Software Testing & Qualität - Testautomatisierung, KI & Agilität

Was bewegt die Software-Test-Community heute? - Daniel Knott

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Über KI, Automatisierung und Angst vor Jobverlust

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"Ich habe jetzt auch schon öfters gesehen, dass man durch die KI nochmal einen ganz anderen Blick auf Daten bekommt oder auf Datenzusammenhänge, um dann halt die richtigen Entscheidungen zu treffen." - Daniel Knott

In dieser Episode spreche ich mit Daniel Knott über das Jetzt im Softwaretesten: KI, Agenten und unseren Werkzeugkoffer. Wir erkunden produktive Use Cases wie Dokumentanalyse, Testdatengenerierung und Copiloten, sprechen über MCP und Agenten und fragen uns, wo echter Mehrwert entsteht. Gleichzeitig blicken wir auf Risiken: mehr generierter Code, fragliche Qualität, kommende Refactorings. Was heißt das für uns Tester? Tiefer Systemblick, Domänenwissen, klare Kommunikation im Team, Pyramide und Quadranten neu schärfen.

Daniel Knott liebt digitale Produkte mit hoher Qualität, seien es Web- oder native mobile Anwendungen. Er arbeitet seit fast 20 Jahren in der IT-Branche und hat Erfahrung mit praktischen Softwaretests für Desktop-, Web- und mobile Anwendungen. Er arbeitete auch als Produktmanager für mobile und Web-Produkte. Zurzeit arbeitet Daniel als IT-Manager als Head of Engineering und unterstützt Software-Entwicklungsteams dabei, großartige Produkte mit hoher Qualität zu liefern.

Daniel hat zwei Bücher geschrieben - 'Hands-On Mobile App Testing' und 'Smartwatch App Testing' - und ist ein häufiger Blogger und Konferenzsprecher. Im Jahr 2022 gründete er außerdem seinen YouTube-Kanal über Software Testing, der inzwischen mehr als 145.000 Abonnenten hat.

Highlights:

  • KI-gestützte Code-Generierung erzeugt kurzfristig Produktivitätsgewinne, wird aber mittelfristig eine Welle an größeren Refactorings und Software-Ausfällen auslösen, weil der Gesamtblick auf gewachsene Systeme fehlt.
  • QA-Lead-Positionen und erfahrene Testing-Rollen werden gerade aktiv wegrationalisiert, während regulierte Branchen von diesem Stellenabbau bislang deutlich weniger betroffen sind.
  • Nicht-funktionale Anforderungen wie Security, Accessibility und Performance gelten in Testing-Teams als Standard, sind aber für Produktmanagement und C-Level-Entscheider oft vollständig unbekannt.
  • Systemarchitektur-Kenntnisse und Domain-Expertise sind die Skills, die Tester unersetzbar machen, weil eine KI zwar High-Level-Abdeckung liefern kann, aber kein Kontextwissen über die eigene Produktdomäne besitzt.

    • 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

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    Software Testing & Qualität - Testautomatisierung, KI & AgilitätBy Richard Seidl - Experte für Software-Entwicklung und Testautomatisierung