Zur Risikominderung setzen immer mehr Organisationen auf Crowdtesting, und die meisten integrieren mehrere QA-Methoden über den gesamten Software Development Lifecycle (SDLC) hinweg.

Applause, Weltmarktführer für Testing und digitale Qualitätssicherung, hat seinen vierten jährlichen Branchenbericht »The State of Digital Quality in Functional Testing 2025« veröffentlicht, der Unternehmen dabei helfen soll, qualitativ hochwertigere Apps, Websites und andere digitale Erlebnisse anzubieten. Der Bericht zeigt einen deutlichen Anstieg der KI-Nutzung für funktionale Softwaretests, die sich im vergangenen Jahr mehr als verdoppelt hat – obwohl Unternehmen weiterhin der Meinung sind, dass es absolut unerlässlich ist, dass Menschen beteiligt sind. Crowdtesting ist ein effektiver Ansatz, der von einem Drittel der Unternehmen genutzt wird, um eine umfassende digitale Qualität sicherzustellen.

Die Nutzer behalten die Kontrolle, wenn es darum geht, die Ziele der Softwareentwicklung und der Qualitätssicherung zu definieren und zu messen. Kundenzufriedenheit und Kundenstimmung/Feedback sind die wichtigsten Kennzahlen zur Bewertung der Softwarequalität, und Tests der Benutzererfahrung (UX) sind nach wie vor die beliebteste Testart. Allerdings bestehen weiterhin bekannte Herausforderungen, darunter straffe Zeitpläne und ein Mangel an Ressourcen und Stabilität in den internen Teams. Die Ergebnisse des Berichts basieren auf einer aktuellen Umfrage unter mehr als 2.100 Softwareentwicklungs- und Testfachleuten weltweit.

Zentrale Erkenntnisse:

KI wird immer stärker in Tests integriert, aber die menschliche Kontrolle ist nach wie vor von größter Bedeutung:

60 Prozent der Befragten gaben an, dass ihr Unternehmen KI im Testprozess einsetzt. Unsere KI-Umfrage ergab, dass im Jahr 2024 nur 30 Prozent die Technologie zur Erstellung von Testfällen auf monatlicher, wöchentlicher oder täglicher Basis nutzten. Knapp 32 Prozent setzten KI für die Testberichterstattung ein.
Unternehmen nutzen KI zur Entwicklung von Testfällen (70 Prozent), zur Automatisierung von Testskripten (55 Prozent) sowie zur Analyse von Testergebnissen und zur Empfehlung von Verbesserungen (48 Prozent). Weitere Anwendungsfälle sind die Priorisierung von Testfällen, die autonome Testausführung und -anpassung, die Identifizierung von Lücken in der Testabdeckung und die »Self-Healing«-Testautomatisierung.
KI und Automatisierung allein können nicht die umfassende End-to-End-Testabdeckung bieten, die Unternehmen benötigen. Ein Drittel der Befragten (33 Prozent) nutzt Crowdtesting, als einen effektiven Ansatz zur Risikominderung durch Human-in-the-Loop-Testabdeckung, insbesondere bei erhöhtem Einsatz von agentischer KI.

Trotz KI-Effizienz bestehen weiterhin erhebliche Herausforderungen im Pre-Release-Testing:

Angesichts der rasanten Zunahme der Akzeptanz sehen sich 80 Prozent der Befragten mit dem Mangel an internem Fachwissen im Bereich KI-Tests konfrontiert.
Mit 92 Prozent war die größte Herausforderung im Testbereich, mit den sich schnell ändernden Anforderungen Schritt zu halten. Fast ein Drittel der Befragten stützt sich auf einen Testpartner, um diese Lücke zu schließen.
Weitere Hindernisse für die KI-Qualität sind inkonsistente/instabile Umgebungen (87 Prozent) und Zeitmangel für ausreichende Tests (85 Prozent).

Unternehmen setzen zunehmend auf einen gemischten Shift-Left-Ansatz für die Qualitätssicherung (QA):

Im Softwareentwicklungslebenszyklus vollzieht sich derzeit ein bedeutender Wandel. Während eine frühere Umfrage ergab, dass 42 Prozent der Befragten nur in einer einzigen Phase des SDLC testen, beschränken sich in diesem Jahr nur noch 15 Prozent auf eine einzige Phase.
Über die Hälfte der Unternehmen befasst sich nun während der Planungs- (54 Prozent), Entwicklungs- (59 Prozent), Design- (52 Prozent) und Wartungsphase (57 Prozent) des SDLC mit der Qualitätssicherung. 91 Prozent der Befragten gaben an, dass ihr Team verschiedene Arten von Funktionstests durchführt, darunter Leistungstests, User-Experience-Tests (UX), Tests der Barrierefreiheit, Zahlungstests und mehr.
Von den 83 Prozent der Unternehmen, die mehrere Metriken zur Überwachung der digitalen Qualität verwenden, nutzen 67 Prozent Testfallberichte und Metriken, um Trends zu analysieren und Verbesserungsmöglichkeiten zu identifizieren. 58 Prozent verwenden die kombinierten Daten als Leitfaden für die zukünftige Entwicklung.

»Qualitätssicherung für Software war schon immer ein bewegliches Ziel«, sagt Rob Mason, Chief Technology Officer, Applause. »Und wie unser Bericht zeigt, setzen Unternehmen zunehmend auf generative und agentische KI-Lösungen, um ihre Qualitätssicherungsmaßnahmen voranzutreiben. Um den steigenden Erwartungen der Nutzerinnen und Nutzer gerecht zu werden und gleichzeitig die Risiken der KI zu bewältigen, ist es entscheidend, die Tools, Prozesse und Fähigkeiten, die wir für die Qualitätssicherung einsetzen, kontinuierlich zu bewerten und zu evaluieren – noch bevor wir überhaupt daran denken, die Apps und Websites selbst zu testen. Erfüllen wir die Anforderungen in Bezug auf Leistung? Genauigkeit? Sicherheit? Um diese Fragen effektiv beantworten zu können, müssen Menschen weiterhin einbezogen werden.«

Weitere Erkenntnisse:

Digitale Qualität ist kundenorientiert – UX-, Usability- und User-Acceptance-Tests sowie entsprechende Metriken werden bevorzugt:

Kundenzufriedenheit und Kundenstimmung/-feedback sind die wichtigsten Kennzahlen zur Bewertung der Softwarequalität.
User-Experience-(UX)-Testing ist mit 68 Prozent die beliebteste Testart. Diese Testform nutzt qualitative Forschung, um sicherzustellen, dass digitale Erlebnisse intuitiv, überzeugend und ansprechend sind.
Usability-Tests (59 Prozent), die die Benutzerfreundlichkeit messen, sowie User Acceptance Testing (UAT, 54 Prozent) sind ebenfalls verbreitet.

»Interne QA-Struktur und -Konsistenz« wird von den Befragten hoch bewertet – dennoch fehlt es an umfassender Dokumentation.

69 Prozent der Befragten ordneten die Struktur und Konsistenz ihres Unternehmens in Bezug auf digitale Qualität den Framework-Kategorien »Excellence« und »Expansion« zu.
Dennoch gaben nur 33 Prozent an, über umfassende Dokumentation für Testfälle und -pläne zu verfügen.
84 Prozent der Befragten empfinden es als schwierig, Fehler anhand der verfügbaren Testdaten zu reproduzieren – die Reproduktion von Fehlern ist jedoch entscheidend für das Verständnis, die Analyse und die Behebung von Problemen.

»Tatsache ist, dass das, was wir seit langem vorhergesagt haben, nun Realität geworden ist – Maschinen können bis zu einem gewissen Grad Software entwickeln und validieren«, fuhr Mason fort. »Aber selbst agentische KI erfordert menschliches Eingreifen, um Qualitätsprobleme zu vermeiden, die angesichts der Geschwindigkeit und des Umfangs, mit denen Agenten arbeiten, ernsthafte Schäden verursachen können. Die Kunst besteht darin, menschlichen Einfluss und Sicherheitsvorkehrungen frühzeitig und während der gesamten Entwicklung zu integrieren, ohne den Prozess zu verlangsamen. Wir wissen, dass das möglich ist, da das die Ergebnisse unserer Umfrage und unsere eigenen Erfahrungen in der Zusammenarbeit mit globalen Unternehmen zeigen, die bei der Integration von KI eine Vorreiterrolle einnehmen.«

[1] Die State of Digital Quality-Beitragsreihe von Applause bietet Einblicke in aktuelle Praktiken und Trends im Softwaretesten und in der Qualitätssicherung einschließlich bevorzugter Methoden und Tools sowie gängiger Herausforderungen, mit denen Fachleute aus Softwareentwicklung und -test weltweit konfrontiert sind. Weitere Ressourcen finden Sie hier: https://www.applause.com/state-of-digital-quality-2025/

Blog Post: Highlights from the 2025 State of Digital Quality Benchmark Survey: https://www.applause.com/blog/2025-state-of-digital-quality-functional-testing/

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20. April 2024

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