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Vom Testplan zum Agentic Testing: Wie KI-Agenten den Softwaretest bei RBI verändern

Generative KI hat inzwischen auch den Softwaretest erreicht. Testfälle generieren, Anforderungen analysieren oder Testdaten erzeugen lassen, sind mit wenigen Prompts erledigt. Doch ein guter Prompt allein macht noch keinen zuverlässigen Engineering-Prozess. Bei der Raiffeisen Bank International AG (RBI) gehen wir deshalb einen Schritt weiter: Statt isolierter KI-Assistenten bauen wir einen integrierten, agentischen AI SDLC. KI-Agenten übernehmen spezialisierte Aufgaben in einem definierten, wiederholbaren Engineering-Prozess, greifen auf bestehendes Projekt- und Produktwissen zu und arbeiten eng mit Menschen zusammen.

Vom AI Assistant zum Agentic SDLC

Viele Test Engineers kennen KI-Unterstützung als Ein-Prompt-Lösung: Ein Prompt wird formuliert, Kontext bereitgestellt, und ein Large Language Model (LLM) produziert etwa Testfälle oder analysiert User-Storys. Dieses Vorgehen ist flexibel, aber qualitativ unsicher: Die Ergebnisse hängen stark vom Prompt, Kontext und individuellen Vorgehensweisen ab. Zuverlässige organisatorische Vorgaben, Sicherheitsanforderungen oder Quality Gates sind dem LLM meist nicht bekan…