Intelligente Helfer: KI-Testing-Tools im Überblick – Vorteile und Nachteile

Künstliche Intelligenz (KI) ist heutzutage allgegenwärtig und längst keine abstrakte Idee mehr. Sie findet sich in unserem Alltag wieder, etwa in intelligenten Ladestationen für Elektrofahrzeuge, in der Gesichtserkennung unserer Smartphones und Türschlösser oder beim Korrekturlesen von Texten und der Vorhersage von Pandemien wie COVID-19. In der Softwareentwicklung spielt KI eine zunehmend wichtige Rolle, indem sie Entwickler mit Code-Vorschlägen und der Überwachung von Programmcode unterstützt. Dies ist jedoch nur der Anfang. Besonders in der Qualitätssicherung zeigt KI ihre Stärken, indem sie den Softwaretestprozess erleichtert und gleichzeitig Effizienz und Kosteneinsparungen ermöglicht. Durch die Automatisierung zeitaufwändiger Aufgaben können Entwickler und Tester ihre Energie auf kreative und komplexe Problemlösungen richten, was zu innovativeren und qualitativ hochwertigeren Softwareprodukten führt. In diesem Artikel stellen wir 6 KI-gesteuerten Testwerkzeugen mit Vor- und Nachteilen für eurer IT-Projekt vor.

Der Hype um KI und ihre Rolle in der Qualitätssicherung

Es ist erstaunlich, wie schnell künstliche Intelligenz unseren Alltag durchdrungen hat. Der Hype um KI scheint keine Grenzen zu kennen, und dieser Enthusiasmus hat auch die Softwareentwicklung erfasst. Besonders im Bereich der Qualitätssicherung (QA) hat KI das Potenzial, bahnbrechende Veränderungen herbeizuführen.

Aber wie kam es zu diesem Hype um KI? Ein wesentlicher Faktor ist die rasante Entwicklung der Rechenleistung, die es ermöglicht, komplexe Algorithmen effizient zu betreiben. Die Einführung leistungsfähiger Grafikkarten und spezialisierter Hardware wie Tensor Processing Units (TPUs) hat die Verarbeitung großer Datenmengen beschleunigt und die Entwicklung fortschrittlicher KI-Modelle vorangetrieben. Parallel dazu hat das Internet der Dinge (IoT) eine Explosion an verfügbaren Daten verursacht. Ein bekanntes Beispiel ist die Nutzung von IoT in Smart Cities, wo Sensoren in Echtzeit Verkehrsströme überwachen, Energieverbrauch optimieren und die öffentliche Sicherheit erhöhen.

Zusätzlich haben Unternehmen wie OpenAI erheblich zum Hype beigetragen. OpenAI, bekannt für die Entwicklung von GPT-3 und dessen Nachfolger ChatGPT, hat die Möglichkeiten der natürlichen Sprachverarbeitung auf ein neues Niveau gehoben. ChatGPT kann komplexe Anfragen verstehen und beantworten, was die Art und Weise, wie wir mit Maschinen interagieren, revolutioniert hat. Diese Entwicklungen haben nicht nur gezeigt, was technologisch möglich ist, sondern auch das öffentliche Interesse und Vertrauen in KI gesteigert.

Angesichts des wachsenden Einflusses von KI-gesteuerten Testwerkzeugen auf die Softwareentwicklung lohnt es sich, einen genaueren Blick auf einige der führenden Tools in diesem Bereich zu werfen. Nachfolgend finden Sie eine Auswahl bemerkenswerter Beispiele:

1. Testim
2. Mabl
3. Applittools
4. Katalon Studio
5. Aqua Cloud
6. Digital.ai

KI-Tool - Testim:

Testim wurde 2016 im Rahmen des Accelerator-Programms von Microsoft entwickelt und im Februar 2022 von Tricentis übernommen, einem Unternehmen, das sich auf Testautomatisierung spezialisiert hat. Testim konzentriert sich auf die Automatisierung von End-to-End-Tests, um die Erstellung und Wartung von Tests zu beschleunigen und zu optimieren.

KI-Tool – Testim:

• Smart Locators: Diese KI-Technologie analysiert jedes Element im Test und bewertet hunderte von Attributen. Dadurch können Tests selbst dann bestehen, wenn sich bestimmte Attribute wie IDs ändern, was die Teststabilität erheblich erhöht.
• Self-Healing Tests: Testim nutzt maschinelles Lernen, um Tests automatisch an Codeänderungen anzupassen. Dies reduziert den Aufwand für die Testwartung und sorgt dafür, dass Tests auch nach Updates zuverlässig funktionieren.
• Automated Test Creation: Mithilfe von KI können auch Personen ohne tiefgehende Programmierkenntnisse schnell und einfach End-to-End-Tests erstellen. Die Plattform verwendet Aufnahmefunktionen, die durch KI verbessert werden, um die Erstellung von Testfällen zu beschleunigen.
• Adaptive Learning: Testim lernt kontinuierlich aus den durchgeführten Tests und dem Feedback, um die Genauigkeit und Effizienz zukünftiger Tests zu verbessern. Dies sorgt für eine kontinuierliche Optimierung der Testprozesse.
• Test Impact Analysis: Diese Funktion nutzt KI, um zu bestimmen, welche Tests bei einer Änderung im Code am wichtigsten sind. Dadurch können Entwickler ihre Testressourcen effizienter einsetzen und schneller auf kritische Änderungen reagieren.

Vorteile:

• Intuitive Benutzeroberfläche, die auch für Nicht-Programmierer leicht zu bedienen ist
• Selbstheilende Tests, die sich an Änderungen im Code anpassen können
• Umfangreiche Integrationen mit CI/CD-Pipelines

Nachteile:

• Kann bei sehr komplexen Szenarien an seine Grenzen stoßen
• Höhere Kosten im Vergleich zu einigen anderen Tools

KI-Tool - Mabl:

Mabl wurde 2017 von den Gründern Izzy Azeri und Dan Belcher ins Leben gerufen, mit dem Ziel, Testautomatisierung durch den Einsatz von KI zu revolutionieren. Mabl fällt als beeindruckendes Tool für die Testautomatisierung auf, das auf Leistungs-, Web- und API-Tests abzielt.

KI-Tool – Mabl:

• Auto-Healing Tests: Mabl verwendet KI, um automatisch kaputte Tests zu reparieren, indem es Änderungen an der Benutzeroberfläche erkennt und sich entsprechend anpasst, was die Testwartung vereinfacht.
• Test Impact Analytics: Diese Funktion analysiert, welche Tests aufgrund von Codeänderungen ausgeführt werden müssen, und hilft dabei, die Tests effizienter zu planen und durchzuführen.
• Visual Testing: Mabl integriert visuelles Testen mit KI, um UI-Änderungen zu erkennen, die herkömmliche Tests möglicherweise übersehen würden. Dies stellt sicher, dass die Benutzeroberfläche konsistent und fehlerfrei bleibt.
• Data-Driven Testing: Mabl nutzt KI, um Testdaten intelligent zu generieren und zu verwalten, was die Testabdeckung verbessert und die Erstellung von Testszenarien erleichtert.
• Cross-Browser Testing: Die Plattform ermöglicht automatisierte Tests auf verschiedenen Browsern und Geräten, wobei KI verwendet wird, um sicherzustellen, dass die Anwendungen in allen Umgebungen konsistent funktionieren.
• Performance Insights: Mabl bietet leistungsbezogene Einblicke durch KI-gestützte Analysen, die helfen, Engpässe und Performance-Probleme frühzeitig zu identifizieren und zu beheben.

Vorteile:

• Automatisierte Testvorgänge mit integriertem maschinellem Lernen zur Verbesserung der Testabläufe
• Benutzerfreundliche Oberfläche mit guter Dokumentation und Support
• Nahtlose Integration in bestehende DevOps-Pipelines

Nachteile:

• Begrenzte Anpassungsmöglichkeiten für spezifische Testanforderungen
• Kann für kleine Teams oder Projekte kostspielig sein

KI-Tool - Applittools:

Applitools wurde 2013 gegründet, um visuelle Testautomatisierung mit modernster KI-Technologie zu revolutionieren. Das Unternehmen hat sich auf die Verbesserung der visuellen Testgenauigkeit und Effizienz spezialisiert.

KI-Features von Applittools:

• Visual AI: Applitools nutzt fortschrittliche KI-Algorithmen, um visuelle Unterschiede in Benutzeroberflächen zu erkennen. Diese Technologie kann visuelle Fehler erkennen, die traditionelle Tests übersehen würden, und sorgt so für eine höhere Genauigkeit.
• Ultrafast Grid: Diese Funktion beschleunigt die visuelle Testautomatisierung, indem sie Tests parallel auf mehreren Browsern und Geräten ausführt. Dies reduziert die Testdauer erheblich und erhöht die Testabdeckung.
• Smart Assist: Applitools bietet eine KI-gestützte Unterstützung, die automatisch potenzielle Fehler und Anomalien in den visuellen Tests identifiziert und meldet, was die Effizienz der Fehlerbehebung verbessert.
• Cross Browser Testing: Die KI von Applitools ermöglicht es, visuelle Tests über verschiedene Browser und Bildschirmgrößen hinweg durchzuführen und sicherzustellen, dass die Benutzeroberfläche konsistent und fehlerfrei ist.
• Automatische Wartung: Applitools verwendet maschinelles Lernen, um die Wartung von Tests zu erleichtern, indem es wiederkehrende Probleme automatisch erkennt und behebt. Dies spart Zeit und reduziert den manuellen Wartungsaufwand.

Vorteile von Applitools:

• Starke visuelle Testfunktionen, ideal für UI-Tests
• KI-basierte Erkennung von visuellen Fehlern, die menschlichen Augen entgehen könnten
• Unterstützung für eine Vielzahl von Programmiersprachen und Testframeworks
• Nahtlose Integration in gängige Entwicklungsframeworks und Tools wie Jenkins, GitLab und Jira
• Hilft Teams, den Testprozess effektiv zu verwalten und zu überwachen

Nachteile von Applitools:

• Hauptsächlich auf visuelle Tests fokussiert, begrenzte Funktionalität für andere Testarten
• Kosten können für umfassende Testanforderungen hoch werden
• Einige Nutzer haben Bedenken hinsichtlich der benötigten Zeit für Tests
• Möglicherweise langsame Ausführung von Tests

KI-Tool - Katalon Studio:

Katalon Studio wurde 2015 von der Firma KMS Technology ins Leben gerufen und hat sich seitdem als umfassende Testautomatisierungsplattform etabliert, die sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Tester geeignet ist.

KI-Features von Katalon Studio:

• Smart Wait: Automatisiert die Wartezeiten zwischen Aktionen, um Timing-Probleme zu reduzieren und die Teststabilität zu verbessern.
• Self-Healing Mechanism: Erkennt und repariert fehlerhafte Locator-Strategien automatisch, indem alternative Locator-Strategien genutzt werden, was den Wartungsaufwand verringert.
• Visual Testing: Verwendet KI zur Erkennung von Unterschieden in der Benutzeroberfläche, um sicherzustellen, dass visuelle Elemente korrekt angezeigt werden.
• Test Recommendations: Bietet KI-gestützte Empfehlungen zur Erstellung und Optimierung von Tests basierend auf bisherigen Testdaten und -mustern.
• Intelligent Test Execution: Passt Testpläne dynamisch an, indem es KI-Algorithmen verwendet, um die Reihenfolge und Priorität der Testausführung basierend auf potenziellen Auswirkungen und Risiken zu bestimmen.

Vorteile:

• Die Smart Wait und Self-Healing Mechanismen reduzieren manuelle Anpassungen und sparen Zeit bei der Testdurchführung und -wartung
• KI-gestützte Funktionen wie Visual Testing und Self-Healing Mechanisms minimieren menschliche Fehler und erhöhen die Genauigkeit der Tests
• Mit Test Recommendations und Intelligent Test Execution können Tests effizienter gestaltet und priorisiert werden, was die Testabdeckung verbessert
• KI-Funktionen ermöglichen es auch weniger erfahrenen Benutzern, komplexe Testfälle zu erstellen und zu verwalten
• Durch die Automatisierung und Optimierung von Testprozessen können Kosten für manuelle Tests und Fehlerbehebung gesenkt werden

Nachteile:

• Die Implementierung und Anpassung von KI-gestützten Funktionen kann für Benutzer mit wenig KI-Erfahrung eine Herausforderung darstellen
• Die Effektivität der KI-Funktionen hängt stark von der Qualität und Quantität der zur Verfügung stehenden Daten ab
• Automatisierte Lösungen können in bestimmten Szenarien unflexibel sein, insbesondere wenn unerwartete Änderungen oder spezielle Anforderungen auftreten
• Obwohl langfristig Einsparungen möglich sind, können die anfänglichen Kosten für die Implementierung und Schulung hoch sein
• KI kann Muster erkennen und Prozesse automatisieren, jedoch fehlen ihr die menschliche Intuition und das Verständnis für kontextuelle Nuancen

KI-Tool - Aqua Cloud:

Aqua Cloud betritt im Jahr 2013 die Bühne. Seitdem hat sich Aqua Cloud von einer einfachen Testmanagementlösung zu einem umfassenden System für Application Lifecycle Management (ALM) entwickelt. Mit dem Eintritt in die Phase der künstlichen Intelligenz (KI) Ende 2022 erreicht Aqua Cloud eine neue Stufe der Innovation. Hinter diesem Projekt steht die erfahrene deutsche andagon-Gruppe, die seit über zwei Jahrzehnten in der IT-Beratung tätig ist.

KI-Features von Aqua Cloud:

• Automatische Testgenerierung: Aqua Cloud nutzt künstliche Intelligenz, um automatisiert Testfälle basierend auf dem bestehenden Code und bisherigen Tests zu erstellen. Dies erweitert die Testabdeckung und beschleunigt die Erstellung von Tests erheblich.
• Fehlerprognose: Mithilfe von maschinellem Lernen analysiert Aqua Cloud vergangene Testdaten, um potenzielle Fehlerstellen vorherzusagen. Dadurch können Entwickler proaktiv auf mögliche Probleme hingewiesen und diese rechtzeitig behoben werden.
• Intelligente Testpriorisierung: Aqua Cloud priorisiert Tests basierend auf deren Wichtigkeit und der Wahrscheinlichkeit von Fehlern. Dies ermöglicht eine effizientere Nutzung der Testressourcen, indem kritische Bereiche zuerst getestet werden.
• Self-Healing Tests: Aqua Cloud bietet die Fähigkeit, Tests automatisch zu reparieren, wenn sich die Anwendung ändert. Dies reduziert die Wartungskosten und den Aufwand für die Testpflege, indem es sicherstellt, dass Tests trotz Änderungen in der Anwendung zuverlässig bleiben.

Vorteile:

• Durch automatische Testgenerierung wird die Testabdeckung deutlich erweitert, was zu einer gründlicheren Überprüfung des Quellcodes führt
• Die Fehlerprognose-Funktion ermöglicht es, potenzielle Probleme frühzeitig zu identifizieren und zu beheben, was die Qualität der Software verbessert
• Dank intelligenter Testpriorisierung werden Tests effizienter durchgeführt, indem wichtige und fehleranfällige Bereiche zuerst überprüft werden
• Self-Healing Tests minimieren den Aufwand für die Pflege und Aktualisierung von Tests, da diese sich automatisch an Änderungen in der Anwendung anpassen
• Made in Germany

Nachteile:

• Die Implementierung und Nutzung der fortschrittlichen KI-Funktionen kann eine steile Lernkurve für das Team bedeuten, insbesondere für weniger erfahrene Benutzer ist die Nutzung jedoch kompliziert
• Die Anschaffung und Wartung eines so leistungsfähigen Tools kann mit erheblichen Kosten verbunden sein, die für kleinere Unternehmen möglicherweise eine Hürde darstellen
• Die Effektivität der KI-Funktionen hängt stark von der Qualität und Menge der verfügbaren Daten ab. Schlechte oder unzureichende Daten können die Prognose- und Priorisierungsfunktionen beeinträchtigen
• Die Integration von Aqua Cloud in bestehende Entwicklungs- und Testumgebungen kann komplex sein und zusätzliche Anpassungen erfordern

KI-Tool - digital.ai

Digital.ai wurde 2019 gegründet und bietet eine umfassende Plattform für DevOps und digitale Transformation, die sich auf die Integration von KI zur Verbesserung der Softwareentwicklung und -bereitstellung konzentriert.

KI-Features von digital.ai:

• Prognoseanalyse: Digital.ai nutzt maschinelles Lernen, um präzise Vorhersagen über Projektzeiten und Ergebnisse zu treffen, was eine bessere Planung und Ressourcenverwaltung ermöglicht.
• Anomalieerkennung: Das Tool kann Anomalien im Entwicklungsprozess identifizieren und darauf hinweisen, um Probleme frühzeitig zu erkennen und zu beheben.
• Automatische Release-Orchestrierung: Mit Hilfe von KI optimiert Digital.ai die Release-Prozesse, um sicherzustellen, dass Software schnell und zuverlässig ausgeliefert wird.
• Risikobewertung: Durch die Analyse historischer Daten bewertet Digital.ai das Risiko von Änderungen im Code und hilft dabei, potenzielle Probleme zu vermeiden.

Vorteile:

• Die Plattform ermöglicht eine kontinuierliche und genaue Überwachung des gesamten Code- und Release-Prozesses, um Probleme frühzeitig zu identifizieren und zu beheben
• Durch den Einsatz von KI werden Fehler automatisch erkannt und entsprechende Maßnahmen zur Behebung vorgeschlagen
• KI-gestützte Funktionen tragen dazu bei, die Softwarequalität zu verbessern und Zeitpläne besser einzuhalten, indem sie präzise Vorhersagen und Analysen bieten
• Die Plattform reduziert die Anzahl unnötiger Testläufe, indem sie zielgerichtete und relevante Tests vorschlägt, was die Effizienz erhöht
• Visuelle Fehler werden automatisch korrigiert, und die Software wird an verschiedene Plattformen angepasst, um eine konsistente Benutzererfahrung zu gewährleisten
• Funktionen zur Analyse von C/C++-Code helfen dabei, Fehler frühzeitig zu identifizieren und zu korrigieren
• Die Plattform bietet umfassende Funktionen zur Überwachung und Bewertung von Code-Governance und Freigabeprozessen, um Compliance und Qualität sicherzustellen
• Tests werden durch AI-basierte Vorschläge erweitert, um eine umfassendere und genauere Testabdeckung zu gewährleisten
• Digital.ai lässt sich nahtlos in andere Entwicklungs- und Verwaltungstools sowie Plattformen integrieren, um den Workflow zu optimieren und die Zusammenarbeit zu verbessern

Nachteile:

• Die komplexen Funktionen der Plattform können möglicherweise eine hohe Einarbeitungszeit erfordern, was zu einem anfänglichen Aufwand bei der Implementierung führen kann
• Es besteht eine Abhängigkeit von der Qualität und Genauigkeit der KI-Algorithmen, was bedeutet, dass die Effektivität der Plattform stark von der Leistung dieser Algorithmen abhängt. Die Nutzung der Plattform kann mit erheblichen Kosten verbunden sein, insbesondere für kleinere Unternehmen
• Die Integration von Digital.ai in bestehende Entwicklungsumgebungen kann komplex und zeitaufwendig sein

Fazit:

Das am besten geeignete KI-Tool für Software-Testing hängt stark von den spezifischen Anforderungen und den bestehenden Infrastrukturen eines Unternehmens ab. Jedes der besprochenen Tools hat seine eigenen Stärken:

• Testim: Hervorragend für schnelle Testautomatisierung und Wartung mit intelligenten Lokatoren und selbstheilenden Tests. Besonders geeignet für Teams, die sowohl technische als auch nicht-technische Mitglieder haben.
• Applitools: Ideal für visuelle Regressionstests und die Erkennung visueller Fehler. Perfekt für Unternehmen, die besonderen Wert auf das visuelle Erscheinungsbild ihrer Anwendungen legen.
• Katalon Studio: Bietet eine umfassende Plattform für API-, Web- und Mobile-Testing. Es eignet sich gut für Teams, die eine All-in-One-Lösung suchen, die sowohl für Einsteiger als auch für erfahrene Tester geeignet ist.
• Aqua Cloud: Stark in der Integration und Kollaboration, besonders nützlich für Unternehmen mit großen, verteilten Teams, die eine enge Zusammenarbeit und einen umfassenden Überblick über den Entwicklungs- und Testprozess benötigen.
• Digital.ai: Effektiv in der Überwachung des Code- und Release-Prozesses mit intelligenter Fehlererkennung und Governance. Ideal für Unternehmen, die eine robuste Kontrolle und Qualitätsverbesserung ihrer Software suchen.

Katalon Studio eignet sich am besten für Unternehmen, die eine umfassende und benutzerfreundliche Plattform für das KI-gestützte Software-Testing suchen. Es bietet eine breite Palette an Testmöglichkeiten (API, Web, Mobile) und integriert sich gut in bestehende CI/CD-Pipelines. Die Kombination aus KI-Funktionen und einer benutzerfreundlichen Oberfläche macht es besonders attraktiv für Teams mit unterschiedlichen Erfahrungsstufen. Zudem unterstützt es die kontinuierliche Erweiterung und Anpassung der Tests durch AI-basierte Vorschläge, was die Effizienz und Effektivität des Testprozesses erheblich steigert.

Wir von ARINNAU GmbH, nutzen seit langem die Funktionalitäten von Katalon Studio in unseren internen und Kundenprojekten. Wir helfen Ihnen dabei, das passende KI-Tool für Ihr IT-Projekt zu finden. Unsere Qualitätsexperten beraten Sie gerne unverbindlich und professionell!