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und Wissenswertes von Grüner IT

Ein neues System geht live. Die Server laufen stabil, die Schnittstellen funktionieren, die Tests waren grün. Aus technischer Sicht ist das Projekt ein Erfolg. Drei Monate später arbeiten die Hälfte der Nutzer*innen immer noch mit der alten Excel-Liste nebenbei, weil sie dem neuen System nicht ganz trauen. Aus Sicht der Menschen, die damit arbeiten sollen, ist genau dasselbe Projekt gescheitert. Beide Einschätzungen beziehen sich auf dasselbe System. Der Unterschied liegt nic

In den bisherigen Beiträgen dieser Serie ging es um Teststrategien im Sprint-Zyklus, um Testdaten und Testumgebungen als Grundlage jeder Automatisierung sowie um den Einsatz von KI im Software-Testing. Dieser Beitrag schließt daran an, allerdings unabhängig von KI: Testautomatisierung scheitert in der Praxis selten an der Wahl des falschen Tools. Häufiger sind es wiederkehrende Fehler, die sich über den gesamten Lebenszyklus einer Testsuite ziehen, von der ersten Konfiguratio

Es gibt ein Bild von Projektmanagement, das sich hartnäckig hält: Wer führt, muss präsent sein, Druck aufbauen, Dinge vorantreiben und notfalls auch lauter werden, damit sich etwas bewegt. Klingt nach Tatkraft. Ist aber oft das Gegenteil von guter Führung. Klarheit hat mit Lautstärke nichts zu tun. Man kann sehr laut sein und trotzdem nichts klären und man kann sehr ruhig sein und trotzdem genau sagen, woran es hakt. Klarheit ist nicht dasselbe wie Härte Klar zu sein bedeutet

In den ersten beiden Teilen dieser Serie ging es um Künstliche Intelligenz im Software-Testing im Allgemeinen: In Teil 1 („KI im Software-Testing: Wo sie heute schon wirkt“) um die Einsatzfelder, in denen KI heute nachweislich produktiv genutzt wird, von der Prüfung von Akzeptanzkriterien bis zur Fehleranalyse. In Teil 2 („KI im Software-Testing: Grenzen, Rollen und die richtige Tool-Wahl“) um die Grenzen dieses Einsatzes, neue Anforderungen an Testengineers und die Frage nac

Testmanagement hat in vielen Projekten einen festen Platz: kurz vor dem Go-live, als letzte Kontrolle, bevor etwas produktiv geht. Diese Reihenfolge wirkt naheliegend. Am Ende soll ja alles funktionieren. Genau darin liegt aber das Risiko. Testmanagement, das erst am Ende beginnt, kann nur noch eines: bestätigen oder ablehnen, was längst gebaut ist. Alles, was zu diesem Zeitpunkt schiefläuft, lässt sich kaum mehr beheben, ohne Termine, Budget oder Umfang zu opfern. Tests zeig

KI kann heute nachweislich bei der Prüfung von Akzeptanzkriterien, bei Testdaten, Testfällen und Fehleranalyse unterstützen. Das haben wir im Beitrag „KI im Software-Testing: Wo sie heute schon wirkt“ anhand konkreter Einsatzfelder gezeigt. Genauso wichtig wie die Frage, was KI kann, ist aber die Frage, wo sie an ihre Grenzen stößt. Dieser Beitrag zeigt, wo die Risiken des KI-Einsatzes im Software-Testing liegen und wie sich Unterstützung sinnvoll von Automatismus abgrenzen l

In IT-Projekten haben Fachbereich, Entwicklung und Test oft alle recht – und trotzdem entsteht genau da das Problem. Die meisten Konflikte in IT-Projekten sind keine Streitigkeiten. Der Fachbereich beschreibt eine Anforderung so, wie sie fachlich Sinn ergibt. Die Entwicklung setzt um, was technisch machbar und eindeutig ist. Das Testteam prüft, ob sich das Ergebnis überhaupt zuverlässig testen lässt. Jede Seite handelt konsequent nach ihrer eigenen Logik – und trotzdem passt

Kaum ein Testtool wird derzeit noch ohne „KI-Feature“ beworben. Gleichzeitig kursieren Schlagzeilen über autonome KI-Agenten, die angeblich ganze Testsuiten selbstständig entwerfen, ausführen und pflegen. Zwischen Marketing-Versprechen und tatsächlichem Nutzen liegt der Alltag der Softwareentwicklung. Dort hat sich Künstliche Intelligenz in den vergangenen Jahren in mehreren, klar abgegrenzten Testaktivitäten etabliert, während andere Ideen sich bislang nur im Forschungsstadi

Ein grüner Status sagt oft weniger aus, als er verspricht. Ein Statusbericht mit lauter grünen Ampeln ist eine beruhigende Sache. Alles im Plan, keine kritischen Risiken, nichts, worüber man sich Sorgen machen müsste. Genau deshalb lohnt es sich, an dieser Stelle einmal genauer hinzuschauen. Grün ist keine Tatsache. Grün ist eine Bewertung – und Bewertungen hängen davon ab, wer sie vornimmt, wonach beurteilt wird und was gerade nicht mit hineingerechnet wird. Eine Farbe kann

Schieflagen entstehen selten über Nacht. Meist sieht man sie lange vorher – wenn man weiß, worauf man achten muss. Wenn ein Projekt in eine kritische Schieflage gerät, hört man oft denselben Satz: Das kam plötzlich. Meistens stimmt das nicht. Was von außen wie ein plötzlicher Umschwung aussieht, hat sich oft über Wochen oder Monate aufgebaut. Nur war es nicht für alle sichtbar. Ein Projekt kippt selten von einem Tag auf den anderen. Es kippt, wenn sich viele kleine Abweichung

Manchmal ist eine Testautomatisierung technisch sauber aufgesetzt – und trotzdem nicht stabil. Die Tests sind grundsätzlich richtig gebaut. Die Abläufe sind nachvollziehbar. Die Einbindung in den Sprint passt. Und trotzdem scheitern Tests im Alltag immer wieder an Dingen, die mit dem eigentlichen Testcode wenig zu tun haben. Ein Datensatz fehlt oder ist fehlerhaft. Ein Benutzer hat nicht die richtige Rolle. Eine Schnittstelle liefert heute etwas anderes als gestern. Die Testu

Wir haben schon einige Projektpläne gesehen, die auf dem Papier sehr gut ausgesehen haben. Saubere Balken, plausible Abhängigkeiten, klare Meilensteine, ein Go-Live-Datum auf den Tag genau. Und wir haben erlebt, wie genau solche Projekte trotzdem ins Wanken geraten sind. Nicht, weil der Plan schlecht war. Sondern weil ein Plan immer nur eine Momentaufnahme ist – er zeigt, wie ein Projekt nach dem damaligen Wissensstand verlaufen soll. In der Praxis bleibt selten alles so, wie