Wie kann Künstliche Intelligenz das Testdesign verbessern?
📌 Konferenz-Tipp: TACON 2026 in Leipzig (16.–17. September). Ich war letztes Jahr als Keynote dort und fand den Austausch richtig gut 👉 https://swt.fm/tacon
“Ich habe festgestellt, die machen das relativ gut, nicht fehlerlos, da ist jede Menge Mist und Halluzinationen dabei, aber es kommen doch erstaunlich gute Ergebnisse raus.” - Michael Fischlein
In dieser Episode spreche ich mit Michael Fischlein über die Anwendung von Testmethoden und die Rolle der Künstlichen Intelligenz (KI) im Testdesign. Michael teilt seine Erfahrungen aus der Schulung von Testern und zeigt die Bedeutung systematischer Ansätze für den Testentwurf. Er spricht über die Herausforderungen, die Tester bei der Anwendung von Testmethoden haben, und wie KI dabei helfen kann, diese zu überwinden. Wir betrachten auch die ethische Dimension der KI und wie die Zukunft des Softwaretestens mit KI aussehen kann.
Michael Fischlein ist ein erfahrener Softwaretester und Trainer bei Capgemini Deutschland GmbH Marketunit Sogeti. Mit über 20 Jahren Erfahrung im Software-Testing und mehr als 15 Jahren in der agilen Softwareentwicklung bringt er umfassendes Wissen und Expertise mit.
In seiner Rolle als Learning & Development Koordinator bei Capgemini verantwortet er den Aufbau und die Organisation des Bereichs Learning & Development. Michael hat zahlreiche Schulungen durchgeführt, darunter ISTQB, A4Q, IREB und TMap, mit Schwerpunkten wie Certified Tester, Testmanager und Requirements Engineer.
Seit Anfang 2023 nutzt er aktiv die Möglichkeiten der Künstlichen Intelligenz für die Aufgaben des Softwaretestens und die Ausbildung der Mitarbeiter und Kunden in Schulungen.
Testdesignmethoden wie Äquivalenzklassen und Grenzwertanalyse werden in der Praxis kaum angewendet, obwohl fast alle Tester sie im Zertifikatslehrgang gelernt haben.KI-Systeme liefern Testdesign-Ergebnisse in 30 bis 40 Sekunden, die mit Nachprompting in zwei bis drei Minuten ein Qualitätsniveau erreichen, das Michael Fischlein im Kundeneinsatz selten gesehen hat.Wer KI-generierte Testergebnisse bewerten will, braucht selbst Methodenwissen, sonst fehlt die Fähigkeit, Fehler und Lücken im Output zu erkennen.Grenzwertanalyse ist die Testdesignmethode mit dem breitesten Nutzwert, weil Grenzwertfehler systematisch auftreten und schon eine ungenaue Formulierung wie "zwischen" zu falschen Testableitungen führt.Hunderte realer Testfälle lassen sich durch Äquivalenzklassenanalyse auf die Hälfte reduzieren, weil Werte aus derselben Klasse redundant sind, während andere Bereiche vollständig ungetestet bleiben.Danke an die Community-Partner des Podcasts:Alliance for Qualification | ASQF | Austrian Testing Board | dpunkt.verlag | German Testing Board | German Testing Day | GI Fachgruppe TAV | Heise | HANSER Verlag | ISTQB | iSQI GmbH | oop | QS-TAG | SIGS-DATACOM | skillsclub | Swiss Testing Board | TACON Credits: Sound | Grafik