Warum manuelle Tests in einer KI-Welt immer noch wichtig sind und wie sie modernisiert werden können

QA-Teams stehen unter ständigem Druck. Erfahren Sie, wie die Testwirkungsanalyse Ihre QA-Strategie durch datenbasierte Präzision präzisiert. KI und Automatisierung helfen Ihnen, genau zu bestimmen, was getestet werden muss, und Ihren Workflow in eine zielgerichtete, wirkungsvolle Vorgehensweise zu verwandeln.

In unserer DevOps-getriebenen Welt mit CI/CD-Pipelines und schnellen Bereitstellungen könnte man leicht annehmen, dass Automatisierung und nun auch KI manuelle Tests überflüssig gemacht haben. Doch die Realität sieht anders aus.

Manuelle Tester spielen nach wie vor eine entscheidende Rolle bei der Qualitätssicherung, da sie menschliche Erkenntnisse und kontextbezogene Validierungen liefern, die durch automatisierte Tests nicht reproduziert werden können.

Die Herausforderung? Manuelle Tests müssen in einer Umgebung relevant und effizient bleiben, die Geschwindigkeit, Präzision und ständige Iteration erfordert. Wir untersuchen, warum manuelle Tests immer noch wichtig sind und wie sie modernisiert werden können.

Manuelles Testen ist nicht verschwunden – es entwickelt sich weiter

Trotz der zunehmenden Bedeutung von Automatisierung und KI verlassen sich die meisten QA-Teams immer noch auf eine hybride Teststrategie, die sowohl automatisierte als auch manuelle Tests kombiniert. Und das aus gutem Grund.

Unter einer hybriden Teststrategie verstehen wir einen ausgewogenen Ansatz: Automatisierung sich wiederholender Tests mit hohem Volumen oder Regressionstests, während manuelle Tests für neue Funktionen, Benutzererfahrung, Benutzerfreundlichkeit, Randfälle oder Regressionstests reserviert werden, wenn eine Automatisierung nicht praktikabel ist.

Um im heutigen Softwareentwicklungslebenszyklus (SDLC) jedoch effektiv zu bleiben, müssen manuelle Tests weiterentwickelt werden. Das bedeutet, dass wir von Checklisten-basierten Tests zu datengestützter und erkenntnisbasierter Validierung übergehen müssen.

Die Herausforderung: Manuelle Tests in der agilen Entwicklung relevant halten

Moderne Entwicklung schreitet schnell voran. Codeänderungen sind häufig. Builds werden kontinuierlich bereitgestellt. Und Release-Zyklen werden in Tagen, nicht in Wochen gemessen.

Dieses Tempo setzt die Teams, die sich immer noch stark auf manuelle Regressionstests verlassen, stark unter Druck.

Ohne klare und unmittelbare Transparenz darüber, was sich geändert hat und worauf sie sich konzentrieren müssen, haben manuelle Tester zwei Möglichkeiten. Sie können entweder umfassende Regressionssuiten erneut ausführen, um auf Nummer sicher zu gehen, oder, schlimmer noch, die Validierung der von den letzten Updates betroffenen Bereiche versäumen. Dies führt zu:

• Vergeudeter Aufwand in Bereichen mit geringem Risiko
• Regressionsmüdigkeit durch wiederholte Revalidierung
• Erhöhtes Risiko von entgangenen Mängeln aufgrund fehlender Deckung

Um mit der modernen Entwicklung Schritt zu halten, müssen manuelle Regressionstests fokussierter, effizienter und an Entwicklungsänderungen angepasst werden.

Der Einfluss von KI-generiertem Code auf manuelle Tests

Die schnelle Einführung KI-gestützter Entwicklungstools hat die Softwarebereitstellung beschleunigt. Code kann jetzt automatisch generiert oder geändert werden, manchmal über mehrere Module hinweg, und das innerhalb weniger Minuten.

Dies beschleunigt zwar die Entwicklung, führt aber auch zu häufigen Änderungen, die sorgfältig validiert werden müssen, da KI-generierter Code wird oft mit begrenztem Kontext erstellt und kann Fehler, nachgelagerte Defekte oder sogar Sicherheitslücken enthalten.

Diese Kombination aus Geschwindigkeit und Risiko setzt die QA-Teams zunehmend unter Druck. Für Teams, die noch immer stark auf manuelle Regressionstests angewiesen sind, ist die Belastung noch größer.

Manuelle Tester müssen daher eine wachsende Zahl von Änderungen validieren und sicherstellen, dass selbst die schnellste KI-gestützte Entwicklung keine Qualitätseinbußen verursacht. Fokussiertes, datengesteuertes und strategisches Testen war noch nie so wichtig.

Die Lösung: Ein datengesteuerter Ansatz für manuelle Regressionstests

QA-Teams müssen ihre Aktivitäten durch datengestützte Analysen priorisieren, um den Umfang ihrer Tests zu begrenzen und sich auf die Bereiche mit den höchsten Risiken im Zusammenhang mit Codeänderungen zu konzentrieren.

Das beginnt mit der Neugestaltung der manuellen Regressionstests wird angegangen. Anstatt alles manuell „nur für den Fall“ zu testen, sollten sich Tester an Abdeckungsdaten orientieren.

• Wo hat sich die Anwendung geändert?
• Welche Testfälle müssen in jedem Build erneut ausgeführt werden?
• Wo sind die Lücken?

Durch die strategische Ausrichtung manueller Regressionstests können Teams die Qualität steigern, ohne die Entwicklung zu verlangsamen.

Das ist wo Testeinflussanalyse (TIA) und die automatisierte Analyse der Codeabdeckung kommen ins Spiel und geben manuellen Testern die Klarheit, die sie brauchen, um zielgerichtet zu handeln, Redundanz zu reduzieren und eine aussagekräftige Testabdeckung sicherzustellen.

„Mithilfe der Testauswirkungsanalyse wissen unsere manuellen Tester genau, auf welche Bereiche sie sich konzentrieren müssen. Dadurch konnten wir unsere Regressionszyklen drastisch verkürzen und unseren Testaufwand reduzieren.

– Leiter der Qualitätssicherung

So modernisieren Sie manuelle Tests mit datengesteuerten Erkenntnissen

Die Testauswirkungsanalyse nutzt die Codeabdeckung manueller Tests, um manuelle Regressionsbemühungen automatisch zu priorisieren. Anstatt manuell zu ermitteln, was getestet werden soll, können QA-Teams mithilfe von TIA automatisch eine Liste der von Codeänderungen betroffenen Tests erstellen. So können sich die Teams auf Bereiche mit hohem Risiko konzentrieren und unnötigen Aufwand reduzieren.

Konzentrieren Sie sich jedes Mal auf die richtigen Tests

TIA beantwortet die kritischsten Fragen in jedem Testzyklus.

• Was hat sich geändert?
• Welche Bereiche sollte ich erneut testen?

TIA zeigt Testern genau, welche manuellen Tests für jeden Build erneut ausgeführt werden müssen, wodurch unnötige Tests vermieden und gleichzeitig eine umfassende Abdeckung gewährleistet wird.

Inkrementelle manuelle Regression

TIA ermöglicht die kontinuierliche Durchführung manueller Regressionstests. Da die Liste der auszuführenden Tests für jeden neuen Build automatisch in Echtzeit aktualisiert wird, müssen Sie nicht auf Code-Freezes oder Sprint-End-Fenster warten, um mit den Regressionstests zu beginnen.

Einheitliche Abdeckungstransparenz

Als Teil der Testauswirkungsanalyse verfolgt die manuelle Codeabdeckungsanalyse, welche Teile der Anwendung während der Testsitzungen getestet wurden, und bietet den Teams:

• Klare Transparenz in bereits getestete Inhalte
• Einblick in Testlücken oder -überschneidungen
• Eine einheitliche Ansicht der Abdeckung aller Testverfahren

Das Ergebnis: Manuelle Tests werden präzise und risikobasiert, sodass sich die Teams auf Bereiche mit hoher Auswirkung konzentrieren, unnötigen Aufwand reduzieren und schneller Qualität liefern können.

Sehen Sie sich unser kurzes Demo-Video an, um mehr zu erfahren.

Warum es wichtig ist

Die Anforderungen an QA-Teams steigen. Wenn Ihr Team im Zeitalter von KI und fortgeschrittener Automatisierung immer noch stark auf manuelle Tests angewiesen ist, kann der Druck, Schritt zu halten, enorm sein.

Mit der Testauswirkungsanalyse können Sie manuelle Tests von einem Engpass in eine fokussierte und effiziente Praxis verwandeln. Durch die automatische Analyse von Abdeckung und Änderungen stellt TIA sicher, dass Sie nicht auf Kosten der Geschwindigkeit Qualität opfern müssen.