Fast die Hälfte der Softwareunternehmen (45 Prozent) legen mehr Wert auf Release-Geschwindigkeit als auf Softwarequalität, so eine aktuelle Tricentis-Studie [1]. Mit teuren Folgen: 42 Prozent der Befragten schätzen, dass ihnen durch Qualitätsmängel mehr als eine Million Dollar Kosten pro Jahr entstehen. Wie lassen sich Tempo und Qualität in Einklang bringen und welche Rolle spielt KI dabei? Darüber sprachen wir mit Roman Zednik, Field CTO bei Tricentis.

Herr Zednik, mit welchen Herausforderungen haben Unternehmen heute in der Qualitätssicherung zu kämpfen?

Die größte Herausforderung ist der enorme Zeitdruck. In vielen Märkten entscheidet Geschwindigkeit über den wirtschaftlichen Erfolg. Daher werden Release-Zyklen und die Time to Market immer kürzer. Für eine sorgfältige Qualitätssicherung bleibt da oft keine Zeit mehr. Das geht sogar so weit, dass 63 Prozent der globalen und 74 Prozent der deutschen Unternehmen Codeänderungen veröffentlichen, ohne sie vollständig zu testen. Niemand möchte aber mit Software arbeiten, die nicht richtig funktioniert – schon gar nicht, wenn es sich um geschäftskritische Systeme handelt. Viele Unternehmen stehen zum Beispiel gerade vor der SAP-S/4HANA-Transformation, einem sehr aufwändigen und gleichzeitig hochsensiblen Projekt. Die neue Software muss nach der Migration stabil und fehlerfrei laufen, denn wenn beim Rollout irgendetwas schief geht, steht unter Umständen die ganze Supply Chain still.

Roman Zednik,
Field CTO bei Tricentis

Offensichtlich gibt es ein Dilemma zwischen Tempo und Qualität. Wie können Unternehmen das meistern?

Die Studie hat gezeigt, dass fast die Hälfte der Unternehmen stärker auf Geschwindigkeit als auf Qualität fokussieren. Doch das darf keine Entweder-oder-Entscheidung sein. Beides hängt eng zusammen. Nehmen wir eine Online-Banking-Applikation als Beispiel. Wenn ein Kunde montagmorgens seinen Kontostand abfragt, erwartet er, dass er dort verlässlich und sicher seine Daten sieht. Das ist funktionale Qualität. Gleichzeitig soll die Abfrage natürlich schnell erfolgen. Auch Performance ist also ein wichtiges Qualitätsmerkmal. Interessant finde ich außerdem, wie sich die Wahrnehmung verändert hat: Für die Mehrheit der Studienteilnehmer äußert sich gute Softwarequalität in einer schnelleren Softwarebereitstellung – noch vor traditionellen Messwerten wie einer höheren Kundenzufriedenheit oder weniger Support-Fällen. Dieser starke Fokus auf Geschwindigkeit zeigt aber auch: Wir müssen aufpassen, dass wichtige Faktoren wie Sicherheit und Resilienz nicht zu kurz kommen.

Warum ist eine sorgfältige Qualitätssicherung so wichtig?

Bei der Qualitätssicherung geht es nicht nur um Testing, sondern um Risiko-Management. Sie darf daher nicht erst im Nachgang erfolgen, sondern muss von Anfang an in DevOps-Prozesse integriert werden. Eine hohe Softwarequalität reduziert Compliance- und Sicherheitsrisiken, steigert die Produktivität und wird zum Business-Enabler. Umgekehrt können Qualitätsmängel gravierende Folgen haben. Fast die Hälfte der Studienteilnehmer sagen, dass ihnen dadurch jährlich Kosten von einer Million US-Dollar oder mehr entstehen. Dazu kommt das Betriebsrisiko. Zwei Drittel der Befragten gehen davon aus, dass sie im nächsten Jahr aufgrund von Qualitätslücken von einem erheblichen Systemausfall bedroht sind.

In der Praxis ist es oft nicht so einfach, die Softwarequalität zu steigern. Vor welchen Hürden stehen betroffene Teams abgesehen vom Zeitdruck?

Häufig stehen Kommunikationsprobleme im Wege, und zwar sowohl zwischen Entwicklern und QA-Teams als auch zwischen Mitarbeitern und Führungskräften. Viele der Befragten bemängeln zum Beispiel fehlende Qualitätsmetriken. Mehr als ein Drittel klagt außerdem über hohen Wartungsaufwand aufgrund von technischen Altlasten. Dazu kommen wachsende regulatorische Anforderungen, für die Unternehmen in der Regel keine neuen Mitarbeiter einstellen. Bestehende Teams müssen den Zusatzaufwand also nebenher stemmen. Oft handelt es sich dabei um ungeliebte Aufgaben. Wichtig ist, Awareness und Verständnis dafür zu schaffen, warum Maßnahmen erforderlich sind. Wir haben zum Beispiel gute Erfahrungen damit gemacht, Entwickler mit zu Kundenterminen zu nehmen. Dadurch gewinnen diese einen ganz anderen Blick auf Anforderungen aus dem Produktmanagement und können diese besser umsetzen.

Welche Rolle spielt KI in der Softwareentwicklung?

Künstliche Intelligenz kann entscheidend dazu beitragen, die Qualität trotz des Zeitdrucks zu steigern. Das geht klar aus den Studienergebnissen hervor. 84 Prozent der Befragten glauben, dass die neue Technologie Entwicklungsteams dabei unterstützen wird, qualitativ hochwertige Software schneller bereitzustellen. Generative KI ist inzwischen in der Praxis angekommen und zahlt sich aus. Fast 90 Prozent der IT-Führungskräfte sagen, dass sie den ROI in ihrem Software-Entwicklungsprozess messen können. Vor allem in agentenbasierte KI setzen die Befragten große Hoffnungen. KI-erzeugter Code muss aber immer noch von Mitarbeitern überprüft und überarbeitet werden. Die virtuellen Agenten ersetzen die Entwickler also nicht, sondern übernehmen lästige Routineaufgaben.

Wie kann generative KI die Qualitätssicherung heute schon unterstützen?

Wir können zum Beispiel automatisiert Testfälle erstellen – einfach anhand einer Spezifikation aus einem Jira-Ticket. Auch da gilt natürlich, dass ein menschlicher Mitarbeiter das Ergebnis anschließend noch einmal prüft und weiterentwickelt. Aber allein diese automatisierte Vorarbeit bringt unserer Erfahrung nach in der Praxis 20 bis 30 Prozent Effizienzsteigerung. Man kann sich von der KI zum Beispiel auch einfach mal zehn Testfälle zu einer neuen Funktionalität vorschlagen lassen, um Ideen zu sammeln. Nicht zuletzt hilft dieses Vorgehen neuen Mitarbeitern dabei, eine Applikation kennenzulernen und schneller onzuboarden.

Was glauben Sie, wie sich der KI-Einsatz in den nächsten Jahren entwickeln wird?

KI wird immer besser und gewinnt zunehmend an Vertrauen, auch auf der Management-Ebene. 89 Prozent der Studienteilnehmer glauben, dass die Technologie eigenständig Entscheidungen über Software-Releases treffen kann, und fast alle der Befragten schätzen autonomes Testen als nützlich für die Qualitätssicherung ein. Künftig wird der Anteil an KI-generiertem Code und Testfällen steigen. Voraussetzung ist allerdings, dass Unternehmen ihre Mitarbeitenden in KI-Kompetenz schulen und einen ethischen und sicheren Umgang mit der Technologie fördern. KI-gestützte Testautomatisierung wird künftig unverzichtbar, um Tempo und Qualität in der Softwareentwicklung in Einklang zu bringen.

[1] https://www.tricentis.com/resources/quality-transformation-report

In seiner Rolle als Field CTO von Tricentis arbeitet Roman Zednik eng mit Kunden und Partnern zusammen, um technische Produktinnovationen voranzutreiben. Zudem fungiert er als Sprecher und Evangelist auf Events und Branchenveranstaltungen und unterstützt den strategischen Vertrieb.

https://www.tricentis.com/de

Illustration: © Roman Samborskyi | Dreamstime.com

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28. Februar 2025

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