Der Swiss Testing Day 2026 hat einmal mehr gezeigt: Testing befindet sich im Wandel.
Mit dem zunehmenden Einsatz von künstlicher Intelligenz verschiebt sich der Fokus: weg von rein technischer Qualitätssicherung hin zu einer Disziplin, die Verantwortung, Vertrauen und Kontext stärker berücksichtigt.
Neben vielen spannenden Sessions halten wir hier ausgewählte Learnings aus zwei Keynotes sowie einem zentralen Thema fest.
Weniger ist mehr: Test-Overhead gezielt reduzieren
Elmar Jürgens machte in seiner Keynote ein Problem sichtbar, das viele Organisationen kennen:
Ein massiver „Test-Overhead“.
Über Jahre hinweg entstehen tausende Tests, die kaum noch Mehrwert liefern. Sie finden keine Fehler mehr, verursachen aber erheblichen Wartungsaufwand und binden Ressourcen.
Unser zentrales Learning daraus: Testing braucht Fokus statt Masse.
Der Ansatz dahinter ist eine konsequente Pareto-Optimierung:
- Konzentration auf Tests mit maximaler Wirkung
- Reduktion redundanter oder veralteter Testfälle
- Bewusste manuelle Prüfung von potenziellen Edge Cases
Das Ziel: Eine schlanke, effiziente Testlandschaft, die tatsächlich zur Qualität beiträgt statt sie nur zu verwalten.
KI im Testing: Kontext entscheidet
Auch Bertrand Meyer zeigte eine wichtige Perspektive auf:
Nicht jede Software stellt die gleichen Anforderungen an Qualität und Absicherung – und genau davon hängt ab, wie sinnvoll KI eingesetzt werden kann.
Er unterscheidet drei Kategorien:
Type A – Acute
Lebenskritische Systeme, beispielsweise in der Medizintechnik
→ KI nur mit grösster Vorsicht einsetzen
Type B – Business
Geschäftskritische Systeme, etwa im Finanzbereich
→ KI kann unterstützen, benötigt aber klare Kontrolle, Transparenz und Security Checks
Type C – Casual
Alltagsanwendungen
→ Hier liegt das grösste Potenzial für KI-gestützte Automatisierung
Dieses Modell hilft, den Einsatz von KI differenziert zu betrachten – statt pauschal zu entscheiden.
Übergreifendes Learning: Testing wird zum Vertrauensfaktor
Neben den einzelnen Vorträgen wurde ein zentrales Thema über den gesamten Event hinweg deutlich:
Testing entwickelt sich zur Vertrauensinstanz im Umgang mit AI.
Im Fokus stehen dabei nicht mehr nur funktionale Tests, sondern Fragen wie:
- Können wir den Entscheidungen eines Systems vertrauen?
- Wie gehen wir mit Bias und unerwartetem Verhalten um?
- Wer trägt Verantwortung für AI-basierte Systeme?
Damit verschiebt sich auch die Rolle von Testing:
- von reiner Fehlerfindung
- hin zu Governance, Risikoabschätzung und Qualität im weiteren Sinne
AI im Testing: Unterstützung statt Ersatz
Ein weiteres klares Muster:
KI wird nicht nur im Produkt eingesetzt, sondern zunehmend auch im Testing selbst.
Typische Einsatzbereiche sind:
- Generierung von Testfällen
- Analyse von Fehlerbildern
- Erstellung von Testdaten
Dabei zeigt sich ein realistisches Bild:
👉 AI ergänzt Testing – ersetzt es aber nicht.
Die Rolle von Tester:innen verändert sich dadurch:
- weniger manuelle Ausführung
- mehr Steuerung, Bewertung und Entscheidungsfindung
Fazit
Der Swiss Testing Day 2026 hat deutlich gemacht, dass Qualitätssicherung heute mehr ist als Testing im klassischen Sinn.
Es geht um:
- Fokus statt Test-Masse
- kontextabhängigen Einsatz von KI
- und vor allem um Vertrauen in Systeme
Oder anders gesagt: Die zentrale Frage ist nicht mehr nur „funktioniert es?“ sondern immer häufiger „können wir uns darauf verlassen?“
