Wie KI-gesteuerte Technologien Software-Testing und Quality Engineering im Jahr 2026 umgestalten werden

2025 erlebte, wie generative KI mit außergewöhnlicher Geschwindigkeit in Software-Teams Einzug hielt, doch die meisten Organisationen erkennen nun, dass es weitaus schwieriger ist, frühe Experimente in greifbaren Wert umzuwandeln, als der Pre-Hype zunächst vermuten ließ.   

Capgeminis World Quality Report 2025 stellte fest, dass mittlerweile fast 90 Prozent der Organisationen generative KI in ihren Quality-Engineering-Prozessen testen oder einsetzen, aber nur 15 Prozent eine unternehmensweite Einführung erreicht haben. Die übrigen befinden sich noch in frühen Phasen und tasten sich durch Machbarkeitsstudien, begrenzte Einsätze oder Experimente, die nie richtig skalieren.  

Diese Lücke zwischen Begeisterung und Einsatz verweist auf eine einfache Wahrheit: Geschwindigkeit und Neuheit allein reichen nicht aus, um qualitativ hochwertige Software zu liefern. Da KI die Art und Weise verändert, wie Teams über Testing denken, müssen Organisationen bewusst die Grundlagen schaffen, die KI-gestütztes Quality Engineering im Jahr 2026 skalierbar machen. 

Geschwindigkeit ist nicht gleich Qualität 

Viele Teams fühlen sich von KI angezogen, weil sie in bemerkenswerter Geschwindigkeit Tests und Code generieren kann. Ich habe zum Beispiel gesehen, wie Leute ein Swagger-Dokument in ein KI-Modell eingeben, um innerhalb von Minuten eine API-Testsuite zu erstellen. Bei der Überprüfung der Tests konnten wir jedoch sehen, wie viele dieser Ergebnisse fehlerhaft oder übermäßig komplex waren.  

Wenn Teams diese Ebene der Qualitätsprüfung bis zum Schluss aufschieben, stellen sie oft zu spät fest, dass die anfangs gewonnene Geschwindigkeit durch die Zeit ausgeglichen wird, die für die Überarbeitung dessen aufgewendet wird, was die KI produziert hat. Und wenig überraschend wird dieses Muster häufiger, weil KI die Generierung beschleunigen kann, aber nicht sicherstellen kann, dass das Produzierte sinnvoll ist.  

Sie kann Bedingungen halluzinieren, den Domänenkontext übersehen oder sogar Grenzfälle falsch interpretieren. Und ohne starke Aufsicht in jeder Phase setzen Teams am Ende Code ein, der große Mengen an Tests bestanden hat, aber nicht notwendigerweise die richtigen Tests. 

Im Jahr 2026 wird dies Organisationen dazu drängen, Qualitätsprüfungsframeworks zu priorisieren, die speziell für KI-generierte Artefakte entwickelt wurden, und Testing von volumengesteuerten zu wertorientierten Praktiken zu verlagern. Hier wird die Idee der kontinuierlichen Qualität zunehmend essenziell. 

Kontinuierliche Qualität 

Quality Engineering als Begriff kann manchmal den Eindruck erwecken, dass Qualität etwas ist, das von Tools oder einer eigenständigen Engineering-Funktion am Ende geliefert wird. Kontinuierliche Qualität nimmt eine breitere und realistischere Perspektive ein; es ist die Idee, dass Qualität lange bevor eine Codezeile geschrieben wird beginnt und lange nachdem eine Veröffentlichung live geht fortbesteht.  

Anstatt Testing als finales Tor zu behandeln, integriert der Einsatz von Qualitätstests in jeder Phase qualitätsorientierte Gespräche in Design-, Planungs- und Architekturdiskussionen. Dieser kontinuierliche Prozess legt wiederum früh Erwartungen rund um Daten, Risiko und Ergebnisse fest, sodass Teams bereits ausgerichtet sind, wie gute Qualität aussieht, wenn KI-Tools Tests oder Analysen produzieren.  

Dieser Ansatz spiegelt die vertraute Endlosschleife wider, die in DevOps verwendet wird. Testing, Validierung und Verbesserung stehen niemals isoliert. Sie fließen durch den Lieferzyklus und stärken konsequent die Resilienz von Systemen; wenn Organisationen diese Denkweise annehmen, wird KI zu einem Beitrag zur Qualität statt zu einer Barriere. 

Da KI tiefer in Pipelines eingebettet wird, wird kontinuierliche Qualität das Modell sein, das bestimmt, ob KI im Jahr 2026 zu einem Enabler besserer Software oder zu einer Quelle unvorhersehbarer Fehler wird. 

KI-Einführung an echten Qualitätszielen ausrichten 

Sobald Qualität zu einer kontinuierlichen Aktivität wird, besteht die nächste Herausforderung darin zu verstehen, wie KI die bereits in Unternehmenssystemen vorhandene Komplexität verstärkt. Die Einführung KI-generierter Tests oder KI-geschriebenen Codes in große, voneinander abhängige Codebasen erhöht die Bedeutung zu wissen, wie selbst kleine Änderungen das Verhalten anderswo beeinflussen können. Qualitätsteams müssen nachverfolgen können, wie KI-gesteuerte Outputs mit Systemen interagieren, die sich über viele Jahre entwickelt haben. 

Führungskräfte setzen Teams unter Druck, KI schnell einzuführen, oft ohne klare Ausrichtung auf die Probleme, die KI lösen soll. Dies spiegelt die frühen Tage der Testautomatisierung wider, als Teams aufgefordert wurden zu automatisieren, ohne zu verstehen, was sie erreichen wollten. Das Ergebnis sind oft verschwendete Investitionen und aufgeblähte Testsuiten, die teuer zu pflegen sind. 

Die wichtigste Frage, die Organisationen im Jahr 2026 stellen werden müssen, ist warum sie KI verwenden möchten, insbesondere welche spezifischen Ergebnisse sie verbessern möchten, welche Arten von Risiken sie reduzieren möchten und welcher Teil des Lieferprozesses am meisten von KI-Unterstützung profitieren würde. Wenn Teams mit diesen Überlegungen beginnen, anstatt sie als nachträgliche Gedanken zu behandeln, wird die Einführung von KI zielgerichtet statt reaktiv. 

Die sich entwickelnde Rolle des Testers in einer KI-gesteuerten Pipeline 

Diese Verschiebung hin zu einer bewussteren KI-Einführung verändert natürlich, womit Qualitätsprofis ihre Zeit verbringen. Da KI in Entwicklungspipelines eingebettet wird, führen Tester nicht mehr einfach nur Testfälle aus oder pflegen sie. Sie agieren zunehmend als Bewerter, die bestimmen, ob KI-generierte Artefakte tatsächlich die Qualität stärken oder neue Risiken einführen. 

Da KI-Systeme beginnen, Tests zu generieren und große Mengen von Ergebnissen zu analysieren, entwickeln sich Tester von praktischen Ausführenden zu strategischen Entscheidungsträgern, die gestalten, wie KI verwendet wird. Ihr Fokus verlagert sich vom Schreiben einzelner Testfälle zum Leiten KI-generierter Outputs, zur Bestimmung, ob diese reale Geschäftsrisiken widerspiegeln, und zur Sicherstellung, dass Lücken nicht übersehen werden. 

Diese Erweiterung der Verantwortung umfasst nun die Validierung von KI- und Machine-Learning-Modellen selbst. Tester müssen diese Systeme auf Bias untersuchen, ihre Entscheidungsmuster hinterfragen und bestätigen, dass das Verhalten unter sich ändernden Bedingungen vorhersehbar bleibt. Es geht weniger darum, feste Regeln zu prüfen, und mehr darum zu verstehen, wie lernende Systeme sich an ihren Grenzen verhalten.  

Datenqualität wird zu einem Eckpfeiler dieser Arbeit. Da schlechte Daten direkt zu schlechter KI-Leistung führen, bewerten Tester die Pipelines, die KI-Modelle speisen, und überprüfen Genauigkeit, Vollständigkeit und Konsistenz. Das Verstehen der Verbindung zwischen fehlerhaften Daten und fehlerhaften Entscheidungen ermöglicht es Teams, Probleme lange vor der Produktion zu verhindern.  

Während KI Tester im Jahr 2026 sicherlich nicht ersetzen wird, wird sie ihre Rolle weiterhin in eine analytischere, interpretativere und kontextbezogenere umgestalten. Die Expertise, die erforderlich ist, um KI verantwortungsbewusst zu leiten, ist genau das, was Organisationen davon abhält, in Risiken abzurutschen, während die Einführung sich beschleunigt – und was letztendlich bestimmt, ob KI das Streben nach kontinuierlicher Qualität stärkt oder untergräbt. 

Vorbereitung auf 2026 

Da diese Verantwortlichkeiten sich erweitern, müssen Organisationen das kommende Jahr mit Klarheit darüber angehen, was KI ermöglichen wird, langfristigen Wert zu liefern. Die Unternehmen, die erfolgreich sein werden, sind diejenigen, die Qualität als kontinuierliche Disziplin behandeln, die Menschen, Prozesse und Technologie verbindet, statt als etwas, das automatisiert werden kann.  

KI wird die Testing-Landschaft weiterhin umgestalten, aber ihr Erfolg hängt davon ab, wie gut Organisationen Automatisierung mit menschlichem Urteilsvermögen ausbalancieren. Diejenigen, die kontinuierliche Qualität in das Herz ihrer Lieferzyklen einbetten, werden am besten positioniert sein, um von Experimenten zu echtem, nachhaltigem Wert im Jahr 2026 überzugehen.