KI als Werkzeug im QA-Alltag.
Hands-on-Workshop für QA-Teams, die KI-Tools wirksam in ihren Alltag integrieren wollen. Prompting-Techniken, Tool-Auswahl, CI/CD-Integration, kontrollierter Einsatz im Test-Workflow.
Workshop anfragen→Vier Gründe, KI-Einsatz im Team zu lernen.
Use-Case-Klarheit
Teilnehmer kennen nach dem Workshop, welche KI-Einsätze sich für ihr Team wirklich lohnen und welche nur Aktivität erzeugen.
Prompting-Kompetenz
Wirksame Prompts für QA-Aufgaben als erlernbare Disziplin, strukturiert entwickelt und reproduzierbar dokumentiert.
Integration ins Setup
Tools greifen in bestehende Prozesse und CI/CD-Pipelines, mit klaren Schnittstellen zum Team-Alltag.
Output-Qualität absichern
Wer KI-Tools einsetzt, muss deren Output bewerten können. Der Workshop vermittelt die Methodik und praktische Review-Rituale.
Was Teilnehmer nach dem Modul können.
Der Workshop in fünf Bausteinen.
Die wichtigsten KI-Einsatzfelder im QA-Alltag. Test-Generierung, Self-Healing, Visual Regression, Flakiness-Detection, Root-Cause-Analyse und mehr.
Prompt-Patterns, Iteration, Reproduzierbarkeit. Eigene Prompts für konkrete QA-Aufgaben entwickeln und verfeinern.
Anbindung von KI-Tools an Jenkins, GitLab CI, GitHub Actions. Einbettung in Build-Stages und Review-Rituale.
Qualität von KI-generiertem Output systematisch prüfen. Kontrollmechanismen und Eskalationspfade bei Unsicherheit.
Datenschutz, IP-Schutz, Output-Verantwortung, Mitarbeiter-Richtlinien. Minimalset an Governance für den Alltag.
Was oft gefragt wird.
Brauchen die Teilnehmer eigene KI-Tool-Lizenzen?
Für die Hands-on-Module brauchen Teilnehmer Zugang zu einem LLM-Assistenten (z.B. ChatGPT, Claude, Copilot). Enterprise-Lizenzen lassen sich nutzen, für den Workshop reichen meist auch Testzugänge. Wir stimmen das im Vorfeld ab.
Welche QA-Rollen profitieren am meisten?
Tester, Testmanager und QA-Engineers. Auch Entwickler mit QA-Mandat holen viel heraus. Weniger geeignet für reine Compliance-Rollen ohne Testpraxis.
Ist das nur für LLM-Nutzer relevant?
Nein. Der Workshop deckt auch spezialisierte Tools ab. Visual Regression, Self-Healing, Flakiness-Detection. LLMs sind ein Schwerpunkt, aber nicht der einzige.
Wie praxisnah ist der Workshop wirklich?
Etwa die Hälfte der Zeit ist hands-on: eigene Prompts schreiben, Tool-Outputs bewerten, Pipelines skizzieren. Die Teilnehmer verlassen den Workshop mit konkreten Arbeitsergebnissen.
Wie verhält sich das zum Consulting-Angebot?
Das Consulting begleitet eine KI-Einführung von Use-Case-Bewertung bis Rollout. Der Workshop baut die Kompetenz im Team auf, Einführung und Betrieb später selbst zu tragen.
KI-Werkzeuge ins Team holen.
Workshop für 4–12 Teilnehmer, hands-on mit eigenen Tools und eigenen QA-Szenarien.
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