Modernes Software-Testing mit KI & Automation E-Book

Andreas Pörtner

• Herausgeber: BoD - Books on Demand
• Kategorie: Fachliteratur
• Sprache: Deutsch

Seitenzahl: 47

Veröffentlichungsjahr: 2025

Beschreibung

In einer Zeit, in der Software immer komplexer, Release-Zyklen immer kürzer und Kundenerwartungen immer höher werden, liefert Modernes Software-Testing mit KI & Automation einen umfassenden Leitfaden für die Qualitätssicherung der nächsten Generation. Das Buch verbindet Grundlagenwissen mit aktuellen Trends wie Testautomatisierung, Künstlicher Intelligenz und Continuous Testing. Es zeigt, wie Unternehmen Testprozesse strategisch planen, effizient automatisieren und intelligent erweitern können, um robuste, skalierbare und nachhaltige Qualität zu gewährleisten. Der Leser erhält einen fundierten Überblick über Testarten, Teststufen und Frameworks, erfährt, wie KI in Bereichen wie Testfallerstellung, Fehlerprognose und Self-Healing-Tests eingesetzt wird, und wie sich Testing optimal in DevOps-Pipelines integriert. Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf den Herausforderungen des Testdatenmanagements, der Virtualisierung von Testumgebungen sowie der Qualitätssicherung in Anwendungen, die selbst KI enthalten. Neben detaillierten Erklärungen bietet das Buch zahlreiche Praxisbeispiele und Fallstudien, die zeigen, wie Unternehmen Testing erfolgreich transformieren oder woran Projekte scheitern können. Abgerundet wird der Inhalt durch Kapitel zur strategischen Toolauswahl, zu neuen Rollen im Testing-Team sowie zu zukünftigen Entwicklungen wie autonomem Testing oder Testing-as-a-Service. Damit richtet sich das Buch an Tester:innen, Entwickler:innen, Testmanager:innen und alle, die Qualitätssicherung als strategischen Erfolgsfaktor verstehen und ihre Organisation technologisch, methodisch und kulturell auf die Herausforderungen des digitalen Zeitalters vorbereiten möchten. Wenn Sie Klarheit und Struktur bei Ihrem Software-Testing suchen, laden wir Sie herzlich ein, den DIGITAL BUSINESS NAVIGATOR kostenfrei zu nutzen. Der Entry-Tarif ist für Leser kostenfrei enthalten.

Leseprobe

Andreas Pörtner MSc BBA

DIGITAL BUSINESS GUIDES

www.digital-business-guides.com

Ausgabe 05/2025

Inhalt

Vorwort

Kapitel 1: Grundlagen des modernen Software-Testings

1.1 Was ist Software-Testing?

1.2 Ziele und Nutzen des Testens

1.3 Teststufen und Testarten im Überblick

1.4 Herausforderungen im klassischen Testing

1.5 Von manuell zu automatisiert – ein Paradigmenwechsel

1.6 Warum KI das Testing revolutioniert

1.7 Fazit: Das moderne Testing ist strategisch, automatisiert und intelligent

Kapitel 2: Testautomatisierung im Überblick

2.1 Warum automatisieren? Vorteile und Grenzen

2.2 Auswahl geeigneter Automatisierungsstrategien

2.3 Frameworks und Tools für die Testautomatisierung

2.4 Best Practices für erfolgreiche Testautomatisierung

2.5 Automatisierung im agilen und DevOps-Kontext

2.6 Fazit: Testautomatisierung ist der erste Schritt zur intelligenten Qualitätssicherung

Kapitel 3: Künstliche Intelligenz im Software-Testing

3.1 Einführung: Warum KI im Testing?

3.2 Einsatzbereiche von KI im Testprozess

3.3 KI-basierte Testfallerstellung und -optimierung im Detail

3.4 Vorteile und Herausforderungen

3.5 Marktüberblick: KI-Tools für das Software-Testing

3.6 Integration von KI in bestehende Testprozesse

3.7 Ausblick: Die Zukunft des Testens mit KI

3.8 Fazit: KI ist der Game-Changer im Testing

Kapitel 4: Continuous Testing und DevOps

4.1 Grundlagen von Continuous Testing

4.2 Continuous Integration, Delivery & Deployment (CI/CD)

4.3 Shift Left und Shift Right Testing

4.4 Rolle der Automatisierung im DevOps-Zyklus

4.5 Testdatenmanagement in Continuous Testing

4.6 Qualitätsmetriken und KPIs im Continuous Testing

4.7 KI-Integration in Continuous Testing

4.8 Fazit: Continuous Testing ist das Rückgrat moderner Qualitätssicherung

Kapitel 5: Testarten im KI- und Automatisierungszeitalter

5.1 Einleitung: Warum sich Testarten verändern müssen

5.2 Funktionale Tests: Automatisiert und risikobasiert

5.3 Nicht-funktionale Tests: Leistung, Sicherheit, Usability

5.4 Unit-Tests: Testen auf Codeebene

5.5 Integrationstests: Zusammenspiel der Komponenten

5.6 UI- und End-to-End-Tests: Stabilität durch Self-Healing

5.7 Exploratives und modellbasiertes Testen mit KI

5.8 API- und Microservice-Testing

5.9 Regressionstests intelligent verwalten

5.10 Fazit: Testarten werden intelligent kombiniert und orchestriert

Kapitel 6: Auswahl und Integration von KI-Testtools

6.1 Einleitung: Warum die Toolauswahl strategisch ist

6.2 Kriterien für die Auswahl von KI-gestützten Testtools

6.3 Marktüberblick: Bekannte KI-Testtools im Vergleich

6.4 Vorgehensweise zur Toolintegration in bestehende Prozesse

6.5 Risiken und Stolpersteine bei der Toolauswahl

6.6 Lizenzmodelle und Kostenbewertung

6.7 Fazit: Der richtige Toolmix ist strategischer Wettbewerbsvorteil

Kapitel 7: Praxisbeispiele und Erfolgsgeschichten

7.1 Einleitung: Lernen aus der Praxis

7.2 Fallstudie 1: Einführung von KI-gestütztem Testing in einem FinTech-Unternehmen

7.3 Fallstudie 2: Testautomatisierung im E-Commerce mit Mabl

7.4 Fallstudie 3: Einsatz von Diffblue zur Unit-Test-Generierung in einem Versicherungsunternehmen

7.5 Fallstudie 4: Warum ein KI-Testprojekt scheiterte – und was wir daraus lernen können

7.6 Erfolgsfaktoren im Überblick

7.7 Fazit: KI und Automatisierung brauchen Strategie, Schulung und Geduld

Kapitel 8: Testdatenmanagement und Testumgebungen

8.1 Einleitung: Daten und Umgebungen als Erfolgsfaktor

8.2 Herausforderungen im Testdatenmanagement

8.3 Anforderungen an modernes Testdatenmanagement

8.4 Methoden und Tools zur Testdatengenerierung

8.5 Automatisierung des Testdatenprozesses

8.6 Anforderungen an moderne Testumgebungen

8.7 Virtualisierung und Self-Healing-Umgebungen

8.8 Kombination: Daten & Umgebung als orchestriertes System

8.9 Datenschutz & Compliance im Fokus

8.10 Fazit: Ohne intelligente Daten und Umgebungen keine intelligenten Tests

Kapitel 9: Qualitätssicherung in KI-gestützten Anwendungen

9.1 Einleitung: Wenn die getestete Software selbst KI enthält

9.2 Besonderheiten beim Testen von KI-Systemen

9.3 Was lässt sich an KI testen – und wie?

9.4 Testing-Metriken für KI-Modelle

9.5 Explainable AI (XAI): Erklärbarkeit als QS-Kriterium

9.6 Herausforderungen bei Qualitätssicherung von KI

9.7 KI-Modelle testen: Werkzeuge und Frameworks

9.8 Testing von generativer KI

9.9 Ethik, Verantwortung und Compliance

9.10 Fazit: KI-Anwendungen brauchen eine neue QS-Dimension

Kapitel 10: Zukunft des Software-Testings

10.1 Einleitung: Der Wandel ist nicht abgeschlossen

10.2 Self-Healing Tests und autonome Testsysteme

10.3 Testing-as-a-Service (TaaS)

10.4 Testing in Low-Code / No-Code-Umgebungen

10.5 Embedded AI im Testing

10.6 Personalisierung des Testings

10.7 Neue Rollen und Skills im Testing-Team

10.8 Testing im Kontext von Nachhaltigkeit und Green IT

10.9 Handlungsempfehlungen für die Zukunft

10.10 Fazit: Das Testing von morgen beginnt heute

Kapitel 11: Kompetenzaufbau und Organisation

11.1 Einleitung: Qualität braucht Strukturen – und Menschen

11.2 Neue Rollen im Testing-Team

11.3 Aufbau eines Testing Center of Excellence (TCoE)

11.4 Kompetenzmodell für moderne Tester:innen

11.5 Teststrategie als Führungsaufgabe

11.6 Lernformate und Weiterbildungsmöglichkeiten

11.7 QA als Teil der agilen Produktentwicklung

11.8 Organizational Readiness: Wann ist ein Unternehmen bereit für KI-gestütztes Testing?

11.9 Fazit: Menschen machen die Qualität – nicht nur Maschinen

Kapitel 12: Fazit & Handlungsempfehlungen

12.1 Rückblick: Wo wir gestartet sind

12.2 Die fünf wichtigsten Erkenntnisse

12.3 Handlungsempfehlungen für Unternehmen

12.4 Die nächsten Schritte – ganz konkret

12.5 Ausblick: Testing ist der Schlüssel zur digitalen Reife

Der Digital Business Navigator – Dein Einstieg ins Unternehmertum mit KI & Digitalisierung

Vorwort

Die Qualität von Software ist heute nicht nur ein Wettbewerbsvorteil – sie ist eine Grundvoraussetzung für funktionierende digitale Produkte und Geschäftsprozesse. Gleichzeitig steht die Softwareentwicklung unter massivem Innovationsdruck: Release-Zyklen werden kürzer, Systeme komplexer, Kundenansprüche höher. Inmitten dieser Dynamik verändert sich auch das Software-Testing grundlegend.