Softwaretest-Trends: Neueste QA-Technologien, Statistiken & Daten

Ob Sie ein Team leiten, Qualitätsplanung durchführen oder selbst Tester sind – die Softwaretest-Trends in diesem Artikel bieten Ihnen Einblicke (oder eine spannende Info, mit der Sie Ihre QA-Freunde beeindrucken können) in Trends, die Sie in Ihrem Softwaretestprozess verwenden können.

Trends bei Softwaretest-Tools

Softwaretest-Tools sind unverzichtbar für Tests und Qualitätssicherung. Sie helfen Testern, Fehler zu finden und beschleunigen den Testprozess, damit Software schneller veröffentlicht werden kann.

Die Einführung von KI-gestützten Testwerkzeugen hat die Landschaft im Softwaretesten deutlich verändert. Tools wie Testim und Applitools haben erheblich an Bedeutung gewonnen, da sie maschinelles Lernen nutzen, um die Testautomatisierung und prädiktive Analysen in der Qualitätssicherung (QA) zu verbessern.

Testim verwendet KI, um automatisierte Tests zu erstellen und zu pflegen, wodurch Zeit und Aufwand für Testentwicklung und Wartung reduziert werden. Ebenso nutzt Applitools KI-basierte visuelle Validierung, um die Konsistenz der Benutzeroberfläche auf verschiedenen Plattformen und Geräten sicherzustellen.

Darüber hinaus sind KI-basierte Alternativen zu traditionellen Tools wie Selenium aufgetaucht, die intelligentere und anpassungsfähigere Testlösungen bieten. Zum Beispiel kombiniert Functionize KI mit cloudbasierten Tests, um End-to-End-Tests durchzuführen, die selbstheilend sind und im großen Maßstab laufen können.

Laut einer Umfrage von McKinsey aus dem Jahr 2024 hat die Einführung von KI in mindestens einer Geschäftsbereich auf 72 % zugenommen, was einen erheblichen Anstieg der Integration von KI-Technologien in verschiedenen Branchen zeigt. Dieser Anstieg spiegelt die zunehmende Anerkennung des Potenzials von KI wider, die Effizienz und Genauigkeit im Softwaretestprozess zu verbessern.

Der Trend zu KI-gesteuerten Testwerkzeugen wird durch deren Fähigkeit angetrieben, komplexe Testszenarien zu bewältigen, sich an Änderungen der zu testenden Anwendung anzupassen und prädiktive Erkenntnisse zu liefern, die herkömmliche Tools nicht bieten können. Daher investieren Organisationen zunehmend in diese fortschrittlichen Lösungen, um ihre QA-Prozesse zu verbessern und Softwareprodukte in höherer Qualität zu liefern.

10 Top-Softwaretest-Tools für QAs!

Here's my pick of the 10 best software from the 10 tools reviewed.

1. 1. QA Wolf — Best for team collaboration
2. 2. Kualitee — Best for test case management + bug tracking
3. 3. BugHerd — Best for visual bug tracking
4. 4. Pcloudy — Best for manual and automated testing
5. 5. Tricentis qTest — Best for test management
6. 6. Squish — Best for object-based testing
7. 7. Owlity — Best for autonomous test generation​
8. 8. Tricentis NeoLoad — Best for load testing
9. 9. Tricentis SeaLights — Best for release quality
10. 10. Tricentis Tosca — Best for model-based testing

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Trends bei Softwaretest-Techniken

Ohne eine Softwaretest-Methodik, die Ihre Arbeit leitet, ist Testen wie zielloses Umherirren auf dem Weg zum Produktlaunch – man meint, voranzukommen, aber man kommt nie wirklich näher, weil man seinen Standpunkt auf dem Pfad nicht sieht.

Im Jahr 2024 entwickeln sich Softwaretesttechniken weiter, um den Anforderungen schneller Entwicklungszyklen und einer hohen Qualität gerecht zu werden.

• Kontinuierliches Testen innerhalb von DevOps-Pipelines ist mittlerweile ein Standard und ermöglicht Teams, potenzielle Probleme so früh wie möglich im Software-Entwicklungszyklus zu erkennen und zu beheben. Dieser Ansatz integriert das Testen in jede Phase der Pipeline, wodurch unmittelbares Feedback und sofortiges Erkennen von Fehlern möglich werden. So kann verifizierter Code schneller weiterverarbeitet werden. Laut aktuellen Branchenberichten haben über 80 % der DevOps-praktizierenden Organisationen kontinuierliches Testen in ihre Arbeitsabläufe integriert, was seine Rolle als unverzichtbare Praxis zur Qualitätssicherung bei schnellen Releases unterstreicht.
• Shift-left-Testing hat ebenfalls eine breite Akzeptanz erfahren, da mehr Unternehmen Prävention dem Erkennen von Defekten vorziehen. Durch die Verlagerung der Tests in die frühe Entwicklungsphase können Teams Fehler direkt an ihrer Quelle – während der Anforderungsanalyse, im Design und der ersten Codierung – erkennen. Diese proaktive Methode reduziert nicht nur Kosten und Zeitaufwand für späte Fehlerbehebungen, sondern unterstützt auch die Zusammenarbeit zwischen Entwicklern und QA-Teams. Im Jahr 2024 haben 68 % der QA-Fachleute die Shift-left-Prinzipien in ihre Projekte integriert; dies ist ein Anstieg gegenüber den Vorjahren, da immer mehr Organisationen die Vorteile für einen reibungslosen Entwicklungsablauf erkennen.
• Modellbasiertes Testen (MBT) und verhaltensgetriebene Entwicklung (BDD) treiben diesen Wandel im Bereich Softwaretests weiter voran. MBT ermöglicht die Automatisierung von Testfällen auf Basis von Modellen, die das gewünschte Softwareverhalten abbilden, und bietet so eine systematische Herangehensweise für die Testabdeckung. Dies ist besonders bei komplexen Systemen nützlich, bei denen sichergestellt werden muss, dass alle Nutzerpfade getestet werden. MBT hat an Popularität gewonnen, da damit effizient große Mengen automatisierter Testfälle mit minimalem manuellem Aufwand generiert werden können. BDD hingegen wird immer beliebter, da es Kommunikationslücken zwischen technischen Teams und nicht-technischen Stakeholdern schließt. Durch Test-Szenarien in natürlicher Sprache werden Testziele mit Geschäftszielen und Nutzererwartungen in Einklang gebracht. Im Jahr 2024 haben über 60 % der agilen Teams BDD eingeführt, um die Zusammenarbeit zu stärken und sicherzustellen, dass Softwareverhalten eng an den Bedürfnissen der Nutzer ausgerichtet ist.

Diese Trends verdeutlichen gemeinsam die Entwicklung hin zu stärker integrierten, kollaborativen und automatisierten Teststrategien, die Frühzeitigkeit und umfassende Validierung priorisieren und Teams ermöglichen, bessere Software schneller zu liefern.

Software-Entwicklungs- & Testtrends

Softwaretests sind untrennbar mit der Softwareentwicklung verbunden; Trends innerhalb der Entwicklung prägen maßgeblich die Testpraktiken. Diese Einblicke bieten einen wichtigen Kontext für die Arbeitsabläufe und Prioritäten von Entwicklern.

Im Jahr 2024 hat die Integration generativer KI in die Softwareentwicklung die Prozesse für Codierung und Qualitätssicherung deutlich verändert. Große Sprachmodelle (LLMs) wie GPT sind mittlerweile wichtige Werkzeuge zur Automatisierung von Codegenerierung und Fehlererkennung. Bemerkenswert ist, dass der CEO von Google, Sundar Pichai, berichtet hat, dass mittlerweile über 25 % des neuen Codes des Unternehmens durch KI generiert werden, was den wachsenden Einfluss dieser Technologie unterstreicht.

Diese KI-Modelle unterstützen Entwickler beim Schreiben von Testfällen und der Automatisierung repetitiver QA-Aufgaben, was die Effizienz steigert und menschliche Fehler reduziert. Die Nutzung von KI in der Codierung hat jedoch auch Bedenken hinsichtlich der Sicherheit dieser automatisierten Programmierwerkzeuge hervorgerufen, da sie unbeabsichtigt Schwachstellen in produktionsreifen Code einbringen könnten.

Gleichzeitig hat die Fokussierung auf Sicherheitstests aufgrund der zunehmenden Komplexität von Cyberbedrohungen stark zugenommen. Organisationen integrieren immer häufiger Sicherheitsmaßnahmen in ihre Continuous Integration- und Continuous Deployment-Workflows (CI/CD), um die Integrität der Software zu schützen.

Der CI/CD-Report 2024 hebt hervor, dass die Integration von Sicherheitstests in CI/CD-Pipelines inzwischen als wesentlich gilt, um eine leistungsfähige und robuste Deployment-Performance sicherzustellen. Durch diese Integration werden Sicherheitslücken frühzeitig identifiziert und behoben, was das Risiko von Angriffen mindert und die Gesamtresilienz der Software verbessert.

Diese Entwicklungen spiegeln den breiteren Trend wider, KI und Sicherheit von Anfang an als integrale Bestandteile der Softwareentwicklung zu verstehen, mit dem Ziel, zuverlässigere und sicherere Anwendungen in einer zunehmend komplexen digitalen Landschaft zu schaffen.

Trends in Qualitätssicherungsteams

Im Jahr 2024 haben sich Qualitätssicherungsteams (QA) hin zu dynamischeren und hybriden Rollen entwickelt, die manuelle und automatisierte Testaufgaben kombinieren. Während sich agile und DevOps-Praktiken weiter etablieren, wird von QA-Profis erwartet, sowohl klassische manuelle Testmethoden als auch moderne Automatisierungsframeworks zu beherrschen.

Dieser hybride Ansatz erlaubt Teams, die Vorteile menschlicher Intuition im Bereich exploratives Testen mit der Effizienz von Automatisierung bei wiederkehrenden und großflächigen Testfällen zu verbinden. Dadurch steigern sie ihre Effizienz insgesamt und erreichen eine umfassendere Testabdeckung.

Der World Quality Report 2024 hebt hervor, dass 72 % der QA-Teams Automatisierung inzwischen parallel zu manuellen Tests in ihre Arbeitsabläufe integriert haben, um schneller und zuverlässiger Ergebnisse zu liefern.

Der Trend hin zu funktionsübergreifenden Teams wurde ebenfalls maßgeblich vorangetrieben, um eine reibungslose Kommunikation und Zusammenarbeit zwischen Entwicklern, Testern und dem Betriebspersonal zu gewährleisten. Dieser integrierte Ansatz sorgt dafür, dass Qualität während des gesamten Entwicklungsprozesses integriert wird und entspricht dem „Shift-Left“-Prinzip, das darauf abzielt, Probleme frühzeitig zu erkennen und zu beheben.

Auch durch die Veränderungen nach der Pandemie hat sich die Zusammensetzung und Arbeitsweise von QA-Teams gewandelt. Die Teamstrukturen sind flexibler geworden, da Remote- und Hybridarbeitsmodelle weit verbreitet sind.

Aktuelle Branchendaten zeigen, dass 49 % der Teams in hybriden Arbeitsmodellen tätig sind und sowohl vor Ort als auch remote arbeiten. Dies hat zu einer verstärkten Nutzung fortschrittlicher Kollaborations-Tools wie Jira, TestRail und Cloud-basierter Testplattformen geführt, die ein Testmanagement und Reporting in Echtzeit ermöglichen.

Während kleine QA-Teams (1–5 Mitglieder) in vielen Unternehmen weiterhin verbreitet sind, bauen größere Organisationen ihre QA-Abteilungen mit spezialisierten Rollen in den Bereichen Automatisierung, Sicherheitstests und KI-basierte Testautomatisierung aus. Dies unterstreicht die breitere Investition in umfassende Strategien zur Qualitätssicherung.

Dieser Wandel macht deutlich, dass sich QA-Fachleute auf neue Tools und kollaborative Arbeitsweisen einstellen müssen, um Produktivität und Zusammenhalt in dezentralen Arbeitsumgebungen aufrechtzuerhalten.  

Trends bei Jobs in der Qualitätssicherung

Qualitätssicherung umfasst viele Facetten, und die Grenzen zwischen Entwicklung und Softwaretests sind oft fließend. Wenn Sie einen Qualitätssicherungsplan gefunden haben, der für Sie, Ihr Team und Ihr Unternehmen funktioniert, können Sie sich glücklich schätzen.

Wenn Sie das hier lesen, besteht eine gute Chance, dass Sie entweder bereits in der QA tätig sind oder großes Interesse an diesem Bereich haben. Falls Letzteres zutrifft und Sie nach Softwaretest-Jobs suchen, gibt es vorab einige wichtige Dinge zu beachten.

• Entstehung spezialisierter Rollen:
  • Die Nachfrage nach AI/ML-QA-Ingenieuren ist deutlich gestiegen, was auf den verstärkten Einsatz von Machine-Learning-Algorithmen und KI-gestützten Tools in QA-Prozessen zurückzuführen ist. Diese Rollen umfassen die Sicherstellung der Genauigkeit und Zuverlässigkeit von KI-Modellen sowie die Entwicklung von Teststrategien für KI-integrierte Anwendungen.
  • Datenanalystenrollen innerhalb von QA-Teams gewinnen an Bedeutung, da Unternehmen vermehrt datenorientiert arbeiten. QA-Teams setzen zunehmend auf Datenanalysten, um Testergebnisse auszuwerten und zu interpretieren, was fundiertere Entscheidungen und vorausschauende Erkenntnisse für die Softwarequalität ermöglicht.
  • Auch die Rolle des DevTestOps-Ingenieurs hat an Bedeutung gewonnen. Sie vereint Entwicklung, Test und Betrieb, unterstützt kontinuierliches Testen in CI/CD-Pipelines und sorgt für eine nahtlose Integration von Tests in Entwicklungsabläufe.
• Weiterbildungs- und Ausbildungstrends:
  • Im Jahr 2024 ist ein deutlicher Anstieg bei QA-Fachkräften zu verzeichnen, die in ihre Weiterbildung investieren. Viele QA-Spezialisten haben sich für Kurse eingeschrieben, die sich auf KI-gestützte Testautomatisierungs-Frameworks und Grundlagen des maschinellen Lernens konzentrieren, um wettbewerbsfähig zu bleiben.
  • Online-Lernplattformen verzeichnen einen Boom bei Kursen zu Python für die Automatisierung, maschinellem Lernen für QA und fortgeschrittenem Testskripting mit Tools wie Selenium, TestNG und Cypress. Dies spiegelt einen breiten Branchentrend in Richtung Automatisierung und KI-Kompetenz wider.
  • Zertifizierungsprogramme in KI-basierten Testmethoden und Datenanalyse sind unter QA-Fachleuten ebenfalls begehrt, was den branchenweiten Fokus auf eine Expertise unterstreicht, die mit den neuesten technologischen Entwicklungen Schritt hält.
• Anforderungen an funktionsübergreifende Kompetenzen:
  • Kommunikations- und Zusammenarbeitsfähigkeiten über Fachbereiche hinweg sind zunehmend gefragt. QA-Stellenanzeigen im Jahr 2024 legen Wert auf die Fähigkeit, eng mit Entwicklern, Data Scientists und Produktmanagern zusammenzuarbeiten, was die Vielseitigkeit moderner QA-Rollen betont.
  • Viele Unternehmen bevorzugen mittlerweile QA-Fachkräfte, die problemlos zwischen manuellen und automatisierten Tests wechseln können. Dadurch werden Schulungen und Trainings, die beide Bereiche umfassend abdecken, immer gefragter.

Diese Trends verdeutlichen die sich wandelnde Landschaft von QA-Jobs bei Softwaretestunternehmen und heben die Bedeutung von Anpassungsfähigkeit und kontinuierlichem Lernen hervor, da die Branche immer stärker von Technologie und Automatisierung geprägt wird.

Trends bei Softwarefehlern

Softwarefehler sind der größte Feind eines Entwicklers – und machen Tester zu einem wertvollen Verbündeten (der Feind meines Feindes ist mein Freund und so weiter). Tester leisten die harte Arbeit, indem sie testen, nachtesten und erneut testen, um Softwarefehler zu finden – und sparen Entwicklern damit Zeit und Aufwand.

• Zunahme gemeldeter Schwachstellen:
  • Der Einsatz von Open-Source-Komponenten in der Softwareentwicklung ist stark gestiegen und hat zu einer entsprechenden Zunahme gemeldeter Schwachstellen geführt. Viele Softwareprojekte integrieren Open-Source-Bibliotheken und -Frameworks. Diese weite Verbreitung hat zu einem Anstieg sicherheitsrelevanter Fehlermeldungen geführt, da diese Komponenten Schwachstellen einführen können, die im proprietären Code nicht vorhanden sind.
  • Die Open Source Security Foundation (OpenSSF) berichtete, dass die Zahl der offengelegten Schwachstellen in Open-Source-Projekten um 35 % gegenüber 2023 gestiegen ist. Dies spiegelt sowohl die höhere Nutzung als auch verbesserte Meldeverfahren wider. Dieser Trend unterstreicht die Bedeutung der Durchführung sorgfältiger Open-Source-Sicherheitsaudits sowie der Pflege aktueller Schwachstellendatenbanken.
  • Tools, die Echtzeitüberwachung und fortgeschrittene Analysen für die Fehlerverfolgung unterstützen, sind in modernen QS-Praktiken unverzichtbar geworden. Plattformen wie Sentry, DataDog und Splunk haben ihre Analysefunktionen verbessert, um QA-Teams unmittelbares Feedback zu Codeperformance und Fehlern zu liefern, was eine schnellere Erkennung und Behebung ermöglicht.
• Bedeutung von Echtzeitüberwachung und Fehlerverfolgung:
  • QA-Teams verlassen sich zunehmend auf Tools, die fortgeschrittene Analysen und automatisierte Benachrichtigungen bieten, um Anomalien in Echtzeit zu erkennen. Echtzeit-Fehlerverfolgungsplattformen, die sich in Entwicklungsumgebungen integrieren lassen, ermöglichen es Teams, Probleme zu erkennen und zu beheben, bevor sie die Produktion erreichen.
  • Die Nachfrage nach KI-basierten Fehlerverfolgungstools, die maschinelles Lernen für prädiktive Analysen einsetzen, ist gestiegen. Diese Tools können potenzielle fehleranfällige Codebereiche identifizieren und präventive Maßnahmen empfehlen, sodass Teams kritische Probleme priorisieren können.
• Statistiken zur Fehlerbehebung:
  • Die durchschnittliche Zeit zur Fehlerbehebung hat sich 2024 verbessert, insbesondere in Unternehmen, die Continuous Integration und Continuous Deployment (CI/CD) einsetzen. Leistungsstarke DevOps-Teams beheben Fehler deutlich schneller als Teams ohne CI/CD-Methoden, in der Regel innerhalb von 24-48 Stunden bei besonders kritischen Problemen.
  • Zu den häufigsten Fehlerarten im Jahr 2024 zählen Abhängigkeits-bedingte Schwachstellen, die aus Open-Source-Komponenten resultieren, sowie Konfigurationsfehler, die während schneller Entwicklungszyklen entstehen. Diese Fehler werden häufig in Umgebungen mit automatisierten Tests innerhalb von CI/CD-Pipelines schnell behoben.
  • Sicherheitslücken bleiben ein zentrales Anliegen, und die meisten gemeldeten Probleme in der Qualitätssicherung betreffen Sicherheitsrisiken. Dieser Trend verdeutlicht die Notwendigkeit, Sicherheitstests frühzeitig in den Entwicklungsprozess einzubetten, um diese Probleme zu erkennen, bevor sie in spätere Phasen gelangen.

Um einen Vorsprung zu behalten, müssen QA-Teams fortschrittliche Fehlerverfolgungstools einsetzen, Echtzeitüberwachung integrieren und sich darauf konzentrieren, sichere und aktuelle Abhängigkeiten zu pflegen, um Schwachstellen effektiv zu minimieren.

Testende führen neben dem Testen auf Softwarefehler auch das Datenbank-Testing durch – ein ebenso wichtiger und doch völlig eigenständiger Prozess. 

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Wie geht es weiter?

Der Versuch, einen QA-Plan oder eine Strategie zu erstellen – ohne Daten – kann schwierig sein. Also: Lassen Sie es! Die in diesem Artikel behandelten Trends bieten eine gute Grundlage, um loszulegen. 

Qualitätssicherungskompetenzen verändern sich ständig – bleiben Sie wachsam, um Fehler frühzeitig zu erkennen und zu beseitigen. Abonnieren Sie den Newsletter des CTO Clubs, um die neuesten Tipps und Best Practices zur Software-Qualitätssicherung zu erhalten!