Testen mit Künstlicher Intelligenz ist vor allem Assistenz: Sie nimmt Routine ab, macht Zusammenhänge sichtbar und erhöht die Testtiefe. Die fachliche Beurteilung bleibt jedoch weiterhin bei Menschen. In der Praxis heißt das: klar formulierte Anforderungen liefern bessere Szenarien, konsistente Akzeptanzkriterien erzeugen präzisere Tests, und sauber konfigurierte Pipelines produzieren auswertbare Befunde. Die KI beschleunigt jeden Schritt, kann ihn aber weder vollständig eigenständig übernehmen, noch generell ersetzen.

Wichtig ist daher vor allem Transparenz. Entscheidungshilfen gehören dorthin, wo Teams ohnehin arbeiten: ins Ticket, in den Pull Request, in den Testreport. Dort sind sie prüfbar, diskutierbar und wiederauffindbar. Diese Sichtbarkeit schafft Vertrauen und verhindert, dass sich „unsichtbare“ Automatik über Prozesse legt.

Wir führen Testen mit Künstlicher Intelligenz schrittweise ein: mit wenigen, klar abgegrenzten Use-Cases, einer nachvollziehbaren Baseline und eindeutigen Erfolgskriterien. Das steigert die Akzeptanz, hält die Lernkurve flach und zeigt schnell, wo der größte Hebel liegt. Und ja: Gute Inputs liefern bessere Outputs. Investitionen in Anforderungsqualität, Traceability und klare Qualitätsregeln zahlen sich mit KI langfristig doppelt aus.

Grenzen sind dort erreicht, wo Datenlage, Domänenlogik oder Randbedingungen zu dünn sind. Dann hilft die KI auch nicht weiter. Wir empfehlen daher lieber ein solides, messbares und skalierbares Set an Assistenzfunktionen einzuführen, als eine allumfassende Lösung anzustreben, die Erwartungen weckt, aber keine belastbaren Nachweise liefert.