Softwaretest-Trends: Neueste QA-Technologien, Statistiken & Daten
Trends bewegen sich schnell in der Softwareentwicklung und im Softwaretesten. Mit Blick auf 2025 ist es schwer vorherzusagen, wo Qualitätssicherung und Testing stehen werden.
Mit Fortschritten bei KI, agilen Methoden und automatisierten Testwerkzeugen, die die Branche prägen, hilft das Verständnis dieser Veränderungen Teams dabei, hochwertige Software effizient bereitzustellen.
Trends und Daten im Bereich Softwaretesten und Qualitätssicherung können helfen, neue Best Practices und Methoden vorherzusagen. Daher haben wir die neuesten Berichte und Umfragen durchforstet, um die relevantesten Statistiken für Sie und Ihr QA-Team zu finden.
Möchten Sie mehr vom The CTO Club?
Erstellen Sie ein kostenloses Konto, um diesen Beitrag fertigzulesen und einer Community von CTOs und Technikleitern beizutreten, die praxisnahe Frameworks, Tools und Einblicke für die Entwicklung, Einführung und Skalierung KI-gesteuerter Technologien teilen.
Have an account? Log In
Egal, ob Sie ein Team leiten, Qualitätsplanung durchführen oder selbst Tester sind – die in diesem Artikel vorgestellten Softwaretesting-Trends bieten Ihnen interessante Einblicke (oder eine spannende Info, um Ihre QA-Freunde zu beeindrucken) in Trends, die Sie in Ihren Testing-Prozess integrieren können.
Trends bei Software-Testwerkzeugen
Software-Testwerkzeuge sind für das Testing und die Qualitätssicherung unerlässlich. Sie helfen Testern, Fehler zu finden und beschleunigen den Testprozess, um Software schneller auf den Markt zu bringen.
Die Einführung von KI-gestützten Testwerkzeugen hat die Landschaft des Softwaretestens maßgeblich verändert. Tools wie Testim und Applitools haben an Bedeutung gewonnen, indem sie maschinelles Lernen einsetzen, um Testautomatisierung und vorausschauende Analysen in der Qualitätssicherung (QA) zu verbessern.
Testim nutzt KI, um automatisierte Tests zu erstellen und zu verwalten, wodurch Zeit und Aufwand für die Testentwicklung und -pflege reduziert werden. Ebenso setzt Applitools KI-gestützte visuelle Validierung ein, um Konsistenz der Benutzeroberfläche auf verschiedenen Plattformen und Geräten sicherzustellen.
Darüber hinaus sind KI-basierte Alternativen zu traditionellen Tools wie Selenium entstanden, die intelligentere und anpassungsfähigere Testlösungen bieten. Zum Beispiel kombiniert Functionize KI mit cloudbasiertem Testen, um End-to-End-Tests auszuführen, die selbstheilend sind und im großen Maßstab laufen können.
Laut einer Umfrage von McKinsey aus dem Jahr 2024 ist die KI-Einführung in mindestens einer Unternehmensfunktion auf 72 % gestiegen, was auf einen deutlichen Anstieg der Integration von KI-Technologien in verschiedenen Branchen hinweist. Dieser Trend spiegelt die zunehmende Anerkennung des Potenzials der KI wider, Effizienz und Genauigkeit in Softwaretestprozessen zu steigern.
Der Wandel zu KI-gestützten Testwerkzeugen wird durch deren Fähigkeit, komplexe Testfälle zu bewältigen, sich an Änderungen in der zu testenden Anwendung anzupassen und vorausschauende Erkenntnisse zu liefern, die traditionelle Tools nicht bieten. Daher investieren Unternehmen zunehmend in diese fortschrittlichen Lösungen, um ihre QA-Prozesse zu verbessern und Softwareprodukte in höherer Qualität bereitzustellen.
10 Top Software-Testwerkzeuge für QAs!
Here's my pick of the 10 best software from the 10 tools reviewed.
Klicks auf die untenstehenden Links können eine Provision einbringen, die unsere unabhängigen Tests und Bewertungen von Software und Dienstleistungen unterstützt. Erfahren Sie mehr darüber, wie wir transparent bleiben.
Trends bei Software-Testtechniken
Ohne eine Software-Testmethodik als Leitfaden gleicht Testen einem ziellosen Umherirren auf ein Produktrelease zu – man meint, voranzukommen, aber kommt nie wirklich näher, weil der Standort auf dem Weg unklar bleibt.
Im Jahr 2024 entwickeln sich Softwaretesttechniken weiter, um den Anforderungen kürzerer Entwicklungszyklen und hoher Qualität gerecht zu werden.
- Kontinuierliches Testen innerhalb von DevOps-Pipelines ist mittlerweile zu einem festen Bestandteil geworden, der es Teams ermöglicht, potenzielle Probleme so früh wie möglich im Softwareentwicklungszyklus zu erkennen und zu beheben. Dieser Ansatz integriert Tests in jede Phase der Pipeline, was eine Rückmeldung in Echtzeit und eine unmittelbare Fehlererkennung erlaubt. So wird sichergestellt, dass Codeänderungen schnell überprüft werden, bevor sie weiterverwendet werden. Laut aktuellen Branchenberichten haben inzwischen über 80 % der Unternehmen, die DevOps einsetzen, kontinuierliche Tests in ihre Workflows integriert und damit den Wert dieser Praxis zur Sicherung der Qualität bei schnellen Releases bekräftigt.
- Shift-Left-Testing hat sich ebenfalls weit verbreitet, da immer mehr Unternehmen der Fehlerprävention Vorrang vor Fehlererkennung einräumen. Indem Tests früher im Entwicklungsprozess angesiedelt werden, erkennen Teams Probleme direkt an ihrer Quelle—während der Anforderungsanalyse, der Gestaltung und den ersten Programmierschritten. Diese proaktive Methode senkt nicht nur die Kosten und die Zeit für die Behebung von Fehlern in späten Projektstadien, sondern fördert auch die Zusammenarbeit zwischen Entwicklern und QA-Teams. Im Jahr 2024 gaben 68 % der QA-Fachkräfte an, Shift-Left-Prinzipien in ihre Projekte zu integrieren. Das ist ein Anstieg gegenüber den Vorjahren, da immer mehr Unternehmen die Vorteile für einen nahtlosen Entwicklungsprozess erkennen.
- Modellbasiertes Testen (MBT) und verhaltensgetriebene Entwicklung (BDD) treiben diesen Wandel der Softwaretest-Methoden weiter voran. MBT ermöglicht die Automatisierung von Testfällen auf Basis von Modellen, die das gewünschte Systemverhalten repräsentieren—eine systematische Herangehensweise an eine umfassende Testabdeckung. Dies ist besonders bei komplexen Systemen wichtig, bei denen die Prüfung aller Benutzerpfade entscheidend ist. MBT hat an Bedeutung gewonnen, weil es effizient große Mengen an automatisierten Tests generiert und dabei nur minimalen manuellen Aufwand erfordert. BDD wächst weiterhin an Beliebtheit, da es Kommunikationslücken zwischen technischen Teams und nicht-technischen Stakeholdern überbrückt. Durch den Einsatz natürlicher Sprache zum Schreiben von Testszenarien gleicht BDD die Testziele mit den Geschäftszielen und den Nutzererwartungen ab. Im Jahr 2024 setzen mehr als 60 % der agilen Teams BDD ein, um die Zusammenarbeit zu stärken und zu gewährleisten, dass die Softwarefunktionen eng mit den Anwenderbedürfnissen abgestimmt sind.
Diese Trends zeigen gemeinsam den Wandel hin zu stärker integrierten, kollaborativen und automatisierten Teststrategien, die auf frühzeitige Fehlererkennung und umfassende Validierung setzen und es Teams ermöglichen, bessere Software schneller bereitzustellen.
Trends in der Softwareentwicklung & beim Testen
Das Softwaretesten ist untrennbar mit der Softwareentwicklung verbunden, wobei Entwicklungen bei der Entwicklung die Testpraktiken direkt beeinflussen. Diese Einblicke liefern entscheidenden Kontext zu den Arbeitsweisen und Prioritäten von Entwicklern.
Im Jahr 2024 hat die Integration von generativer KI in die Softwareentwicklung die Prozesse zur Codierung und Qualitätssicherung grundlegend verändert. Große Sprachmodelle (LLMs) wie GPT sind inzwischen entscheidend, wenn es darum geht, die Codegenerierung und Fehlererkennung zu automatisieren. So berichtete Googles CEO Sundar Pichai, dass mittlerweile mehr als 25 % des neuen Codes von Google durch KI generiert werden—ein deutliches Zeichen für den wachsenden Einfluss dieser Technologie.
Diese KI-Modelle unterstützen Entwickler beim Schreiben von Testfällen und der Automatisierung wiederkehrender QA-Aufgaben, was die Effizienz steigert und menschliche Fehler reduziert. Die zunehmende Nutzung von KI in der Codierung hat jedoch auch Bedenken hinsichtlich der Sicherheit automatisierter Programmierwerkzeuge aufkommen lassen, da diese möglicherweise unabsichtlich Schwachstellen in produktionsreifen Code einschleusen könnten.
Gleichzeitig hat die Konzentration auf Sicherheitstests deutlich zugenommen, da die Komplexität von Cyberbedrohungen weiter steigt. Organisationen integrieren daher verstärkt Sicherheitsmaßnahmen in ihre Continuous Integration und Continuous Deployment (CI/CD)-Workflows, um die Integrität ihrer Software zu schützen.
Der 2024 State of CI/CD Report hebt hervor, dass die Integration von Sicherheitstests in CI/CD-Pipelines heute als unverzichtbar für die Gewährleistung einer stabilen Bereitstellung gilt. Dadurch werden Sicherheitslücken bereits früh im Entwicklungsprozess erkannt und behoben, was das Risiko von Angriffen minimiert und die Gesamtresilienz der Software erhöht.
Diese Entwicklungen spiegeln einen übergeordneten Trend wider: Künstliche Intelligenz und Sicherheitsaspekte werden zunehmend integrale Bestandteile der Softwareentwicklung, mit dem Ziel, zuverlässigere und sicherere Anwendungen in einer immer komplexeren digitalen Welt zu liefern.
Trends bei Qualitätssicherungsteams
Im Jahr 2024 entwickeln sich Qualitätssicherungsteams (QA) weiter und nehmen dynamischere sowie hybride Rollen ein, bei denen sich manuelle und automatisierte Testaufgaben ergänzen. Während agile Arbeitsweisen und DevOps-Praktiken weiter fortschreiten, wird von QA-Fachkräften erwartet, dass sie sowohl traditionelle manuelle Testmethoden als auch moderne automatisierte Frameworks beherrschen.
Dieser hybride Ansatz ermöglicht es Teams, die Vorteile menschlicher Intuition im explorativen Testen zu nutzen und gleichzeitig Automatisierung für wiederkehrende und großflächige Testfälle einzusetzen, was die Effizienz und Abdeckung insgesamt erhöht.
Der World Quality Report 2024 hebt hervor, dass 72 % der QA-Teams mittlerweile Automatisierung in ihre Arbeitsabläufe integrieren und damit manuelle Tests ergänzen, um schneller und zuverlässiger Ergebnisse liefern zu können.
Auch die Verschiebung zu funktionsübergreifenden Teams ist ein signifikanter Trend, getrieben durch den Bedarf nach nahtloser Kommunikation und Zusammenarbeit zwischen Entwicklern, Testern und dem Betrieb. Dieser integrierte Ansatz stellt sicher, dass Qualität während des gesamten Entwicklungsprozesses verankert ist und entspricht dem „Shift-Left“-Prinzip, bei dem Probleme möglichst frühzeitig erkannt und behoben werden sollen.
Die Veränderungen nach der Pandemie haben auch die Zusammensetzung und Arbeitsweise von QA-Teams neu geprägt. Die Teamstrukturen sind durch die breite Einführung von Remote- und hybriden Arbeitsmodellen zunehmend flexibler geworden.
Aktuelle Branchendaten zeigen, dass 49 % der Teams in hybriden Arbeitsumgebungen tätig sind, in denen vor Ort und remote zusammengearbeitet wird. Dies hat zur verstärkten Nutzung fortschrittlicher Kollaborationswerkzeuge wie Jira, TestRail und cloudbasierter Testplattformen geführt, die ein Echtzeit-Testmanagement und -Reporting ermöglichen.
Obwohl kleinere QA-Teams (1–5 Mitglieder) in vielen Unternehmen weiterhin üblich sind, bauen größere Unternehmen ihre QA-Abteilungen aus und ergänzen sie um spezialisierte Rollen in den Bereichen Automatisierung, Sicherheitstests und KI-gestützte Testautomatisierung. Dies spiegelt ein wachsendes Investment in umfassende Qualitätssicherungsstrategien wider.
Dieser Wandel unterstreicht, wie wichtig es für QA-Fachleute ist, sich an neue Werkzeuge und kollaborative Arbeitsweisen anzupassen, um auch in verteilten Arbeitsumgebungen produktiv und effizient zu bleiben.
Trends bei Jobs in der Qualitätssicherung
Qualitätssicherung umfasst viele Aspekte, und die Grenzen zwischen Entwicklung und Software-Testing können verschwimmen. Wenn Sie einen Qualitätssicherungsplan gefunden haben, der für Sie, Ihr Team und Ihr Unternehmen funktioniert, können Sie sich glücklich schätzen.
Wenn Sie diesen Artikel lesen, besteht eine gute Chance, dass Sie entweder im Bereich QA arbeiten oder ein starkes Interesse daran haben. Falls Sie Letzteres sind und einen Job im Software-Testing suchen, gibt es einige Dinge, die Sie vorab wissen sollten.
- Entstehung spezialisierter Rollen:
- Die Nachfrage nach AI/ML-QA-Engineers ist deutlich gestiegen, was auf den vermehrten Einsatz von Machine-Learning-Algorithmen und KI-gestützten Tools im QA-Prozess zurückzuführen ist. Diese Rollen umfassen die Überprüfung der Genauigkeit und Zuverlässigkeit von KI-Modellen sowie die Entwicklung von Teststrategien für KI-integrierte Anwendungen.
- Datenanalysten innerhalb von QA-Teams gewinnen an Bedeutung, da Unternehmen zunehmend datenzentrierte Ansätze verfolgen. QA-Teams verlassen sich immer stärker auf Datenanalysten, um Testdaten auszuwerten und zu interpretieren. Dadurch werden fundiertere Entscheidungen und vorausschauende Erkenntnisse für die Softwarequalität ermöglicht.
- Auch die Rolle des DevTestOps-Engineers hat an Relevanz gewonnen. Sie vereint Entwicklung, Testing und Betrieb, um kontinuierliches Testen in CI/CD-Pipelines zu unterstützen und eine nahtlose Integration des Testens in Entwicklungsabläufe sicherzustellen.
- Upskilling- und Weiterbildungstrends:
- Im Jahr 2024 ist ein deutlicher Anstieg an QA-Fachleuten zu verzeichnen, die in ihre Weiterbildung investieren. Viele QA-Spezialisten haben sich für Kurse rund um KI-basierte Testautomatisierungs-Frameworks und Grundlagen des maschinellen Lernens eingeschrieben, um wettbewerbsfähig zu bleiben.
- Online-Lernplattformen verzeichnen einen Anstieg bei Kursen zu Python für die Automatisierung, Maschinelles Lernen für QA und fortgeschrittene Testskripterstellung mit Tools wie Selenium, TestNG und Cypress. Dies spiegelt den verstärkten Trend in der Branche hin zu Automatisierung und KI-Kompetenz wider.
- Zertifizierungsprogramme für KI-basierte Testmethoden und Datenanalysen sind bei QA-Fachleuten ebenfalls beliebt geworden – das zeigt die branchenweite Ausrichtung auf Qualifikationen, die mit den neuesten technologischen Entwicklungen Schritt halten.
- Anforderungen an übergreifende Kompetenzen:
- Kommunikationsstärke und cross-funktionale Zusammenarbeit sind zunehmend gefragt. Stellenausschreibungen im QA-Bereich betonen im Jahr 2024 die Fähigkeit, eng mit Entwicklern, Data Scientists und Produktmanagern zusammenzuarbeiten – dies unterstreicht den Wert von Vielseitigkeit in modernen QA-Rollen.
- Viele Unternehmen bevorzugen heute QA-Fachkräfte, die nahtlos zwischen manuellen und automatisierten Tests wechseln können. Das sorgt für einen Anstieg an Kursen und Trainings, die beide Bereiche umfassend abdecken.
Diese Trends verdeutlichen die sich wandelnde Landschaft der QA-Jobs in Softwaretestunternehmen und betonen die Bedeutung von Anpassungsfähigkeit und stetigem Lernen, da die Branche in Richtung immer anspruchsvollerer, technologiegetriebener Prozesse geht.
Software-Bug-Trends
Softwarefehler sind der schlimmste Feind eines Entwicklers, was Tester wiederum zu Freunden der Entwickler macht (der Feind meines Feindes ist mein Freund und so weiter). Tester leisten die harte Arbeit des Testens, erneuten Testens und Testens nochmals, um Softwarefehler aufzuspüren – das spart Entwicklern Zeit und Mühe.
- Zunahme gemeldeter Schwachstellen:
- Der Einsatz von Open-Source-Komponenten in der Softwareentwicklung ist stark angestiegen, was zu einer entsprechenden Zunahme gemeldeter Schwachstellen geführt hat. Viele Softwareprojekte integrieren Open-Source-Bibliotheken und Frameworks. Diese weite Verbreitung hat zu einem Anstieg von sicherheitsbezogenen Fehlerberichten geführt, da diese Komponenten Schwachstellen einführen können, die im proprietären Code nicht vorhanden sind.
- Die Open Source Security Foundation (OpenSSF) berichtete, dass die Anzahl der offengelegten Schwachstellen in Open-Source-Projekten um 35% gegenüber 2023 gestiegen ist, was sowohl die höhere Nutzung als auch verbesserte Meldeprozesse widerspiegelt. Dieser Trend betont die Bedeutung rigoroser Open-Source-Sicherheitsaudits und die Pflege aktueller Schwachstellendatenbanken.
- Tools, die Echtzeitüberwachung und fortschrittliche Analysen für die Fehlerverfolgung unterstützen, sind heute unerlässlich in modernen QA-Praktiken. Plattformen wie Sentry, DataDog und Splunk haben ihre Analysefunktionen verbessert, um QA-Teams sofortiges Feedback zu Code-Performance und Fehlern zu liefern, was eine schnellere Erkennung und Behebung ermöglicht.
- Bedeutung von Echtzeitüberwachung und Fehlerverfolgung:
- QA-Teams setzen zunehmend auf Tools, die fortschrittliche Analysen und automatisierte Benachrichtigungen bieten, um Abweichungen in Echtzeit zu erkennen. Fehlerverfolgungsplattformen mit Echtzeitüberwachung, die sich in Entwicklungsumgebungen integrieren lassen, ermöglichen es Teams, Probleme zu erkennen und zu beheben, bevor sie in die Produktion gelangen.
- Die Nachfrage nach KI-gestützten Fehlerverfolgungs-Tools, die maschinelles Lernen für vorausschauende Analysen nutzen, ist gestiegen. Diese Tools können potenziell fehleranfällige Bereiche im Code erkennen und präventive Maßnahmen empfehlen, sodass Teams kritische Probleme priorisieren können.
- Statistiken zur Fehlerbehebung:
- Die durchschnittliche Zeit zur Behebung von Fehlern hat sich 2024 verbessert, insbesondere in Unternehmen, die Continuous Integration und Continuous Deployment (CI/CD) nutzen. Leistungsstarke DevOps-Teams beheben Fehler deutlich schneller als solche ohne CI/CD-Methoden – in der Regel innerhalb von 24-48 Stunden bei dringenden Problemen.
- Die häufigsten Fehlertypen im Jahr 2024 sind abhängigkeitsbezogene Schwachstellen, verursacht durch Open-Source-Komponenten, sowie Konfigurationsfehler, die während schneller Entwicklung entstehen. Solche Fehler werden meist zügig behoben, wenn automatisierte Tests in CI/CD-Pipelines integriert sind.
- Sicherheitsfehler bleiben ein zentrales Thema, ein Großteil der gemeldeten QA-Probleme betrifft Sicherheitslücken. Dieser Trend unterstreicht, wie wichtig es ist, Sicherheitstests früh im Entwicklungsprozess einzubetten, um solche Probleme rechtzeitig zu erkennen.
Um vorne zu bleiben, müssen QA-Teams fortschrittliche Fehlerverfolgungstools verwenden, Echtzeitüberwachung integrieren und den Fokus darauf legen, sichere und aktuelle Abhängigkeiten zu pflegen, um Schwachstellen wirksam zu mindern.
Abgesehen vom Testen auf Softwarefehler führen Tester auch Datenbanktests durch – ein zwar ganz anderer, aber nicht weniger wichtiger Prozess.
Wie geht es weiter?
Der Versuch, einen QA-Plan oder eine Strategie ohne Daten zu entwickeln, kann schwierig sein—lassen Sie es also! Die in diesem Artikel aufgezeigten Trends bieten eine gute Grundlage, um zu starten.
Qualitätssicherungs-Skills verändern sich ständig—bleiben Sie wachsam, um Fehler frühzeitig zu erkennen. Abonnieren Sie den Newsletter des CTO Club für die neuesten Tipps und Best Practices rund um Software-QA!
