Agentische KI in der Qualitätssicherung: Ein Paradigmenwechsel für moderne Softwareteams

Agentische KI in der Qualitätssicherung: Ein Paradigmenwechsel für moderne Softwareteams

In der modernen Softwareentwicklung stehen Qualitätssicherungsteams unter zunehmendem Druck. Die Release-Zyklen werden immer kürzer, während die Anwendungslandschaften aufgrund von Cloud-nativen Architekturen, verteilten Systemen und sich ständig weiterentwickelnden Benutzeroberflächen immer komplexer werden. Gleichzeitig bleiben die Erwartungen an Zuverlässigkeit, Sicherheit und Compliance unverändert – oder steigen sogar noch an.

Traditionelle Ansätze zur Qualitätssicherung stoßen unter diesen Bedingungen an ihre Grenzen. Manuelle Tests lassen sich nicht skalieren, und die skriptbasierte Automatisierung erfordert ständige Wartung, da sich Schnittstellen und Arbeitsabläufe ändern. In vielen Unternehmen ist die Testautomatisierung selbst zu einer Quelle technischer Schulden geworden, anstatt eine Lösung dafür zu sein.

Vor diesem Hintergrund entwickelt sich Agentic AI zu einem neuen Ansatz für die Qualitätssicherung. Anstatt alle bestehenden Testverfahren zu ersetzen, führt Agentic QA adaptive, zielorientierte Systeme ein, die die Art und Weise, wie Tests durchgeführt werden, ergänzen und in einigen Bereichen grundlegend verändern. Die Frage für Führungskräfte im Engineering lautet nicht, ob die Automatisierung verschwinden sollte, sondern ob statische, skriptorientierte Testmodelle für die moderne Softwarebereitstellung noch ausreichend sind.

Die herkömmliche Qualitätssicherung kann mit modernen Entwicklungsprozessen nicht mehr Schritt halten.

In agilen und DevOps-Umgebungen ist alles auf maximale Geschwindigkeit ausgerichtet – Funktionen müssen schnell in die Produktion gehen. Doch das Testen bleibt oft der Engpass. Wenn ein Team vor jedem Release Hunderte von Nutzerpfaden manuell durchklicken muss, dauert das Stunden oder Tage und lässt sich bei wachsenden Anforderungen nicht skalieren.

Automatisierte Tests, wie sie mit Tools wie Selenium oder Cypress implementiert werden, bieten Abhilfe, versagen jedoch bei dynamischen Elementen – wie responsiven Designs, A/B-Tests oder Pop-ups, die das Layout verändern. Das Ergebnis sind sogenannte „Flakes“: unzuverlässige Tests, die entweder mit Fehlalarmen fehlschlagen oder echte Probleme übersehen.

In regulierten Branchen wie dem Finanzwesen oder der Automobilindustrie erhöhen Compliance-Anforderungen den Aufwand zusätzlich. Schätzungen zufolge machen Tests bis zu 50 % des gesamten Entwicklungsbudgets aus, ohne immer die gewünschte Qualität zu liefern. Die Folgen sind für viele Teams spürbar: Anhäufung von technischer Schuld in Testsuiten, Frustration unter den Entwicklern und verzögerte Releases.

Laut Gartner® heißt es in dem am 13. Juni 2025 veröffentlichten Bericht „4 Essential Steps to Build Test Automation Capabilities“: „Führungskräfte im Bereich Softwareentwicklung suchen nach neuen Praktiken und Ansätzen, die ihre Teams anwenden können, um Risiken für das Unternehmen zu mindern. Die Testautomatisierung, die zunehmend durch generative KI-Technologien unterstützt und verbessert wird, wird zu einem unverzichtbaren Baustein, um diese Vorteile zu nutzen.“

Agentic AI soll den Weg von starren Skripten hin zu lernfähigen, adaptiven Systemen ebnen und eine agentische Qualitätssicherung in großem Maßstab ermöglichen. Zu diesem Zweck hat EPAM die Lösung „Agentic QA“ entwickelt. Als Plattform innerhalb des AI/Run™.Tools-Lösungssets schließt Agentic QA die Lücke zwischen automatisierten und manuellen Tests und ermöglicht es Entwicklern und Unternehmen, durch die Reduzierung von Vorlaufzeiten und Kosten schneller als ihre Wettbewerber zu agieren. „Agentic QA“ soll als Beispiel dafür dienen, wie KI-gestützte Agenten die Arbeit von QA-Teams erleichtern können. Im KI-nativen SDLC-Playbook sind Agenten über den gesamten Produktlebenszyklus hinweg eingebettet, was zu einem „agentifizierten“ PDLC führt.

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Erfahren Sie, wie die Quality-Engineering-Dienstleistungen von EPAM bewährte Methoden mit agentenbasierten Fähigkeiten der nächsten Generation verbinden, um eine umfassende Qualitätssicherung in einer KI-nativen Welt zu gewährleisten. epam.com/agenticQA

Gartner, „4 Essential Steps to Build Test Automation Capabilities“, Jim Scheibmeir, Thomas Murphy, Joachim Herschmann, 13. Juni 2025.

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