KI-gestütztes Software-Testing: Testfälle, Testdaten, Testautomatisierung

KI-gestütztes Software-Testing: Testfälle, Testdaten, Testautomatisierung.

MODUL 01: KI IM TESTPROZESS

• Einsatzfelder von der Testidee bis zur Wartung
• Was LLMs beim Testen leisten – und was nicht
• Marktüberblick: KI-Funktionen in Testwerkzeugen
• Wo KI dem Tester Fleißarbeit abnimmt
• Ihre Ausgangslage: Wo klemmt Ihre Testabdeckung?

MODUL 02: TESTFÄLLE UND TESTDATEN GENERIEREN

• Testfälle aus Anforderungen und Code ableiten
• Synthetische und anonymisierte Testdaten erzeugen
• Übung: Sie generieren Testfälle mit LLM und bewerten sie
• Der Aha-Moment: der Edge Case, an den keiner gedacht hatte
• Menge ist nicht Qualität – worauf es ankommt

MODUL 03: AUTOMATISIERUNG UND WARTUNG

• UI- und API-Tests mit KI-Unterstützung erstellen
• Selbstheilende Tests und Flakiness reduzieren
• Testpriorisierung: risikobasiert testen
• Übung: Sie priorisieren eine Testsuite nach Risiko
• Wartungsaufwand senken statt Testschulden häufen

MODUL 04: QUALITÄT UND GRENZEN

• Halluzinierte Tests erkennen und Reviews sichern
• Metriken: Abdeckung versus Aussagekraft
• Fallstudie: KI-Testing in eine CI-Pipeline integrieren
• Vertrauen in Tests behalten
• Ihr Fahrplan zum KI-gestützten Testing