Abstracts

KI-Features in der Testautomatisierung boomen. Tests werden per Prompt erzeugt, fehlerhafte Selektoren automatisch repariert, Testdaten synthetisch generiert. Die Tools versprechen weniger Aufwand, schnellere Ergebnisse und mehr Abdeckung. Das klingt nach einer Effizienzrevolution. Doch was davon ist in zwei Jahren noch wartbar?

Dieser Vortrag stellt die unbequeme Frage nach der Nachhaltigkeit von KI in der Testautomatisierung – nicht nur technisch, sondern auch organisatorisch und wirtschaftlich. Denn jede automatisch generierte Lösung ist nur so gut wie ihre Nachvollziehbarkeit, Wartbarkeit und Einbettung in eine tragfähige Testarchitektur.

Anhand konkreter Praxisszenarien zeige ich, wo KI echten Mehrwert liefert und wo sie neue Risiken einführt. Dazu gehören intransparente Testlogik, steigende Tool-Abhängigkeit, wachsende Komplexität durch generierte Artefakte und veränderte Kompetenzanforderungen in QA-Teams. Wer KI nutzt, verschiebt Arbeit – er eliminiert sie nicht.

Im Fokus steht die Frage, wie KI verantwortungsvoll eingesetzt werden kann, ohne langfristig technische Schulden aufzubauen. Welche Leitplanken brauchen Teams? Welche Entscheidungen dürfen automatisiert werden und welche nicht? Und wie bleibt Testautomatisierung beherrschbar, wenn immer mehr Teile davon nicht mehr direkt von Menschen geschrieben werden?

Fazit: KI ist weder Wundermittel noch Untergang der Testautomatisierung. Sie ist ein mächtiger Verstärker. Nachhaltig wird sie erst dann, wenn sie als Werkzeug verstanden wird, das Engineering-Prinzipien ergänzt statt ersetzt.