Kaum ein anderer Bereich hat 2025 so viel Transformation erlebt wie das Software Testing – getrieben durch Künstliche Intelligenz, zunehmende Automatisierung und neue Paradigmen wie Shift-Left. In einem facettenreichen Jahresrückblick wurde in einem vielbeachteten Podcast beleuchtet, wie stark KI-basierte Tools, intelligente Testautomatisierung und DevOps-Kultur den Softwareentwicklungsprozess verändert haben. Wir haben die wichtigsten Erkenntnisse recherchiert, ausgewertet – und wagen einen fundierten Blick in die Zukunft.
KI, Qualitätssicherung und die neue Effizienz
2025 wurde Künstliche Intelligenz nicht nur verstärkt für Bild- oder Spracherkennung eingesetzt, sondern zunehmend für Quality Assurance-Prozesse in Unternehmen unterschiedlicher Größe. Schon 2024 prognostizierte Gartner, dass bis 2027 mindestens 70 % der Softwaretests entweder vollständig oder teilweise mittels KI durchgeführt werden. Die Realität hat diesen Trend 2025 bereits bestätigt. Insbesondere generative KI-Modelle wie OpenAI’s Codex, GitHub Copilot sowie domänenspezifische Lösungen von Test.ai oder Functionize haben Testautomation fast radikal verändert.
Ein zentrales Gesprächsthema im Podcast-Rückblick war die Rolle von Test Intelligence: Tools, die mit Hilfe von Machine Learning automatisch entscheiden, welche Tests im CI/CD-Prozess ausgeführt werden sollten und welche redundant sind. Diese Intelligenz spart nicht nur Testzeit, sondern trägt aktiv zur Optimierung von Release-Zyklen bei.
Shift-Left Testing: Vom Trend zur Praxis
Schon lange ist bekannt, dass Fehler günstiger sind, je früher sie im Softwareentwicklungsprozess entdeckt werden. 2025 haben immer mehr Unternehmen diesen Grundsatz systematisch verinnerlicht: Shift-Left Testing wurde faktisch zum neuen Standard. Laut einer Studie von Capgemini aus dem Sommer 2025 implementierten 68 % der befragten Unternehmen frühzeitige Testmaßnahmen schon in der Planungs- und Entwicklungsschicht – oft unterstützt von KI sowie modellbasierten Testansätzen (Model-Based Testing, MBT).
Besonders hervorzuheben: Der Einsatz von KI in der statischen Codeanalyse ermöglichte es, Schwachstellen bereits bei Code-Commit zu identifizieren. Werkzeuge wie DeepCode (Snyk), SonarQube mit KI-Add-ons oder Amazon CodeGuru wurden in CI/CD-Pipelines integriert und revolutionierten das Shift-Left-Paradigma – auch in sicherheitskritischen Anwendungen im Finanz- und Healthcare-Sektor.
Automatisierung im Stresstest: Skalierung und Grenzen
Doch nicht alle Fortschritte verliefen reibungslos. Der Podcast verdeutlichte auch die Herausforderungen: Automatisierte Tests kämpfen oft mit Wartebedingungen, instabilen Testdaten und Maintenance-Aufwand – gerade wenn Tests komplexe UI-Elemente automatisieren sollen. Ein Beispiel: Bei Web-UIs, die sich dynamisch anpassen, müssen KI-gestützte Tools wie Testim oder AutonomIQ eine erhebliche Kontext- und Semantikverarbeitung leisten – häufig mit gemischten Ergebnissen.
Dennoch zeigt der Trend klar nach oben: Laut World Quality Report 2025 (Capgemini, Sogeti und Micro Focus) stieg der Automatisierungsgrad in funktionalen Tests auf 52 % – ein Zuwachs von 14 % gegenüber 2024. Performance-Tests und Sicherheitsprüfungen hinken mit Automatisierungsgraden von 35 % bzw. 22 % zwar hinterher, aber auch hier sind KI-gesteuerte Ansätze zunehmend gefragt.
Prognose 2026–2028: Autonomes Testing und holistische Qualitätssicherung
Was erwartet uns in den kommenden Jahren? Experten wie Dr. Ulrike Franke (Fraunhofer IESE) und GitHub-Chefentwickler Thomas Dohmke sind sich einig: Die Zukunft gehört „autonomen Testagenten“, die nicht nur automatisieren, sondern lernen, priorisieren und eigenständig Optimierungsmaßnahmen vorschlagen. Die Grundlage hierfür liefert Reinforcement Learning kombiniert mit semantischer Codeanalyse und Nutzerverhalten-Simulation.
Weiterhin zeichnen sich folgende Trends ab:
- Hyperautomatisierung erreicht auch nicht-technische Bereiche – etwa die automatische Generierung von Testdokumentation mittels LLMs.
- Observability-basiertes Testing: Logdaten und Telemetrie liefern Input für KI-basierte Regressionstests direkt im Betrieb.
- AI Safety und Explainability werden zum Testkriterium selbst – etwa in regulierten Branchen, wo KI-Ergebnisse nachvollziehbar sein müssen.
Statistiken und Entwicklungen im Markt
Der globale Markt für Software Quality Assurance erreichte laut Statista im Jahr 2025 ein Volumen von 56 Milliarden USD – gegenüber 43 Milliarden im Jahr 2022. Der Anteil KI-gestützter QA-Lösungen innerhalb dieses Marktes hat sich zwischen 2023 und 2025 verdoppelt und liegt laut IDC mittlerweile bei rund 28 %.
Ein weiterer Indikator: GitHub berichtet, dass über 62 % aller aktiven öffentlichen Repositories 2025 mindestens ein automatisiertes Testskript verwendeten; 2020 lag dieser Wert noch unter 38 %.
Handlungsempfehlungen für Unternehmen
Damit Organisationen vom Paradigmenwechsel im Software Testing profitieren, empfiehlt sich folgendes Vorgehen:
- Frühzeitig auf KI-Testtools setzen: Lösungen wie Functionize, Tricentis oder Test.ai integrieren, um repetitive Tests effizienter zu gestalten und Fehler frühzeitig zu erkennen.
- Testing als gemeinschaftliche Aufgabe etablieren: Tester, Entwickler und KI-Systeme sollten kollaborativ arbeiten – ganz im Sinne von Shift-Left und DevTestOps.
- Investition in Datenqualität und Testdatenmanagement: KI funktioniert nur so gut wie ihre Datenbasis. Tools für synthetische Testdaten und Datenschutz-unterstütztes Testen müssen zentral werden.
Fazit: Qualität auf dem nächsten Level
2025 war das Jahr, in dem KI das Software Testing fundamental neu definiert hat – schneller, intelligenter, vorausschauender. Die Branche steht an der Schwelle zur echten Autonomie in Testing-Prozessen, inklusive Context-Awareness und Continuous Learning. Damit verschmelzen Qualitätssicherung und Entwicklung noch enger – mit immensen Chancen für alle, die frühzeitig auf KI und Automatisierung setzen.
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