Künstliche Intelligenz verändert das Softwaretesting grundlegend: Testfälle entstehen automatisch aus Anforderungen, Testskripte reparieren sich selbst, und Regressionstests laufen priorisiert in einem Bruchteil der bisherigen Zeit. Für Unternehmen in regulierten Branchen bedeutet das: kürzere Release-Zyklen bei gleichbleibend hoher Qualität und vollständiger Auditierbarkeit.
sepp.med verbindet diese neuen Möglichkeiten mit über 40 Jahren Erfahrung in sicherheitskritischen Systemen. Wir setzen KI dort ein, wo sie echten Mehrwert schafft, und behalten dort den Menschen im Loop, wo Compliance und kritisches Urteilsvermögen gefragt sind.
Ihr Projekt verdient die Besten!
KI-unterstütztes Testen entlastet Ihr Team von repetitiven Aufgaben und schafft Raum für wertschöpfende Arbeit.
✅ Schnellere Testzyklen:Sie erhalten schneller Feedback und können häufiger releasen.
✅ Weniger Wartungsaufwand:Weniger manueller Pflegeaufwand dank Self-Healing-Mechanismen für Testskripte.
✅ Höhere Testabdeckung:KI erkennt Lücken in der Coverage und generiert gezielt Testfälle für Edge Cases.
✅ Auditfähig und nachvollziehbar:Alle KI-gestützten Testentscheidungen bleiben transparent und dokumentiert.
✅ Menschliche Expertise bleibt zentral:KI übernimmt Routine. Ihre Tester haben mehr Zeit für exploratives Testen, Risikoanalyse und komplexe Geschäftslogik.
✅ Unsere Lösung:Wir implementieren Self-Healing-Tests, die sich automatisch an Änderungen anpassen. So reduzieren Sie den Pflegeaufwand deutlich und Ihre Regressionstests bleiben stabil.
✅ Unsere Lösung:Wir evaluieren Tools wie Tricentis Tosca, Katalon, Diffblue Cover oder Applitools im Kontext Ihrer Branche und Toolchain. Sie erhalten eine fundierte Empfehlung, was wirklich zu Ihrem Anwendungsfall passt.
✅ Unsere Lösung:Für regulierte Branchen stellen wir sicher, dass alle KI-gestützten Testentscheidungen nachvollziehbar dokumentiert sind, konform zu IEC 62304, ISO 26262 oder GAMP 5.
✅ Unsere Lösung:Wir schulen Ihre Mitarbeiter in Prompt Engineering, Context Engineering und Tool-Bedienung sowie in der Validierung KI-generierter Tests. So bleibt das Know-how im Haus.
✅ Unsere Lösung:Unser Ansatz ist toolagnostisch. Wir integrieren KI-Fähigkeiten in Ihre bestehende CI/CD-Pipeline – mit Tools, die Sie selbst weiter betreiben können.
Wir analysieren Ihre bestehenden Testprozesse, Toolchains und Datenqualität. Sie erhalten eine fundierte Bewertung, welche KI-Anwendungsfälle in Ihrem Kontext den größten Nutzen bringen. Inklusive Roadmap und Quick-Wins.
Starten Sie mit einem abgegrenzten Piloten: Wir implementieren KI-gestützte Tests für einen kritischen Bereich Ihrer Software und messen den Effekt auf Testzeit, Wartungsaufwand und Fehlererkennungsrate.
Ob Selenium, Playwright, Robot Framework oder proprietäre Lösungen – wir erweitern Ihre bestehende Automatisierung um KI-Fähigkeiten wie Self-Healing, intelligente Priorisierung oder automatische Testfallgenerierung.
Für Unternehmen, die Testing skalieren möchten: Unsere Testfabrik kombiniert menschliche Expertise mit KI-gestützter Automatisierung für schnelle, zuverlässige und normenkonforme Testergebnisse.
Wir machen Ihr Team fit für KI im Testing: von Grundlagen (Prompt Engineering, Tool-Auswahl) bis zu fortgeschrittenen Themen (Validierung KI-generierter Tests, regulatorische Anforderungen).
Wir laden zur nächsten Ausgabe des Afterwork Exchange ein. Am 24. September 2026 treffen sich Entscheider und Experten zum Austausch über aktuelle Trends rund um KI und Softwareentwicklung. Diskutieren Sie mit!
Nein. KI übernimmt repetitive Aufgaben wie Testfall-Generierung, Skript-Wartung und Ergebnis-Triage. Menschliche Tester bleiben unverzichtbar für exploratives Testen, Risikoanalyse und komplexe Entscheidungen. In unseren Projekten arbeiten KI und Mensch als Team mit klarer Rollenverteilung.
KI-generierte Tests erreichen je nach Kontext 60 bis 90 Prozent Trefferquote. Deshalb setzen wir auf Human-in-the-Loop: Kritische Testfälle werden immer von erfahrenen Testern validiert. Für regulierte Branchen dokumentieren wir diesen Review-Prozess auditfähig.
Wir arbeiten toolagnostisch und wählen je nach Anforderung: Für Unit-Tests etwa Diffblue Cover (Java) oder Qodo, für UI-Testing Katalon, Tricentis Tosca oder Applitools, für API-Tests Postman mit KI-Erweiterungen. Die finale Tool-Empfehlung ergibt sich aus Ihrem Tech-Stack und Ihren regulatorischen Anforderungen.
Ein typisches Pilotprojekt läuft meist etwa 8 bis 12 Wochen. Die vollständige Integration in bestehende Prozesse dauert je nach Umfang 6 bis 18 Monate. Wir empfehlen einen phasenbasierten Ansatz: erst Quick Wins (z. B. Self-Healing, Visual Regression), dann Ausbau.
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