1. Agentic QA: Warum die größte Hürde nicht im Code liegt
    • Vom Testen von Software zum Testen von Entscheidungen
  2. Qualität: Zentral oder dezentral?
  3. Agentic QA trifft auf Hypervelocity Engineering
  4. Fazit: Die eigentliche Herausforderung ist organisatorisch

Ein Agent erhält einen Bugreport. Wenige Minuten später hat er den Fehler reproduziert, die betroffenen Komponenten analysiert, einen Regressionstest erstellt und einen Lösungsvorschlag vorbereitet. Was vor kurzer Zeit noch wie eine futuristische Konferenz-Demo wirkte, wird inzwischen in ersten Entwicklungsorganisationen Realität. Agenten schreiben Testfälle, analysieren Logs, pflegen Automatisierungsskripte und unterstützen Entscheidungen entlang des gesamten Software-Lebenszyklus.

  • KI-Agenten analysieren Fehler, generieren Tests und treffen Entscheidungen in kurzer Zeit, wodurch Hypervelocity im Testing entsteht.
  • Langsame Freigabeprozesse in Organisationen behindern jedoch das Potenzial dieser Testing-Ansätze.
  • Agentic QA fordert nicht nur technologische, sondern auch organisatorische Anpassungen, um das agentische Zeitalter voll auszuschöpfen.

Damit verändert sich jedoch nicht nur die Art, wie wir entwickeln. Es verändert sich vor allem die Art, wie wir Qualität sicherstellen. Denn im agentischen Zeitalter reicht es nicht mehr aus, Software zu testen. Wir müssen auch die Agenten testen. Und genau dort beginnt die eigentliche Transformation des Testens.

Jakub Kratochvil, Portfolio Manager Applications, Cloud & Experience (ACE), verantwortet bei Sogeti Deutschland die strategische Weiterentwicklung des Cloud- und Technology-Portfolios. Sein Fokus liegt darauf, neue Trends in Cloud, AI, Data und Quality Engineering frühzeitig zu erkennen und in kundenorientierte Lösungsangebote zu überführen. Dabei verbindet er technologische Innovation mit konkreten Kundenanforderungen und Geschäftspotenzialen. Darüber hinaus hält der gebürtige Tscheche regelmäßig und leidenschaftlich Vorträge zu Cloud, Quality Engineering, AI und Data.

Vom Testen von Software zum Testen von Entscheidungen

Über Jahrzehnte war Testing vergleichsweise einfach definiert. Eine Anforderung wurde umgesetzt, ein Testfall spezifiziert und das erwartete Ergebnis über eine Assertion überprüft. Agentische Systeme funktionieren anders. Ein Agent verfolgt ein Ziel eigenständig. Er plant Zwischenschritte, ruft Werkzeuge auf, bewertet Ergebnisse und passt sein Vorgehen dynamisch an. Zwei identische Eingaben können dabei zu unterschiedlichen Lösungswegen führen und dennoch beide korrekt sein. Damit stößt das klassische Testverständnis an seine Grenzen.

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