Die Zukunft des automatisierten Testens: Welche Entwicklungen bis 2025 und darüber hinaus?

Vor dem Hintergrund immer schnellerer Entwicklungszyklen und der unaufhörlichen Nachfrage nach hochzuverlässigen und leistungsstarken Produkten haben sich automatisierte Tests als unverzichtbares Instrument in der Unternehmensstrategie etabliert.

Angesichts dieser Herausforderungen entwickeln sich die Testdienste durch die Integration von KI-gesteuerter Automatisierung, cloudbasierten Testumgebungen und selbstheilenden Frameworks weiter, um sowohl eine höhere Zuverlässigkeit als auch eine schnellere Lieferung zu gewährleisten.

In diesem Artikel untersuchen wir die wichtigsten Trends im Bereich des Softwaretests, die es Unternehmen ermöglichen, sich an dieses sich ständig verändernde Ökosystem anzupassen.

1. Intelligente Automatisierung auf der Grundlage von KI

Die Integration von Künstlicher Intelligenz (K I) und Machine Learning (ML) in Testprozesse ist eine der wichtigsten Entwicklungen der letzten Jahre.

Weit entfernt von den traditionellen statischen Skripten ermöglichen diese Technologien nun die dynamische Anpassung von Testszenarien an die Entwicklungen der getesteten Anwendung.

Automatisierte Testwerkzeuge werden sich auf KI stützen, um :

• Wahrscheinliche Regressionen über die Analyse von Logs und Testverläufen automatisch identifizieren
• Generieren Sie intelligente Testfälle, die auf dem tatsächlichen Nutzerverhalten basieren.
• Optimierung der Testabdeckung durch Ausrichtung auf Gebiete mit höherem Risiko
  

Das Wachstum der KI im Testbereich ist exponentiell. Laut einer weltweiten Umfrage unter 1.775 IT- und Geschäftsführern haben 71 Prozent der Organisationen eine Form von künstlicher Intelligenz oder generativen KI-Fähigkeiten in ihren Betrieb integriert, wobei mehr als ein Drittel (34 Prozent) diese speziell zur Verbesserung der Qualitätssicherung einsetzt.

Nächster Schritt: agentische KI

In Anlehnung an die multimodale KI, die mithilfe spezialisierter Algorithmen mehrere Datentypen gleichzeitig verarbeitet, entsteht nun eine neue Generation: die agentische KI.

Diese intelligenten Systeme arbeiten selbstständig und übernehmen Aufgaben, die zuvor dem Menschen vorbehalten waren.

Sie sind in der Lage :

• miteinander kommunizieren
• Einen langfristigen Gedächtniszustand bewahren
• Unabhängige Entscheidungen auf der Grundlage von Kontext und Interaktionen treffen
  

In der Praxis bedeutet dies, ein echtes virtuelles Team von Testassistenten einzusetzen, die reaktionsschnell und anpassungsfähig sind und eine kontinuierliche Softwarequalität in großem Umfang gewährleisten können.

2. KI für Shift-Right, um den Nutzer besser zu verstehen

Im Jahr 2025 wird das Verstehen des tatsächlichen Nutzerverhaltens zu einem strategischen Pfeiler automatisierter Testansätze.

Der World Quality Report 2024 von Capgemini hebt hervor, dass Organisationen zunehmend in fortschrittliche Technologien wie KI und maschinelles Lernen investieren, um ihre Qualitätssicherungsprozesse zu verbessern und das Verhalten der Nutzer besser zu verstehen.

Während die Shift-Left-Methoden darauf abzielen, früher im Entwicklungszyklus zu testen, ist der Shift-Right-Ansatz eine Ergänzung dazu und legt den Schwerpunkt auf die Qualität nach dem Einsatz unter realen Nutzungsbedingungen.

Durch die Analyse der Interaktionen in der Produktionsumgebung können QA-Teams Nutzungsmuster erkennen, potenzielle Probleme antizipieren und sicherstellen, dass die Anwendungen den konkreten Erwartungen der Nutzer entsprechen.

Was die KI-Tools der nächsten Generation ermöglichen : 

Modelle, die auf visuellen Erfassungen basieren: Die KI verwendet "Snapshots" von Benutzersitzungen.

Echte Verhaltensanalyse: Die Tests werden automatisch aus den Nutzungsdaten generiert und decken positive und negative Szenarien ab, einschließlich seltener Fälle.

Keine manuelle Wartung: Die KI lernt kontinuierlich aus den Interaktionen, sodass wiederholte Aktualisierungen von Testskripten entfallen.

Intelligentes Testen in der Produktion: Durch die Kombination von Post-Deployment-Monitoring und herkömmlichen Tests wird die Abdeckung erhöht und unbemerkte Probleme werden erfasst.

Verbesserte Testabdeckung: Die KI verknüpft den Code dynamisch mit realen Fällen und erleichtert so die Erkennung von Regressionen auf kritischen Strecken.

KI-gestützte Fehleranalyse: Automatische Erkennung von Fehlerursachen(API, Leistung, Geschäftslogik), um auf der Entwicklungsseite Zeit zu sparen.

Kontinuierliches Monitoring und Insights: Die Tools bieten einen Echtzeit-Einblick in die Nutzung und schließen die Lücke zwischen Produktionsleistung und Testabdeckung.

3. No-code"-Automatisierung leichter zugänglich

Die Komplexität von automatisierten Testwerkzeugen war lange Zeit ein Hindernis für ihre breite Einführung.

Dieser Trend kehrt sich dank des Aufkommens von No-Code- und Low-Code-Lösungen um, die es nichttechnischen Profilen (Product Owners, Business Analysts usw.) ermöglichen, Testszenarien zu erstellen und zu pflegen, ohne eine einzige Zeile Code zu schreiben.

Diese intuitiven Tools ebnen den Weg für eine echte Demokratisierung des Testens, mit mehreren konkreten Vorteilen:

• Eine bessere Zusammenarbeit zwischen technischen und fachlichen Teams
• Eine deutliche Senkung der Kosten und des Zeitaufwands für die Instandhaltung
• Höhere Reaktionsfähigkeit auf funktionale Entwicklungen
  

Bis 2025 sollen diese Lösungen zum neuen Standard für automatisierte Tests werden, da sie eine beispiellose Zeitersparnis und Flexibilität bieten.

4. Die sich verändernde Rolle von Testern und die erforderlichen Fähigkeiten

Die Rollen von Testern entwickeln sich zu hybriden Profilen, die traditionelle Fähigkeiten mit KI-, DevOps- und Automatisierungsexpertise kombinieren.

Dieser Übergang ist bereits im Gange, wie sich in verschiedenen Branchendaten widerspiegelt.

KI-Kompetenzen: Laut einer McKinsey-Studie geben 62 % der Beschäftigten im Alter von 35 bis 44 Jahren an, über hohe KI-Kenntnisse zu verfügen, was auf eine zunehmende Übernahme dieser Fähigkeiten hindeutet.

DevOps-Kenntnisse: Einem Bericht von Brokee zufolge haben 29 % der IT-Teams kürzlich einen DevOps-Ingenieur eingestellt, was diese Position zur meistgesuchten im IT-Bereich macht.

Automatisierungsfachwissen: Laut dem "State of Testing™ Report 2024" von PractiTest nimmt die Automatisierung zwar zu, doch vielen Testern fehlt es an Vertrauen in das Schreiben von Automatisierungsskripten, was auf einen Bedarf an der Entwicklung von Automatisierungsfachwissen hindeutet. 

5. Die Integration von DevOps / SRE

Die Integration von automatisierten Tests in DevOps- und SRE-Praktiken (Site Reliability Engineering) wird sich als einer der wichtigsten Trends im Jahr 2025 herauskristallisieren.

Da Unternehmen eine kontinuierliche Lieferung und eine verbesserte betriebliche Ausfallsicherheit anstreben, entwickelt sich das Testen zu einem proaktiven und kontinuierlichen Ansatz, der nahtlos in die Arbeitsabläufe integriert ist.

Was ist Site Reliability Engineering (SRE)?

Das bei Google entstandene Site Reliability Engineering ist die Anwendung von Prinzipien der Softwaretechnik auf das Systemmanagement und den Betrieb.

Ihr Ziel ist es, dafür zu sorgen, dass Anwendungen auch in großem Maßstab stabil, verfügbar und leistungsfähig bleiben.

Konkret arbeiten die SRE-Ingenieure eng mit den Entwicklungsteams zusammen, um :

• Automatisierung von Einsätzen
• Leistung überwachen
• Ausfällen und Bugs vorbeugen
• Sicherstellung einer optimalen Nutzererfahrung
  

6. Green IT angewandt auf automatisierte Tests

Die Verantwortung für die Umwelt wird für Unternehmen aller Branchen zu einer strategischen Herausforderung, und Green-IT-Praktiken finden zunehmend Eingang in den Bereich der Softwaretests.

Die Testautomatisierung ist zwar unerlässlich, kann aber zu einem erheblichen Ressourcenverbrauch führen, insbesondere durch die massive Ausführung von Szenarien, die Nutzung virtualisierter Testumgebungen und die Speicherung von Daten.

Im Jahr 2025 wird zunehmend auf die energetischen Auswirkungen automatisierter Tests geachtet.

Laut einem Artikel von Forrester ist die Wirksamkeit von Tests im Prozess der Anwendungsentwicklung von entscheidender Bedeutung.

Ineffiziente oder schlecht konzipierte Tests können den Energieverbrauch erhöhen. Der Übergang von einer systematischen zu einer intelligenten Automatisierung, bei der KI und Machine Learning eingesetzt werden, um zu bestimmen, wann ein Test automatisiert oder ausgeführt werden soll, kann zu erheblichen Energieeinsparungen führen.

Umweltfreundliche Testansätze :

Die Optimierung von Testkampagnen: Reduzierung redundanter Ausführungen und Priorisierung von Tests mit hohem Mehrwert.

Die Nutzung "grüner" Cloud-Infrastrukturen: Nutzung von Datenzentren, die mit erneuerbaren Energien betrieben werden und für Energieeffizienz optimiert sind.

Die Reduzierung der Menge an unnötig erzeugten oder gespeicherten Daten: Einführung von Datenverwaltungsrichtlinien zur Minimierung des CO2-Fußabdrucks.

Intelligente Nutzung von KI: Nutzung von künstlicher Intelligenz, um durch gezielte Empfehlungen unnötige Tests zu vermeiden.

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