Entwicklung & Technik · Testautomatisierung & QA

KI-Schulungen für Testautomatisierung und QA

Qualitätssicherung steht unter Druck: Release-Zyklen werden kürzer, Anwendungen komplexer und durch KI-Coding entsteht mehr Code in kürzerer Zeit, der getestet werden will. Testautomatisierer:innen und QA-Engineers profitieren deshalb besonders von KI-Assistenten und Agenten. Diese leiten Testfälle aus User Stories und Akzeptanzkriterien ab, schreiben Playwright- oder Cypress-Tests mit robusten Selektoren, erzeugen API-Tests aus OpenAPI-Spezifikationen, analysieren Flaky Tests und bauen Testdatengeneratoren. Gleichzeitig verändert sich die Rolle: QA wird zur Instanz, die auch KI-generierten Code systematisch absichert. Im Kurs lernen Sie, KI für Testdesign, Automatisierung und Fehleranalyse einzusetzen und Teststrategien an die neue Entwicklungsgeschwindigkeit anzupassen.

Für wen ist das Training?

  • Testautomatisierer:innen und SDETs
  • QA-Engineers und Testmanager:innen
  • Entwickler:innen mit Verantwortung für Test-Suites
  • Fachliche Tester:innen, die in die Automatisierung einsteigen

Typische Herausforderungen, die wir adressieren

  • Instabile End-to-End-Tests mit zeitabhängigen Fehlern und fragilen Selektoren
  • Hoher Aufwand für Testfallerstellung, Pflege und Testdaten
  • Lückenhafte Abdeckung von APIs, Grenzfällen und Fehlerszenarien
  • Wachsende Mengen an KI-generiertem Code, die gezielt abgesichert werden müssen

Praxisszenarien aus Ihrem Bereich

Testfälle aus Anforderungen ableiten

Der Assistent erzeugt aus User Stories und Akzeptanzkriterien strukturierte Testfälle mit Äquivalenzklassen, Grenzwerten und Negativszenarien, auf Wunsch als Gherkin-Szenarien für Behaviour-Driven Development. Lücken in den Anforderungen werden benannt.

Playwright- und Cypress-Tests schreiben

Die KI schreibt End-to-End-Tests mit rollenbasierten Selektoren, Page Objects oder Fixtures, sinnvollem Warten statt fester Pausen und führt sie iterativ aus, bis sie stabil laufen.

Flaky Tests analysieren

Der Agent wertet Testhistorie, Traces, Screenshots und Logs aus, identifiziert Ursachen wie Race Conditions, Testabhängigkeiten oder instabile Testdaten und schlägt nachhaltige Korrekturen vor. Die Ergebnisse fließen in Ihre Teststrategie ein.

API-Tests aus Spezifikationen

Aus OpenAPI-Beschreibungen entstehen API-Tests für Statuscodes, Schemas, Authentifizierung und Fehlerfälle sowie Contract-Tests, die Schnittstellenänderungen zwischen Teams früh sichtbar machen. Die Tests laufen automatisiert in der CI-Pipeline.

Testdaten generieren

Die KI erstellt Generatoren für realistische, synthetische Testdaten, Factories und Seed-Skripte, die Grenzfälle gezielt abdecken und ohne echte personenbezogene Daten auskommen. Datenschutzprobleme in Testumgebungen werden so vermieden.

Testabdeckung und Mutation Testing

Coverage-Berichte und Ergebnisse von Mutation-Testing-Werkzeugen werden ausgewertet, ungetestete Pfade benannt und fehlende Tests gezielt ergänzt, um die tatsächliche Aussagekraft der Suite zu erhöhen. Wirkungslose Tests werden sichtbar.

Mögliche Praxisprojekte im Kurs

Flaky-Test-Report

Ein Skript, das JUnit-XML-Ergebnisse mehrerer CI-Läufe zusammenführt, instabile Tests erkennt und eine priorisierte Liste mit Fehlermustern erzeugt. Die Liste dient als Grundlage für gezielte Stabilisierung.

Testdaten-Generator

Ein CLI, das aus einem Datenbankschema oder JSON-Schema realistische, synthetische Datensätze inklusive Grenzfällen erzeugt. Die Datenmenge und Verteilung lassen sich flexibel konfigurieren.

E2E-Suite für eine Demo-App

Eine Playwright-Testsuite mit Page Objects, visuellen Vergleichen und CI-Integration, die ein KI-Agent für eine bestehende Webanwendung aufbaut. Die Tests laufen parallel und liefern Traces bei Fehlern.

Alle 10 Kurse für Testautomatisierung und QA

Vibe & Agentic Coding (10)

Datenschutz & Compliance

Testdaten sollten synthetisch oder wirksam anonymisiert sein, denn Produktionsdaten mit Personenbezug dürfen weder in Testumgebungen noch in Prompts ungeschützt verwendet werden (DSGVO). Zugangsdaten für Testsysteme gehören in Secret-Stores statt in Testcode; in regulierten Bereichen sind zudem Nachvollziehbarkeit und Dokumentation von Testergebnissen, etwa für NIS2- oder Cyber-Resilience-Act-Nachweise, sicherzustellen.

Voraussetzungen

Erfahrung in Softwaretest oder Testautomatisierung sowie Grundkenntnisse in mindestens einer Programmiersprache wie JavaScript, TypeScript, Python oder Java.

Häufige Fragen

Brauche ich Programmierkenntnisse für diesen Kurs?

Grundkenntnisse in einer Programmiersprache sind hilfreich, da Sie generierte Tests lesen, verstehen und anpassen sollten. Fachliche Tester:innen mit wenig Programmiererfahrung profitieren dennoch stark, weil die KI Code erklärt und beim Einstieg in die Automatisierung unterstützt. Die Übungen sind so gestaltet, dass unterschiedliche Vorkenntnisse berücksichtigt werden.

Ersetzt KI die manuelle und explorative Qualitätssicherung?

Nein. KI automatisiert wiederkehrende Aufgaben wie Testfallerstellung, Skripting und Fehleranalyse und schafft so Zeit für exploratives Testen, Risikobewertung und fachliche Abnahmen. Gerade bei KI-generiertem Code wird das kritische Urteil erfahrener QA-Fachleute wichtiger, nicht weniger. Die Verantwortung für Qualität bleibt beim Menschen.

Unverbindlich anfragen

Wir melden uns innerhalb eines Werktags mit Terminbestätigung oder Alternativvorschlag.

Format *
Gesamt 949 € zzgl. gesetzl. MwSt.