Testing

Vor der Produktivsetzung von Software steht die schwerwiegende Frage im Raum: Was wird unser System in der „realen Welt“ tun? Denn der klinische Test genügt häufig nicht. Und damit stellt sich die Frage nach den Testdaten: Sind sie realitätsnah genug? Oder besteht die Gefahr, an der Wirklichkeit vorbeizutesten? Sind sie zu dicht an der Realität, schränken rechtliche Rahmenbedingungen oder Vereinba..

Softwaretests stoßen trotz Automatisierung an ihre Grenzen: hohe Kosten, langsame Feedbackzyklen und fehleranfällige Skripte. KI-Agenten in Verbindung mit MCP-Servern (Model Context Protocol) ändern das Spiel. Sie kombinieren Autonomie mit Orchestrierung und schaffen skalierbare, selbstheilende Test-Workflows. Für Unternehmen bedeutet das: schnellere Releases bei höherer Qualität.

„Unsere Testfälle könnten besser sein!“ – dieser Satz wurde zum Dauerthema in Retrospektiven. Teams ohne formale Testing-Ausbildung kämpften mit Testfall-Qualität. AIGENT generiert Testfälle per Klick und hilft Teams, bessere Ergebnisse zu liefern. Der Clou? KI ersetzt keine Menschen – sie erweitert ihre Fähigkeit, Qualitätsprodukte zu liefern.

Die Implementierung von Mocks ist mit Kompromissen verbunden. Das Nullable-Entwurfsmuster ist eine Alternative.