Software Testing & Qualität - Testautomatisierung, KI & Agilität

Wer programmieren lernt, ohne je einen Lötstift in der Hand gehabt zu haben, wer Code generiert, ohne zu verstehen, in welchem Umfeld er läuft, und wer darauf vertraut, dass Vibecoding schon irgendwie funktioniert: Genau das diskutiere ich mit Marc Bless und Thomas Ronzon. Wir reden darüber, was es heute wirklich braucht, um Systeme zu durchdringen, warum das T-Shape-Modell nicht mehr reicht und was passiert, wenn die Mittelschicht der Entwicklung einfach wegbricht. Dabei geht es nicht nur um Technologie, sondern auch um Vertrauen: in Systeme, in KI, in Menschen.

Wer gestaltet eigentlich die Software, die unseren Alltag durchdringt, und wessen Werte fließen dabei ein? Mit Claudia Nass Bauer spreche ich darüber, warum homogene Teams blinde Flecken produzieren, die keine böse Absicht sind, sondern einfach das natürliche Ergebnis, wenn immer dieselben Perspektiven am Tisch sitzen. Wir reden über unbewusste Denkmuster, über Kommunikationssysteme, die in männerdominierten Gruppen entstehen, und darüber, wie agile Methoden mit kleinen Teams diesen Mustern entgegenwirken können. Claudia stellt außerdem ein Forschungsprojekt vor, das Studentinnen aus Design, Psychologie und Sozialwissenschaften gezielt an Softwareentwicklung heranführt, weil viele von ihnen schlicht nicht wissen, dass sie dort einen echten Beitrag leisten könnten.

Menschen mit Autismusdiagnose, die im Wartezimmer spontan 48 Rechtschreibfehler in einer Illustrierten zählen, bevor das Gespräch überhaupt beginnt: Das erzählen mir Helmut Pichler und Markus Kalbhenn, und es erklärt besser als jede Theorie, warum genau diese Fähigkeiten im Softwaretesting so gut ankommen. Wir sprechen darüber, wie das Ausbildungsprogramm aufgebaut ist, welche Anpassungen im Training wirklich den Unterschied machen, und was Unternehmen konkret brauchen, damit die Zusammenarbeit funktioniert. Dabei geht es nicht nur um Pausen und ruhige Räume, sondern auch darum, wie klare Aufgabenstellungen und ein fester Tagesrhythmus aus einer unsicheren Situation ein gutes Arbeitsverhältnis machen können.

Dokumentation mit KI zu prüfen, indem man menschliche Verhaltensweisen simuliert, das ist der Ansatz, den Ingo Eichhorst mitgebracht hat. Mit ihm spreche ich darüber, wie sich Personas wie ein Junior-Entwickler oder ein Senior-Entwickler als KI-Agenten in eine CI/CD-Pipeline einbauen lassen, um Dokumentation nicht nur zu bewerten, sondern aktiv damit zu arbeiten. Was mich dabei festhält: Der Junior-Entwickler verbraucht dabei fast sechsmal so viele Token wie der Senior, weil er an einer missverständlichen URL-Struktur scheitert und sich im Trial-and-Error verliert. Das zeigt direkt, wo Dokumentation nachgebessert werden muss. Wir reden auch darüber, warum das Domänwissen hinter Code so schwer zu rekonstruieren ist, sobald es einmal verloren ist, und was passiert, wenn eine KI plötzlich zwischen Entwicklern und Management als Übersetzungsschicht wirkt.

Architektur, die auf Papier perfekt aussieht, ist oft schon überholt, bevor das erste Team damit arbeitet. Mit Ralf Enderle spreche ich darüber, warum das kein unvermeidbares Schicksal ist, sondern eine Frage der richtigen Unterscheidungen. Wir reden darüber, welche Entscheidungen wirklich unumkehrbar sind und welche man getrost der Realität des Projekts überlassen kann, ohne dass die Architektur dabei auseinanderfällt. Mich hat beschäftigt, wie Ralf das auf den Punkt bringt: Entscheidungen, die niemand kennt und die sich nirgends verteidigen, helfen keinem. Wie eine Architektur lernen kann, sich selbst zu melden, wenn sie gebrochen wird, und was Tester dabei konkret einbringen können, das nehme ich aus diesem Gespräch mit.