Die Trends im Software Testing 2025 zeigen: Die Anforderungen an Testprozesse steigen – in Richtung stärkerer Tool-Integration, einer engeren Zusammenarbeit zwischen Fachtester:innen und Automatisierer:innen sowie einem gezielten Einsatz von Künstlicher Intelligenz zur Unterstützung im Testalltag.

Diese Themen standen auch im Mittelpunkt der diesjährigen imbus-Roadshow „Trends in Testing“. Unter dem Titel „Live-Cooking – KI-gestützte Testautomatisierung in der Praxis“ haben wir gezeigt, wie sich solche Entwicklungen mit TestBench und Robot Framework in konkreten Szenarien umsetzen lassen. In einem praxisnahen Showcase konnten wir Ansätze vorstellen – etwa zur KI-gestützten Auswertung von Testergebnissen oder zur intelligenten Unterstützung bei der Testfallerstellung.

Integration als Schlüssel: TestBench trifft Visual Studio Code

Ein wiederkehrendes Thema in aktuellen Diskussionen ist die Integration von Werkzeugen entlang der Testkette. Besonders im Bereich der Testautomatisierung entstehen oft Medienbrüche zwischen Testmanagement, Spezifikation und automatisierter Durchführung.

Eine Lösung ist die enge Verzahnung von TestBench und Visual Studio Code – mit dem Ziel, Testautomatisierer:innen direkt dort abzuholen, wo sie täglich arbeiten. Die Integration von Visual Studio Code mit TestBench zeigt, wie sich eine durchgängige Verbindung zwischen Spezifikation und Automatisierung effizient gestalten lässt:

  • Der Testthemenbaum aus TestBench kann direkt in Visual Studio Code angezeigt werden – inklusive Testfällen und zugehöriger Keywords.
  • Robot Framework Tests lassen sich direkt aus der IDE auf Basis von TestBench-Spezifikationen generieren.
  • Durchführungsergebnisse automatisierter Tests können zurück in TestBench überführt werden.
  • Die in TestBench gepflegten Keywords stehen direkt in der Entwicklungsumgebung zur Verfügung.
  • Keywords können in der Entwicklungsumgebung angepasst und mit TestBench synchronisiert werden.

Diese Integration ermöglicht einen durchgängigen Prozess vom fachlichen Testdesign bis zur Umsetzung – und fördert gleichzeitig die Zusammenarbeit im Team. So wird ermöglicht, dass die Testspezifikation nahezu gleichzeitig die Implementierung der Testautomatisierung ist.

Künstliche Intelligenz im Testalltag – Potenziale und Prototypen

Künstliche Intelligenz ist inzwischen mehr als ein Trendthema. Im Testing bietet sie konkrete Unterstützung – insbesondere dort, wo manuelle Aufgaben viel Zeit kosten. Auch hier haben wir verschiedenen KI-Use-Cases innerhalb TestBench erarbeitet, die das Zusammenspiel von Fachlichkeit und Technik verbessern:

1. Fehlerbeschreibungen verständlich machen
Automatisierte Tests liefern häufig Fehlermeldungen, die ohne tieferes technisches Verständnis schwer zu interpretieren sind. Mittels KI lassen sich diese Meldungen in eine für Fachspezialist:innen verständliche Sprache übersetzen – ohne technische Umwege.

 

2. Review von Testspezifikationen
Einheitliche Regeln bei der Testspezifikation fördern die Qualität. Mithilfe von KI lässt sich eine automatisierte Überprüfung auf festgelegte Kriterien durchführen, z. B.:

  • Jeder Testfall enthält mindestens einen Prüfschritt.
  • Keywords sind konsistent im Imperativ formuliert.

Auf Basis dieser Kriterien kann die KI außerdem dabei unterstützen, mehrfach vorhandene Keywords mit ähnlicher Bedeutung zu identifizieren – mit dem Ziel, Redundanzen zu reduzieren und die Wiederverwendbarkeit von Testbausteinen zu verbessern.

 

3. Keyword-Dokumentation automatisch erstellen
Die Entwicklung von Keywords ist häufig kreativ und technisch anspruchsvoll – ihre Dokumentation dagegen wird oft vernachlässigt. Erste KI-gestützte Prototypen zeigen, wie auf Basis der Keyword-Struktur und ihres Einsatzkontextes eine Beschreibung automatisch generiert werden kann. Das spart Zeit und sorgt für bessere Verständlichkeit im Team.

Fazit: Trends erkennen – Potenziale gestalten

Die Diskussionen und Anwendungsbeispiele im Rahmen von „Trends in Testing“ haben gezeigt: Die Verbindung von fachlicher Spezifikation, technischer Umsetzung und intelligenter Unterstützung ist der Schlüssel zu zukunftsfähigem Testen.

Mit TestBench arbeiten wir kontinuierlich daran, diese Verbindung zu stärken – sei es durch integrative Werkzeuge wie die Visual Studio Code Extension oder durch den gezielten Einsatz von KI. Viele dieser Ansätze wurden bereits prototypisch umgesetzt – und bieten heute schon einen Ausblick auf das, was im Test von morgen möglich sein wird.

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