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.
QF-Test Spezialwebinar
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.
Interessiert an QF-Test?
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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.