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Parasoft-Blog
Entdecken Sie den zweiten Teil unserer Serie zur Abstimmung von Verifizierung und KI-gestützter Entwicklung. Hier helfen agentenbasierte Workflows Teams, Fehler frühzeitig zu erkennen und Produkte mit Zuversicht auszuliefern. Teil eins behandelt dasselbe Problem auf der Serviceebene im Kontext von autonomem API-Mocking und Servicevirtualisierung.
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KI generiert Java-Code schneller, als die meisten Teams ihn gründlich validieren können.
Was früher Tage in Anspruch nahm, kann KI heute in Stunden leisten. Entwickler nutzen KI-gestützte Programmier-Workflows, um Methoden, Klassen, APIs und sogar komplette Funktionen in beispielloser Geschwindigkeit zu generieren. Die Produktivitätssteigerungen sind real – und die Akzeptanz in Entwicklungsunternehmen nimmt rasant zu.
Die Softwareverifizierung hat jedoch nicht Schritt gehalten.
Das Problem ist nicht, dass KI-generierter Code grundsätzlich von geringer Qualität ist. Es liegt vielmehr darin, dass die meisten Verifizierungsverfahren für ein langsameres, von Menschen gesteuertes Entwicklungsmodell konzipiert wurden.
Dadurch entsteht eine zunehmende Diskrepanz zwischen der Geschwindigkeit der Codeerstellung und der Geschwindigkeit der Codevalidierung.
Manche Branchenbeobachter sprechen bereits von der „KI-Geschwindigkeitsfalle“. Herkömmliche Arbeitsabläufe und manueller Aufwand behindern die Qualitätsvalidierung, obwohl die Entwicklungsgeschwindigkeit dramatisch zunimmt.
Da KI-generierter Code einen immer größeren Anteil moderner Java-Anwendungen ausmacht, verlagert sich die Herausforderung von der reinen Fehlersuche hin zur schnellen Überprüfung, Behebung und Validierung des Codes, um mit der KI-gestützten Entwicklung Schritt halten zu können. Dies erfordert ein Umdenken bei der Anwendung bewährter Testverfahren – nicht deren Ersetzung, sondern deren Beschleunigung in Bezug auf Ausführung, Anwendung und Integration in die Entwicklungsabläufe.
Die KI-gestützte Entwicklung verändert die Softwareentwicklung grundlegend. Laut der Sonar-Studie „State of Code 2026“ generiert KI mittlerweile rund 42 % des geschriebenen Codes. Entwickler erwarten, dass dieser Anteil bis 2027 auf 65 % steigen wird.
Die Softwareverifizierung hat jedoch nicht Schritt gehalten.
Obwohl sie stark auf KI setzen, geben 96 % der Entwickler an, KI-generiertem Code nicht vollständig zu vertrauen. Trotz dieses hohen Prozentsatzes überprüfen nur 48 % den KI-generierten Code vor dem Einchecken immer. Gleichzeitig sagen 38 %, dass die Überprüfung von KI-generiertem Code sogar schwieriger sei als die Überprüfung von Code anderer Entwickler.
Die Besorgnis ist berechtigt. Eine Analyse von CodeRabbit aus dem Jahr 2025 ergab, dass KI-generierte Pull Requests etwa 1.7-mal mehr Probleme verursachten als von Menschen geschriebener Code – darunter 1.3-mal mehr kritische Fehler, die Korrektheit, Wartbarkeit, Leistung und Sicherheit betreffen.
Dies ist im Grunde ein Skalierungsproblem. KI generiert mehr Code, der überprüft werden muss, und dieser Code führt im Durchschnitt zu mehr Problemen, wodurch der Überprüfungsaufwand steigt, bevor Software im Produktiveinsatz als vertrauenswürdig eingestuft werden kann.
Der Engpass hat sich verlagert. Teams sind nicht mehr durch die Geschwindigkeit der Codeerstellung, sondern durch die Geschwindigkeit der Codeverifizierung eingeschränkt. Jede KI-generierte Klasse, Methode, API oder jeder Dienst erfordert weiterhin statische Analyse, Sicherheitsvalidierung, Tests und Code-Review, bevor er sicher in der Produktion eingesetzt werden kann.
Da KI die Softwareentwicklung immer weiter beschleunigt, muss sich auch die Verifizierung entsprechend weiterentwickeln. Unternehmen benötigen Qualitätspraktiken, die mit der Geschwindigkeit von KI mithalten können und die Codeanalyse automatisieren, Tests generieren, Probleme beheben und nur die Tests ausführen, die von jeder Codeänderung betroffen sind. Ziel ist es nicht einfach, schneller zu testen, sondern die Verifizierungsentscheidungen und -maßnahmen zu automatisieren, die erforderlich sind, um das Vertrauen in KI-generierten Code zu erhalten.
Mit der Weiterentwicklung der KI-Codierungs-Workflows haben sich die meisten Organisationen auf die Frage konzentriert: Wie können wir Produktfunktionen schneller entwickeln und Code schneller schreiben?
Führende Ingenieurteams stellen sich heute eine noch wichtigere Frage: Wie kann die Verifizierung mit KI-generiertem Code Schritt halten?
Diese Umstellung verändert den Ansatz zur Softwarequalität. Die Verifizierung erfolgt nicht mehr erst nach der Entwicklung, sondern wird zu einem integralen Bestandteil der KI-gestützten Entwicklung selbst.
Während der Code geschrieben wird, wird er auf Sicherheitslücken, Verstöße gegen Programmierrichtlinien und Wartbarkeitsprobleme analysiert. Identifizierte Probleme sollten von Entwicklern oder KI-Systemen umgehend behoben werden können.
Bei der Einführung neuer Funktionen sollten Unit-Tests generiert werden, um die Testabdeckung zu erweitern. Und während Änderungen durch die CI/CD-Pipelines wandern, sollten Regressionstests sich ausschließlich auf die von diesen Änderungen betroffenen Bereiche konzentrieren, um schnelles und umsetzbares Feedback zu liefern.
Ziel ist es nicht, mehr Tests durchzuführen oder mehr Analysen vorzunehmen. Vielmehr geht es darum, die richtigen Verifizierungsmaßnahmen zum richtigen Zeitpunkt anzuwenden – mit der Geschwindigkeit und dem Automatisierungsgrad, die erforderlich sind, um mit der KI-generierten Entwicklung Schritt zu halten.
Moderne KI-gestützte Entwicklung ist keine einfache Eingabe-Antwort-Interaktion mehr.
Heutige KI-Codierungswerkzeuge können Code generieren, Tests ausführen, Ergebnisse auswerten, Implementierungen verfeinern und iterativ vorgehen, bis sie die Ziele des Entwicklers erfüllen.
Doch KI allein ersetzt nicht die spezialisierten Fähigkeiten, die zur Validierung der Softwarequalität erforderlich sind. Um in Unternehmensumgebungen effektiv zu arbeiten, benötigen KI-Systeme Zugriff auf vertrauenswürdige Verifizierungswerkzeuge, die Code analysieren, Abdeckungslücken erkennen, Risiken identifizieren und Änderungen validieren können.
Hier verändern agentenbasierte Workflows die Art und Weise, wie Teams Softwarequalitätswerkzeuge einsetzen.
Technologien wie das Model Context Protocol (MCP) und wiederverwendbare Agentenfähigkeiten ermöglichen es KI-Assistenten und autonomen Agenten, sich mit externen Verifizierungstools zu verbinden und im Rahmen ihrer Arbeitsabläufe spezialisierte Funktionen aufzurufen. Anstatt sich auf das im KI-Modell integrierte Wissen zu verlassen, können Agenten statische Analysen, Unit-Tests, Codeabdeckungsanalysen und andere Testfunktionen auf Unternehmensebene nutzen, um Verifizierungsaufgaben während des gesamten Entwicklungszyklus durchzuführen.
Dies bietet die Möglichkeit, die Rolle der Softwareverifizierung in der modernen Entwicklung neu zu überdenken.
Anstatt bis zur Code-Einbindung – oder schlimmer noch, bis zu einer späteren Testphase – zu warten, können KI-Systeme Verifizierungsfunktionen kontinuierlich während der Codegenerierung und -optimierung aufrufen. Das Ergebnis ist nicht, dass KI etablierte Qualitätssicherungsverfahren ersetzt, sondern dass sie diese orchestriert.
Indem bewährte Verifizierungsfunktionen über KI-kompatible Schnittstellen zugänglich gemacht werden, können Organisationen Arbeitsabläufe erstellen, die Folgendes automatisch durchführen:
Die Entwickler behalten die Kontrolle über die abschließende Prüfung und Genehmigung.
Die statische Java-Analyse ist seit langem eine der schnellsten und effektivsten Methoden, um Sicherheitslücken, Verstöße gegen Codierungsstandards, Zuverlässigkeitsprobleme und Wartungsprobleme zu identifizieren, bevor der Code in die Produktion gelangt.
Eine häufige Herausforderung war jedoch stets die Sanierung.
Die meisten Entwicklungsteams priorisieren die Ergebnisse statischer Codeanalysen bereits gemäß den Unternehmensrichtlinien und konzentrieren die Behebungsmaßnahmen auf die risikoreichsten Probleme. Selbst die Behebung eines Teils der schwerwiegendsten Verstöße erfordert jedoch Entwicklerzeit und -aufwand, der mit der Entwicklung neuer Funktionen konkurriert.
Da KI die Codegenerierung beschleunigt, steigt auch die Anzahl der gefundenen Fehler entsprechend an, was die manuelle Behebung zusätzlich erschwert. Ohne automatisierte Behebungsprozesse, die mit diesem Tempo Schritt halten, riskieren Unternehmen, schneller technische Schulden anzuhäufen, als sie diese abbauen können – die erhöhte Entwicklungsgeschwindigkeit führt also zu einem erhöhten Softwarerisiko.
Die nächste Entwicklungsstufe der statischen Datenanalyse besteht nicht einfach darin, KI zur Erklärung von Ergebnissen oder zur Generierung einzelner Lösungsvorschläge einzusetzen . Vielmehr geht es darum, KI-Systeme in die Lage zu versetzen, den gesamten Workflow der statischen Datenanalyse und -behebung mithilfe bewährter unternehmensweiter Verifizierungsfunktionen zu orchestrieren.
Durch die Bereitstellung von Ergebnissen statischer Analysen und Kontextinformationen über KI-kompatible Schnittstellen wie MCP-Server, Agentenfähigkeiten, APIs und CLIs werden Softwarequalitätswerkzeuge zu aktiven Teilnehmern an autonomen Entwicklungsabläufen.
Parasoft Jtest stellt KI-Agenten beispielsweise über MCP und Agentenfähigkeiten Zugriff auf statische Analyseergebnisse in Unternehmensqualität und Kontextinformationen bereit. Dadurch können Agenten Verstöße erkennen, basierend auf dem Jtest-Feedback geeignete Korrekturen generieren und die Analyse erneut ausführen, um zu überprüfen, ob die Probleme in den Entwickler-Workflows behoben wurden.
Ein KI-Agent kann selbstständig eine statische Codeanalyse auslösen, um neu generierten oder geänderten Code zu analysieren, Verstöße zu identifizieren, konforme Korrekturen zu generieren, Änderungen anzuwenden, die Analyse zur Überprüfung der Korrekturen erneut auszuführen und die Ergebnisse zur Überprüfung durch die Entwickler aufzubereiten. Die Entwickler bleiben weiterhin für die Überprüfung und Genehmigung von Änderungen vor deren Übernahme oder Zusammenführung verantwortlich, während der Agenten-Workflow die wiederkehrende Arbeit des Findens, Behebens und Validierens von Problemen übernimmt.
Dies stellt einen grundlegenden Wandel in der Sicherstellung von Softwarequalität dar. Der gesamte Workflow – von der statischen Codeanalyse bis zur erfolgreichen Fehlerbehebung – ist keine zeitaufwändige Entwicklungsaufgabe mehr. Er wird zu einer Verifizierungsfunktion, die KI-Systeme autonom aufrufen können, sobald Code erstellt oder geändert wird.
Organisationen können Code kontinuierlich analysieren, validieren und korrigieren, ohne dass sich Qualitätsrückstände und technische Schulden parallel zur KI-generierten Entwicklung anhäufen.
Java-Unit-Tests zählen nach wie vor zu den effektivsten Methoden, um das Anwendungsverhalten zu überprüfen, Regressionen aufzudecken und Vertrauen in die Softwareentwicklung zu schaffen. Doch mit der Beschleunigung der Codegenerierung durch KI können Testerstellung und -abdeckung schnell zum nächsten Engpass bei der Verifizierung werden.
Mehr Produktionscode bedeutet mehr zu validierende Funktionalität. Wenn die Erstellung, Ausführung und Abdeckungsanalyse von Unit-Tests nicht Schritt halten können, entstehen Lücken, und das Vertrauen sinkt mit jeder weiteren Änderung.
Um dieser Herausforderung zu begegnen, reicht es nicht aus, einfach nur zusätzliche Unit-Tests zu erstellen. Es bedarf intelligenter Verifizierungs-Workflows, die die Testabdeckung, das Vertrauen in die Software und die Softwarequalität verbessern.
Unterschiedliche Entwicklungsphasen erfordern unterschiedliche Vorgehensweisen. Bei bestehenden Legacy-Anwendungen müssen Unternehmen häufig die Testabdeckung großer Codebasen rasch erhöhen, bevor Modernisierungen oder grundlegende Änderungen beginnen. Zwar könnten Teams LLM-basierte Tools nutzen, um große Mengen an Unit-Tests zu generieren, doch kann dies bei einer gesamten Legacy-Codebasis aufgrund des Token-Verbrauchs erhebliche Kosten und Skalierungsprobleme verursachen.
Durch den Einsatz von unternehmensweiten Funktionen wie dem Parasoft Jtest Unit Test Assistant (UTA), die nicht auf LLM basieren, können Teams die Testabdeckung bestehender Java-Anwendungen durch die Generierung von Unit-Tests in großem Umfang schnell erhöhen und so eine solide Grundlage für Regressionstests schaffen, bevor KI-gesteuerte Änderungen vorgenommen werden. Dies ermöglicht es Unternehmen, die Testabdeckung skalierbar zu verbessern und gleichzeitig die Kosten und Komplexität der Testerstellung überschaubar zu halten.
Sobald diese Grundlage für Regressionstests geschaffen ist, können KI-Agenten die Fähigkeiten von Jtest nutzen, um die Testabdeckung im Zuge der Entwicklung kontinuierlich aufrechtzuerhalten und zu erweitern.
Anstatt sich auf das LLM zu verlassen, um zu entscheiden, wann zusätzliche Tests erforderlich sind, verwenden die Agenten die unternehmensweite Abdeckungsanalyse von Jtest, um nach jeder Codeänderung genau zu ermitteln, wo Abdeckungslücken bestehen.
Anschließend können sie Unit-Tests für ungedeckten Code generieren, diese ausführen, die resultierende Codeabdeckung messen und den Vorgang wiederholen, bis die Qualitätskriterien des Unternehmens erfüllt sind. Dadurch wird das Codeabdeckungsmanagement von einer manuellen Tätigkeit in einen autonomen Workflow umgewandelt, der mit der KI-gestützten Entwicklung skaliert.
Diese Kombination aus der Generierung von Massen-Unit-Tests und der KI-agentengesteuerten Abdeckungspflege ermöglicht es Unternehmen, einen starken Regressionsschutz aufzubauen, die Abdeckung kontinuierlich aufrechtzuerhalten und die Softwarequalität im Tempo der KI-generierten Entwicklung weiterzuentwickeln.
Dig Deeper
Sehen Sie in dieser 10-minütigen Demo, wie agentenbasierte KI Java-Code autonom testet, korrigiert und validiert.
Da KI die Softwareentwicklung beschleunigt, werden Verifizierungszyklen deutlich häufiger. Die Durchführung einer kompletten Regressionssuite nach jeder KI-generierten Änderung wird schnell unpraktikabel. Langlaufende Testreihen verzögern das Feedback, erhöhen die Infrastrukturkosten und mindern viele der von KI versprochenen Produktivitätsgewinne.
KI-Agenten benötigen daher mehr als nur die Fähigkeit, Tests auszuführen. Sie benötigen Intelligenz, die ihnen mitteilt, welche Tests tatsächlich durchgeführt werden müssen.
Hier erweist sich die Testauswirkungsanalyse (TIA) als unverzichtbare Verifizierungsfunktion für Unternehmen. Durch die Bereitstellung von TIA-Funktionen ermöglichen Testwerkzeuge für Unternehmen KI-Agenten, genau zu bestimmen, welche Regressionstests von einer Codeänderung betroffen sind, und nur die zur Validierung dieser Änderung benötigte Teilmenge auszuführen.
Parasoft Jtest ermöglicht es KI-Agenten beispielsweise, die Testauswirkungsanalyse als Teil autonomer Verifizierungsabläufe zu nutzen. Anstatt nach jedem Commit Hunderte oder Tausende von Tests auszuführen, kann ein Agent die Testauswirkungsanalyse aufrufen, um zu ermitteln, welche Regressionstests von einer Codeänderung betroffen sind, nur diese Tests ausführen, die Ergebnisse auswerten und Entwicklern vor dem Zusammenführen des Codes schnelles, zielgerichtetes Feedback geben.
Dieser Ansatz sorgt dafür, dass Regressionstests mit dem Tempo der KI-generierten Entwicklung Schritt halten. Anstatt zu einem weiteren Engpass zu werden, werden Regressionstests zu einer intelligenten Verifizierungsfunktion, die KI-Agenten während des gesamten Softwareentwicklungszyklus kontinuierlich nutzen können.
Jahrelang existierten Testwerkzeuge für Unternehmen als eigenständige Anwendungen, mit denen Entwickler und Tester direkt interagierten. Die KI-gestützte Entwicklung verändert dieses Modell.
Anstatt die Testwerkzeuge für Unternehmen zu ersetzen, definiert KI die Art und Weise, wie Teams sie einsetzen, neu.
Moderne Softwarequalitätsplattformen stellen ihre Funktionen zunehmend über Schnittstellen wie MCP-Server, Agentenfähigkeiten, APIs und CLIs bereit. Dadurch können KI-Codierungsassistenten und autonome Agenten vertrauenswürdige Verifizierungsfunktionen direkt aus IDEs, LLM-Clients und CI/CD-Pipelines aufrufen, ohne dass Entwickler den Kontext wechseln oder jede Qualitätsaktivität manuell orchestrieren müssen.
Statische Analyse, Codeabdeckungsanalyse, Testauswirkungsanalyse und weitere Verifizierungsfunktionen werden zu Diensten, die KI-Agenten aufrufen können, um automatisierte Fehlerbehebung, gezielte Testgenerierung und Validierungen bei jeder Codegenerierung oder -änderung zu steuern. Die KI übernimmt die Orchestrierung, während Enterprise-Testing-Tools die tiefgreifende Analyse, das Domänenwissen und die Governance bereitstellen, auf die Unternehmen bereits vertrauen, um qualitativ hochwertige Software zu liefern.
Dies stellt eine grundlegende Weiterentwicklung der Softwarequalität dar. Enterprise-Testwerkzeuge sind nicht länger nur Anwendungen, die Entwickler ausführen. Sie entwickeln sich zu Verifizierungs-Engines, die agentenbasierte Qualitätspipelines antreiben.
Künstliche Intelligenz hat das Tempo der Softwareentwicklung grundlegend verändert. Agentenbasierte Arbeitsabläufe können neue Funktionen implementieren, bestehende Anwendungen refaktorisieren und Fehler in einem Bruchteil der Zeit beheben, die die traditionelle Entwicklung benötigte.
Eine schnellere Softwareentwicklung ist jedoch nur dann von Nutzen, wenn Organisationen sie genauso schnell überprüfen können.
Jede KI-generierte Änderung muss vor der Produktivsetzung auf Sicherheitslücken, Verstöße gegen Programmierrichtlinien, Wartbarkeitsprobleme, funktionale Korrektheit und Regressionsrisiken analysiert werden. Ohne Verifizierungsprozesse, die mit der Entwicklungsgeschwindigkeit mithalten können, verlagern Unternehmen den Engpass lediglich von der Codeentwicklung zur Codevalidierung.
Die Zukunft der Softwarequalität besteht nicht darin, bewährte Qualitätssicherungsverfahren durch KI zu ersetzen. Vielmehr geht es darum, diese Verfahren durch agentengesteuerte, KI-gestützte Arbeitsabläufe kontinuierlich verfügbar zu machen.
Durch den Einsatz von Tools, die KI-Agenten Zugriff auf unternehmensweite Verifizierungsfunktionen ermöglichen, können Softwareteams agentenbasierte Workflows erstellen, die autonom Code analysieren, Verstöße beheben, gezielte Unit-Tests generieren und ausführen, die für jede Änderung erforderlichen minimalen Regressionstests identifizieren und automatisch ausführen sowie die Softwarequalität während der gesamten Entwicklung kontinuierlich validieren.
Die Entwickler behalten die Kontrolle über die Genehmigung von Änderungen, während KI die sich wiederholenden Arbeiten zur Überprüfung dieser Änderungen beschleunigt.
Dies ist die nächste Evolutionsstufe der Softwarequalität in Unternehmen. KI-Agenten orchestrieren Verifizierungs-Workflows und sind aktiv an der Fehlerbehebung, Testgenerierung und Validierung beteiligt. Enterprise-Testtools liefern die verlässlichen Verifizierungsdaten, die jeden Schritt steuern. Gemeinsam ermöglichen sie es Unternehmen, die Softwarequalität im gleichen Tempo wie die KI-gestützte Entwicklung voranzutreiben.
Die Organisationen, die im Zeitalter der KI erfolgreich sein werden, sind nicht einfach diejenigen, die am schnellsten Code generieren.
Sie werden diejenigen sein, die KI-gesteuerte Entwicklung mit Verifizierungsfunktionen auf Unternehmensebene kombinieren, um qualitativ hochwertige Software mit der gleichen Geschwindigkeit, Zuverlässigkeit und Governance zu liefern, die die moderne Softwareentwicklung erfordert.
Teil 1: Wie autonomes API-Mocking die Lücke schließt
Teil 2: Java-Verifizierung im Einklang mit KI-generiertem Code halten
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Erleben Sie selbst, wie Ihr Team mit KI bessere Tests schneller erstellen kann.
