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Zwar hat die künstliche Intelligenz erhebliche Fortschritte bei der Automatisierung vieler Aspekte des Softwaretests gemacht, doch eine kürzlich von Leapwork durchgeführte Umfrage ergab, dass eine überwältigende Mehrheit der Unternehmen das menschliche Fachwissen für die Gewährleistung der Qualität und Zuverlässigkeit ihrer Software nach wie vor für unerlässlich hält.
74 % der Organisationen sind der Meinung, dass Softwaretests weiterhin von Menschen durchgeführt werden müssen, so die Ergebnisse des neuen Leapwork-Berichts AI and Software Quality: Trends and Executive Insights.
Trotz der Fortschritte bei den KI-gestützten Testtools sind sich die meisten Führungskräfte (68 %) und technischen Teams (80 %) darin einig, dass der Mensch beim Softwaretest unverzichtbar ist.
Leapwork befragte 401 C-Suite-Führungskräfte und technische Fachleute, um herauszufinden, wie Unternehmen KI-unterstützte Testwerkzeuge gegen Qualität abwägen.
Techopedia sprach mit Leapwork und anderen Experten darüber, wie sich das Softwaretesten weiterentwickelt und warum Teams den Menschen in der Schleife haben wollen.
Wenn Sie im Jahr 2024 Softwaretester werden wollen, haben Sie noch einen Karriereweg vor sich.
Wichtigste Erkenntnisse
- KI hält schleichend Einzug in den Bereich der Softwaretests, aber menschliches Fachwissen ist immer noch entscheidend.
- Der Bericht von Leapwork zeigt, dass 74 % der Unternehmen der Ansicht sind, dass die menschliche Validierung beim Testen weiterhin notwendig ist und dies auch für lange Zeit – oder für immer – bleiben wird.
- Auch wenn KI-Tools sich wiederholende Aufgaben rationalisieren, erfordert die Komplexität der realen Welt immer noch menschlichen Einsatz.
- Wir haben mit Leapwork und HackerOne darüber gesprochen, ob die Zukunft des Testens in einer ausgewogenen Partnerschaft zwischen KI und Menschen liegt.
Wo ist KI beim Testen erfolgreich?
Zunächst einmal: Wie passen KI und automatisierte Tests zusammen?
Robert Salesas, Chief Technology Officer von Leapwork, einer Plattform für KI-Tests, sagte: „Herkömmliche Tools sind ziemlich gut darin, vordefinierte Tests zu automatisieren, aber der Vorteil von KI-unterstütztem Testen ist die Generierung ganzer Testfälle und -szenarien aus nur ein paar Prompts, die Anforderungen oder User Stories enthalten.“
„Unternehmen verfügen über ein Spinnennetz aus miteinander verbundenen Anwendungen, unabhängig davon, ob es sich um integrierte oder individuell angepasste Software handelt.“
Der Bericht State of Testing 2024 ergab, dass trotz der vielen Vorteile, die erweiterte und automatisierte Tests bieten, die Technologie noch lange nicht das manuelle Testen ersetzen kann.
Nur 2 %–3 % der Befragten gaben an, dass ihr Unternehmen den Menschen in den Testphasen vollständig durch KI ersetzt hat.
Salesas von Leapwork erklärte, dass KI-unterstützte Tests die kognitive Belastung verringern, so dass die Produktentwickler an den wichtigen Stellen mehr leisten können.
„Es setzt Zeit und Ressourcen in den QA-Teams frei und beschleunigt den gesamten Softwareentwicklungsprozess“, so Salesas.
„Es kann auch komplexe Anwendungspfade gründlicher untersuchen als Menschen, so dass viel mehr Fehler gefunden werden.”
Außerdem können KI-gestützte Tests sicherstellen, dass Firmen die Compliance-Anforderungen erfüllen.
In der heutigen Zeit versagen diese Werkzeuge jedoch. Salesas brachte es auf den Punkt:
„Ich glaube nicht, dass wir in der Nähe des Nirwana des autonomen Testens sind, von dem manche träumen.”
„Sicher, einige Testtools können Dinge wie selbstheilende Skripte, bei denen KI einen Test an geringfügige App-Änderungen anpasst, aber sie sind nicht so effektiv, dass sie die Komplexität der meisten realen Anwendungen ohne menschliche Aufsicht bewältigen können“, so Salesas.
„Ein gewisses Maß an menschlicher Validierung wird auf absehbare Zeit notwendig sein, um Genauigkeit und Relevanz zu gewährleisten, und die Antworten der von uns befragten Unternehmen bestätigen dies.”
„Man muss sich das so vorstellen: Die Menschen sind mit der KI besser dran, aber auch die KI ist mit den Menschen besser dran.”
Nach Ansicht von Salesas besteht das ideale Szenario für die Zusammenarbeit darin, dass der Mensch die Eingaben macht, die KI die Zwischenarbeit erledigt und der Mensch sie abzeichnet.
Der Großteil der Arbeit, für die sich die KI besser eignet, sind repetitive Aufgaben, während der Mensch sich mit anspruchsvolleren Testaktivitäten befasst, die kritisches Denken oder Kreativität erfordern.
Warum es unwahrscheinlich ist, dass der Mensch in Zukunft aus Testprozessen verschwindet
Aus dem Bericht von Leapwork geht hervor, dass mehr als zwei Drittel der Führungskräfte (68 %) der Meinung sind, dass Tests in absehbarer Zukunft von Menschen durchgeführt werden müssen, und fast jeder IT-Direktor (92 %) stimmt dem zu.
„Ich denke, die Geschichte hat mehr als nur ein paar Mal gezeigt, dass die Technologie selten Jobrollen vollständig ausrottet“, so Salesas. „Sie verändert sie.“
Laut Salesas war man auch besorgt, dass das Aufkommen der Testautomatisierung manuelle Tester überflüssig machen würde. Das ist nicht passiert.
„KI ist wirklich leistungsfähig – mehr als den Menschen bewusst ist – aber das Problem ist, dass wir zwar Agenten geschaffen haben, diese aber keine Handlungsfähigkeit besitzen. Das ist ein wichtiger Unterschied.“
KI und Automatisierungswerkzeuge erhalten ihre Ziele vom Menschen, und der Mensch muss entscheiden, was automatisiert werden soll und was nicht, und wie man gute Testverfahren erstellt.
„Wenn KI-unterstütztes Testen ein zweites Paar Augen ist, das überprüft, was eine KI-App produziert, dann ist der Mensch wie ein Manager oder Direktor, der an der Spitze dieser Hierarchie sitzt.“
HackerOne-Experte: „Lassen Sie KI in Ihrem SDLC nicht frei laufen“
Josh Jacobson, Director of Professional Services bei HackerOne, einem Cybersicherheitsunternehmen, das die Talente der größten globalen Community ethischer Hacker der Welt nutzt, sprach mit Techopedia über dieses Thema.
„KI muss wie jedes Tool und jede Technologie bewusst und mit Bedacht eingesetzt werden. Man muss nicht nur ihre Fähigkeiten kennen, sondern auch ihre Grenzen berücksichtigen, wenn Teams ihre DevSecOps effektiv verbessern wollen.“
Jacobson erkannte, dass KI ein erhebliches Potenzial zur Bewältigung sich wiederholender und zeitaufwändiger Aufgaben wie der Kategorisierung hat und den Teams jeden Monat Stunden an Arbeit erspart.
„Allerdings ist KI größtenteils noch nicht so weit, dass man ihr vertrauen kann, wenn es darum geht, komplexere Aufgaben oder Schlussfolgerungen genau auszuführen, so dass Menschen für QA-Tests nach wie vor unerlässlich sind.“
Jacobson von HackerOne verglich Testtools mit Grammatik- und Rechtschreibprüfern. Sie „gibt es schon seit geraumer Zeit, aber sie erfordern immer noch die gebührende Sorgfalt des Endbenutzers“.
Kein seriöser Entwickler würde bestreiten, dass KI immer besser programmieren wird – in all ihren Phasen. Aber zum jetzigen Zeitpunkt, so Jacobson, kann die Technologie mehr Schaden als Nutzen anrichten.
„Die Fähigkeit der KI, Code zu bewerten, steckt noch in den Kinderschuhen – es fehlt ihr das Urteilsvermögen, das Kontextwissen und die Einsicht, die Menschen bieten.“
„Wenn Sie es innerhalb Ihres SDLC [Software Development Life Cycle] loslassen, werden Sie wahrscheinlich mehr Probleme schaffen als lösen.“
Jacobson fügte hinzu, dass menschliche Experten zwar mehr Signale liefern können, aber wenn KI übereilt eingesetzt wird, führt sie zu mehr Lärm in einem ohnehin schon lauten Schritt im SDLC.
Fazit
Diejenigen, die täglich mit KI-Tools arbeiten, sind sich über den Stand der Technologie im Klaren. Trotz des ganzen Hypes wissen sie, dass KI noch nicht ausgereift ist. Man könnte auch sagen, dass sie es nie sein wird.
Der Schlüssel zur Entfaltung der KI liegt nach wie vor in einem ausgewogenen Verhältnis zwischen Mensch und Maschine.
Andernfalls könnte es auf lange Sicht teurer werden, mit Vollgas in KI zu investieren, um die Produktion zu steigern, die Kosten zu senken und die Entwickler zu ersetzen.
