Trends beim Softwaretesten: Neueste QA-Technologien, Statistiken & Daten

Trends entwickeln sich in der Softwareentwicklung und beim Softwaretesten schnell. Mit Blick auf das Jahr 2025 ist es schwierig vorherzusagen, wie sich Qualitätssicherung und Softwaretests entwickeln werden. 

Da Fortschritte bei KI, agilen Methoden und automatisierten Testwerkzeugen die Branche prägen, hilft das Verständnis dieser Veränderungen Teams dabei, effizient hochwertige Software bereitzustellen.

Trends beim Softwaretesten und Daten zur Qualitätssicherung können dabei helfen, aufkommende Best Practices und Methoden vorherzusagen. Deshalb haben wir die neuesten Berichte und Umfragen durchgesehen, um die relevantesten Statistiken für dich und dein QA-Team zu finden.

Ganz gleich, ob du ein Team leitest, Qualitätsplanung durchführst oder selbst als Tester tätig bist: Die in diesem Artikel vorgestellten Trends beim Softwaretesten bieten dir Einblicke (oder eine interessante Information, mit der du deine QA-Freunde beeindrucken kannst) in Trends, die du in deinem Softwaretestprozess nutzen kannst.

Trends bei Softwaretestwerkzeugen

Softwaretestwerkzeuge sind für Softwaretests und Qualitätssicherung unverzichtbar. Sie können Testern dabei helfen, Fehler zu finden und den Testprozess zu beschleunigen, damit Software schneller veröffentlicht werden kann.

Die Einführung KI-gestützter Testwerkzeuge hat die Landschaft des Softwaretestens erheblich verändert. Werkzeuge wie Testim und Applitools haben durch den Einsatz von maschinellem Lernen zur Verbesserung der Testautomatisierung und prädiktiven Analysen in der Qualitätssicherung (QA) deutlich an Bedeutung gewonnen.

Testim nutzt KI, um automatisierte Tests zu erstellen und zu warten, wodurch der für die Entwicklung und Pflege von Tests erforderliche Zeit- und Arbeitsaufwand reduziert wird. Applitools wiederum setzt KI-gestützte visuelle Validierung ein, um die Konsistenz der Benutzeroberfläche auf verschiedenen Plattformen und Geräten sicherzustellen.

Darüber hinaus sind KI-basierte Alternativen zu herkömmlichen Werkzeugen wie Selenium entstanden, die intelligentere und anpassungsfähigere Testlösungen bieten. Functionize kombiniert beispielsweise KI mit cloudbasiertem Testen, um End-to-End-Tests auszuführen, die sich selbst reparieren und in großem Maßstab ausgeführt werden können.

Laut einer Umfrage von McKinsey aus dem Jahr 2024 ist die Einführung von KI in mindestens einer Geschäftsfunktion auf 72 % gestiegen. Dies deutet auf eine deutliche Zunahme der Integration von KI-Technologien in verschiedenen Branchen hin. Dieser Anstieg spiegelt die wachsende Erkenntnis wider, dass KI das Potenzial besitzt, Effizienz und Genauigkeit in Softwaretestprozessen zu verbessern.

Der Übergang zu KI-gestützten Testwerkzeugen wird durch ihre Fähigkeit vorangetrieben, komplexe Testszenarien zu bewältigen, sich an Änderungen in der zu testenden Anwendung anzupassen und prädiktive Einblicke zu liefern, die herkömmliche Werkzeuge möglicherweise nicht bieten. Daher investieren Unternehmen zunehmend in diese fortschrittlichen Lösungen, um ihre QA-Prozesse zu verbessern und Softwareprodukte höherer Qualität bereitzustellen.

10 Top-Softwaretestwerkzeuge für QA-Teams!

1. 1. BugHerd — Am besten für visuelles Bugtracking
2. 2. Kualitee — Am besten für Testfallverwaltung + Fehlerverfolgung
3. 3. Testpad — Am besten geeignet für Checklisten-basiertes Testmanagement
4. 4. BugBug — Am besten geeignet für Browser-Tests
5. 5. Testiny — Am besten für Jira-Nutzer
6. 6. TestGrid — Am besten für parallele Testausführung geeignet
7. 7. Appsurify TestBrain — Am besten geeignet für risikobasiertes Testen
8. 8. QA Wolf — Am besten für Teamzusammenarbeit
9. 9. Tricentis Testim — Am besten für skalierbare Automatisierung geeignet
10. 10. Reflect — Am besten für No-Code-Tests geeignet

Trends bei Softwaretestmethoden

Ohne eine Softwaretestmethode, die deine Arbeit anleitet, gleicht das Testen einem ziellosen Wandern in Richtung einer Produkteinführung – du glaubst, voranzukommen, kommst dem Ziel aber nie näher, weil du nicht sehen kannst, wo du dich auf dem Weg befindest.

Im Jahr 2024 entwickeln sich Softwaretestmethoden weiter, um den Anforderungen kürzerer Entwicklungszyklen und hochwertiger Ergebnisse gerecht zu werden.

• Kontinuierliches Testen innerhalb von DevOps-Pipelines ist zu einem festen Bestandteil geworden und ermöglicht es Teams, potenzielle Probleme so früh wie möglich im Softwareentwicklungslebenszyklus zu erkennen und zu beheben. Dieser Ansatz integriert Tests in jede Phase der Pipeline und ermöglicht Echtzeit-Feedback sowie die sofortige Erkennung von Fehlern. Dadurch wird sichergestellt, dass Codeänderungen vor dem nächsten Schritt schnell überprüft werden. Jüngsten Branchenberichten zufolge haben inzwischen über 80 % der DevOps praktizierenden Organisationen kontinuierliches Testen in ihre Arbeitsabläufe integriert, was seine Rolle als wesentliche Praxis zur Aufrechterhaltung der Qualität bei schnellen Releases bestätigt.
• Tests mit früher Verlagerung haben ebenfalls eine beträchtliche Verbreitung gefunden, da immer mehr Unternehmen die Vermeidung von Fehlern gegenüber deren Erkennung in den Vordergrund stellen. Indem Tests im Entwicklungsprozess früher durchgeführt werden, erkennen Teams Probleme bereits an ihrer Quelle – während der Anforderungsanalyse, des Entwurfs und der ersten Programmierphasen. Diese proaktive Methodik reduziert nicht nur die mit Fehlerbehebungen in späten Entwicklungsphasen verbundenen Kosten und den Zeitaufwand, sondern unterstützt auch die Zusammenarbeit zwischen Entwicklungs- und QA-Teams. Im Jahr 2024 gaben 68 % der QA-Fachkräfte an, Prinzipien der frühen Testverlagerung in ihre Projekte zu integrieren. Dies stellt einen Anstieg gegenüber den Vorjahren dar, da immer mehr Organisationen die Vorteile dieser Prinzipien für einen nahtlosen Entwicklungszyklus erkennen.
• Modellbasiertes Testen (MBT) und Frameworks für verhaltensgetriebene Entwicklung (BDD) treiben diesen Wandel bei den Softwaretesttechniken zusätzlich voran. MBT ermöglicht die Automatisierung von Testfällen auf Grundlage von Modellen, die das gewünschte Softwareverhalten abbilden, und bietet einen systematischen Ansatz für die Testabdeckung. Dies ist besonders bei komplexen Systemen nützlich, bei denen es entscheidend ist, sicherzustellen, dass alle Benutzerpfade getestet werden. MBT hat aufgrund seiner Effizienz bei der Generierung großer Mengen automatisierter Testfälle mit minimalem manuellem Eingreifen an Bedeutung gewonnen. BDD erfreut sich hingegen weiterhin wachsender Beliebtheit, da es Kommunikationslücken zwischen technischen Teams und nichttechnischen Beteiligten überbrückt. Durch die Verwendung natürlichsprachlicher Konstrukte zum Verfassen von Testszenarien richtet BDD die Testziele an den Geschäftszielen und den Erwartungen der Benutzer aus. Im Jahr 2024 haben über 60 % der agilen Teams BDD zur Verbesserung der Zusammenarbeit eingeführt und stellen so sicher, dass das Verhalten der Software eng an den Bedürfnissen der Benutzer ausgerichtet ist.

Diese Trends verdeutlichen insgesamt den Wandel hin zu stärker integrierten, kollaborativen und automatisierten Teststrategien, bei denen die frühzeitige Erkennung und umfassende Validierung im Mittelpunkt stehen. Dadurch können Teams schneller bessere Software bereitstellen.

Trends bei Softwareentwicklung und Tests

Softwaretests sind untrennbar mit der Softwareentwicklung verbunden, wobei Entwicklungstrends die Testpraktiken unmittelbar prägen. Diese Erkenntnisse liefern einen wichtigen Kontext zu Arbeitsabläufen und Prioritäten von Entwicklern.

Im Jahr 2024 hat die Integration generativer KI in die Softwareentwicklung die Prozesse der Programmierung und Qualitätssicherung erheblich verändert. Große Sprachmodelle (LLMs) wie GPT sind zu wichtigen Werkzeugen für die Automatisierung der Codegenerierung und Fehlererkennung geworden. Googles CEO Sundar Pichai berichtete, dass inzwischen über 25 % des neuen Codes des Unternehmens von KI generiert werden, was den wachsenden Einfluss dieser Technologie unterstreicht.

Diese KI-Modelle unterstützen Entwickler beim Schreiben von Testfällen und bei der Automatisierung wiederkehrender QA-Aufgaben, wodurch die Effizienz gesteigert und menschliche Fehler reduziert werden. Die Einführung von KI bei der Programmierung hat jedoch Bedenken hinsichtlich der Sicherheit automatisierter Programmierwerkzeuge hervorgerufen, da diese unbeabsichtigt Schwachstellen in produktionsreifem Code einführen können.

Gleichzeitig hat die Bedeutung von Sicherheitstests aufgrund der zunehmenden Komplexität von Cyberbedrohungen weiter zugenommen. Organisationen integrieren Sicherheitsmaßnahmen zunehmend in ihre Arbeitsabläufe für kontinuierliche Integration und kontinuierliche Bereitstellung (CI/CD), um die Integrität der Software zu schützen.

Der Bericht zum Stand von CI/CD 2024 hebt hervor, dass die Einbindung von Sicherheitstests in CI/CD-Pipelines inzwischen als unverzichtbar für die Aufrechterhaltung einer robusten Bereitstellungsleistung gilt. Diese Integration stellt sicher, dass Sicherheitslücken früh im Entwicklungsprozess erkannt und behoben werden, wodurch das Risiko von Sicherheitsverletzungen verringert und die allgemeine Widerstandsfähigkeit der Software verbessert wird.

Diese Entwicklungen spiegeln einen umfassenderen Trend wider, KI- und Sicherheitsaspekte in den Kern der Softwareentwicklungspraktiken einzubetten, um in einer zunehmend komplexen digitalen Landschaft zuverlässigere und sicherere Anwendungen zu entwickeln.

Trends bei Qualitätssicherungsteams

Im Jahr 2024 haben sich Qualitätssicherungsteams (QA-Teams) weiterentwickelt und dynamischere, hybride Rollen übernommen, die Verantwortlichkeiten für manuelles und automatisiertes Testen miteinander verbinden. Da agile Methoden und DevOps-Praktiken weiter ausgereift sind, wird von QA-Fachkräften erwartet, dass sie sowohl traditionelle manuelle Testtechniken als auch moderne automatisierte Frameworks beherrschen.

Dieser hybride Ansatz ermöglicht es Teams, die Vorteile menschlicher Erkenntnisse beim explorativen Testen zu nutzen und gleichzeitig Automatisierung für wiederkehrende und umfangreiche Testfälle einzusetzen, wodurch die Gesamteffizienz und Testabdeckung verbessert werden.

Der World Quality Report 2024 zeigt, dass 72 % der QA-Teams inzwischen Automatisierung neben manuellen Tests in ihre Arbeitsabläufe integrieren, um ihre Fähigkeit zu verbessern, schnellere und zuverlässigere Ergebnisse zu liefern.

Die Entwicklung hin zu funktionsübergreifenden Teams war ebenfalls ein bedeutender Trend, der durch die Notwendigkeit einer reibungslosen Kommunikation und Zusammenarbeit zwischen Entwicklern, Testern und Mitarbeitern im IT-Betrieb vorangetrieben wurde. Dieser integrierte Ansatz stellt sicher, dass Qualität während des gesamten Entwicklungslebenszyklus berücksichtigt wird, und steht im Einklang mit dem „Shift-left“-Prinzip, das darauf abzielt, Probleme frühzeitig im Prozess zu erkennen und zu beheben.

Die Veränderungen nach der Pandemie haben auch die Zusammensetzung und Arbeitsweise von QA-Teams neu gestaltet. Teamstrukturen sind durch die weitverbreitete Einführung von Remote- und hybriden Arbeitsmodellen flexibler geworden.

Aktuelle Branchendaten zeigen, dass 49 % der Teams in hybriden Arbeitsumgebungen tätig sind und Mitarbeiter vor Ort mit Remote-Mitarbeitern kombinieren. Dies hat zu einer verstärkten Nutzung fortschrittlicher Tools für die Zusammenarbeit geführt, beispielsweise Jira, TestRail und cloudbasierte Testplattformen, die das Testmanagement und die Berichterstattung in Echtzeit unterstützen.

Darüber hinaus sind kleinere QA-Teams (1–5 Mitglieder) in vielen Unternehmen nach wie vor üblich, während größere Unternehmen ihre QA-Abteilungen um spezialisierte Rollen in den Bereichen Automatisierung, Sicherheitstests und KI-basierte Testautomatisierung erweitern. Dies spiegelt ein umfassenderes Engagement für ganzheitliche Qualitätssicherungsstrategien wider.

Diese Entwicklung unterstreicht die Notwendigkeit für QA-Fachkräfte, sich an neue Tools und kollaborative Arbeitsweisen anzupassen, um Produktivität und Abstimmung in verteilten Arbeitsumgebungen aufrechtzuerhalten.  

Trends bei Arbeitsplätzen in der Qualitätssicherung

Die Qualitätssicherung deckt viele Bereiche ab, und die Grenzen zwischen dem Ende der Entwicklung und dem Beginn von Softwaretests können fließend sein. Wenn Sie einen Qualitätssicherungsplan gefunden haben, der für Sie, Ihr Team und Ihr Unternehmen funktioniert, können Sie sich glücklich schätzen.

Wenn Sie dies lesen, arbeiten Sie wahrscheinlich entweder in der Qualitätssicherung oder interessieren sich stark für diesen Bereich. Wenn Letzteres auf Sie zutrifft und Sie nach Stellen im Bereich Softwaretests suchen, sollten Sie einige Dinge wissen, bevor Sie beginnen.

• Entstehung spezialisierter Rollen:
  • Die Nachfrage nach KI/ML-QA-Ingenieuren ist erheblich gestiegen, angetrieben durch die Einführung von Algorithmen für maschinelles Lernen und KI-gestützten Tools in QA-Prozessen. Diese Rollen umfassen die Sicherstellung der Genauigkeit und Zuverlässigkeit von KI-Modellen sowie die Entwicklung von Teststrategien für KI-integrierte Anwendungen.
  • Datenanalysten in QA-Teams gewinnen an Bedeutung, da Unternehmen zunehmend auf datenorientierte Ansätze setzen. QA-Teams greifen inzwischen auf Datenanalysten zurück, um Testdaten zu verarbeiten und zu interpretieren. Dadurch werden fundiertere Entscheidungen und prädiktive Erkenntnisse zur Softwarequalität ermöglicht.
  • Auch die Rolle des DevTestOps-Ingenieurs hat an Bedeutung gewonnen. Sie verbindet Entwicklung, Tests und Betrieb, um kontinuierliche Tests in CI/CD-Pipelines zu unterstützen und eine nahtlose Integration von Tests in Entwicklungsabläufe sicherzustellen.
• Trends bei Weiterbildung und Ausbildung:
  • Im Jahr 2024 ist ein bemerkenswerter Anstieg bei QA-Fachkräften zu verzeichnen, die in ihre Weiterbildung investieren. Viele QA-Spezialisten haben Kurse zu KI-gestützten Testautomatisierungs-Frameworks und den Grundlagen des maschinellen Lernens belegt, um wettbewerbsfähig zu bleiben.
  • Online-Lernplattformen verzeichnen einen starken Anstieg bei Kursen zu Python für die Automatisierung, maschinellem Lernen für die Qualitätssicherung und fortgeschrittener Testerstellung mit Tools wie Selenium, TestNG und Cypress. Dies spiegelt den branchenweiten Trend zu mehr Automatisierung und KI-Kompetenz wider.
  • Zertifizierungsprogramme für KI-basierte Testmethoden und Datenanalyse erfreuen sich unter QA-Fachkräften ebenfalls zunehmender Beliebtheit. Dies deutet auf eine branchenweite Schwerpunktsetzung beim Aufbau von Fachwissen hin, das an den neuesten technologischen Entwicklungen ausgerichtet ist.
• Anforderungen an funktionsübergreifende Kompetenzen:
  • Kommunikations- und Fähigkeiten zur funktionsübergreifenden Zusammenarbeit werden zunehmend unverzichtbar. Stellenausschreibungen im QA-Bereich betonen 2024 die Fähigkeit, eng mit Entwicklern, Datenwissenschaftlern und Produktmanagern zusammenzuarbeiten, und heben damit den Wert von Vielseitigkeit in modernen QA-Rollen hervor.
  • Viele Unternehmen bevorzugen inzwischen QA-Fachkräfte, die nahtlos zwischen manuellen und automatisierten Tests wechseln können. Dies führt zu einem Anstieg von Kursen und Schulungsprogrammen, die beide Bereiche umfassend abdecken.

Diese Trends veranschaulichen die sich wandelnde Landschaft der QA-Arbeitsplätze in Softwaretestunternehmen und unterstreichen die Bedeutung von Anpassungsfähigkeit und kontinuierlichem Lernen, während sich der Sektor hin zu anspruchsvolleren, technologiegetriebenen Prozessen entwickelt.

Trends bei Softwarefehlern

Softwarefehler sind der schlimmste Feind eines Entwicklers, wodurch Tester zu den Freunden eines Entwicklers werden (der Feind meines Feindes ist mein Freund und so weiter). Tester leisten die harte Arbeit des Testens, erneuten Testens und nochmaligen Testens, um Softwarefehler zu finden, wodurch Entwickler Zeit und Aufwand sparen.

• Zunahme gemeldeter Schwachstellen:
  • Die Verwendung von Open-Source-Komponenten in der Softwareentwicklung ist stark gestiegen und hat zu einer entsprechenden Zunahme gemeldeter Schwachstellen beigetragen. Viele Softwareprojekte integrieren Open-Source-Bibliotheken und -Frameworks. Diese weitverbreitete Nutzung hat zu einem Anstieg sicherheitsbezogener Fehlerberichte geführt, da diese Komponenten Schwachstellen einführen können, die in proprietärem Code nicht vorhanden sind.
  • Die Open Source Security Foundation (OpenSSF) berichtete, dass die Zahl der in Open-Source-Projekten offengelegten Schwachstellen gegenüber 2023 um 35 % gestiegen ist. Dies spiegelt sowohl die höhere Nutzung als auch verbesserte Meldeverfahren wider. Dieser Trend unterstreicht die Bedeutung der Durchführung rigoroser Sicherheitsaudits für Open-Source-Komponenten sowie der Pflege aktualisierter Schwachstellendatenbanken.
  • Tools zur Unterstützung der Überwachung in Echtzeit und der erweiterten Analysen zur Fehlerverfolgung sind zu einem wesentlichen Bestandteil moderner Qualitätssicherungspraktiken geworden. Plattformen wie Sentry, DataDog und Splunk haben ihre Analysefunktionen erweitert, um QA-Teams unmittelbares Feedback zur Codeleistung und zu Fehlern zu geben und so eine schnellere Erkennung und Behebung zu ermöglichen.
• Bedeutung von Überwachung in Echtzeit und Fehlerverfolgung:
  • QA-Teams verlassen sich nun stärker auf Tools, die erweiterte Analysen und automatische Warnmeldungen bereitstellen, um Anomalien in Echtzeit zu erkennen. Plattformen zur Fehlerverfolgung in Echtzeit, die in Entwicklungsumgebungen integriert sind, ermöglichen es Teams, Probleme zu erkennen und zu beheben, bevor sie die Produktionsumgebung erreichen.
  • Die Nachfrage nach KI-gestützten Tools zur Fehlerverfolgung, die maschinelles Lernen für prädiktive Analysen nutzen, ist gestiegen. Diese Tools können potenzielle Codebereiche identifizieren, die anfällig für Fehler sind, und vorbeugende Maßnahmen empfehlen, wodurch Teams kritische Probleme priorisieren können.
• Statistiken zur Fehlerbehebung:
  • Die durchschnittliche Zeit zur Behebung von Fehlern hat sich 2024 verbessert, insbesondere in Unternehmen, die Praktiken der kontinuierlichen Integration und kontinuierlichen Bereitstellung (CI/CD) einsetzen. Leistungsstarke DevOps-Teams beheben Fehler deutlich schneller als Teams, die keine CI/CD-Methoden verwenden, typischerweise innerhalb von 24–48 Stunden bei Problemen mit hoher Priorität.
  • Zu den häufigsten Fehlertypen im Jahr 2024 gehören Schwachstellen im Zusammenhang mit Abhängigkeiten, die aus Open-Source-Komponenten entstehen, sowie Konfigurationsfehler, die während schneller Entwicklungszyklen eingeführt werden. Diese Fehler werden in Umgebungen mit in CI/CD-Pipelines integrierten automatisierten Tests häufig schnell behoben.
  • Sicherheitsfehler bleiben ein zentrales Anliegen, und die meisten gemeldeten Probleme in der Qualitätssicherung stehen im Zusammenhang mit Sicherheitslücken. Dieser Trend unterstreicht die Bedeutung davon, Sicherheitstests frühzeitig in den Entwicklungsprozess einzubetten, um diese Probleme zu erkennen, bevor sie in spätere Phasen gelangen.

Um einen Schritt voraus zu bleiben, müssen QA-Teams fortschrittliche Tools zur Fehlerverfolgung einsetzen, die Überwachung in Echtzeit integrieren und sich darauf konzentrieren, sichere und aktuelle Abhängigkeiten zu pflegen, um Schwachstellen wirksam zu minimieren.

Neben dem Testen auf Softwarefehler führen Tester auch Datenbanktests durch, einen völlig anderen, aber dennoch wichtigen Prozess. 

Wie geht es weiter?

Der Versuch, ohne Daten einen QA-Plan oder eine QA-Strategie zu erstellen, kann schwierig sein – also tun Sie es nicht! Die Trends, die ich in diesem Artikel behandelt habe, sollten eine gute Grundlage für den Einstieg bieten. 

Fähigkeiten im Bereich Qualitätssicherung verändern sich ständig – bleiben Sie aufmerksam, um diese Fehler zu erkennen und sie frühzeitig zu beheben. Abonnieren Sie den Newsletter des The CTO Club für die neuesten Tipps und Best Practices zur Software-Qualitätssicherung!