AI im Testing — mit der Governance, um sie zu behalten.

Das Problem

Agentisches Testen funktioniert. Der Testbestand darunter oft nicht.

Generierte Tests entstehen schneller, als sie jemand prüfen kann. Nach zwei Quartalen haben Sie eine Suite, die niemand ganz versteht, auf einer Modulbasis, die niemand kuratiert hat, mit Ergebnissen, denen niemand richtig traut.

Wofür wir Verantwortung übernehmen

KI-Testautomatisierung mit Review-Gates und Self-Healing-Tests.

• Readiness-Assessment — sind Prozessdokumentation, Modulbasis und Testdaten gut genug für agentische Erstellung
• Pilotumfang dort, wo AI-gestützte Erstellung sich wirklich rechnet
• Human-in-the-Loop-Review-Gates und Abnahmekriterien für generierte Tests
• Modulhygiene, damit generierte Tests auf kuratierter Basis aufsetzen
• Self-Healing- und Wartungsstrategie, inklusive der Frage, wann man es abschaltet
• Enablement Ihres Teams, damit daraus eine Fähigkeit wird und keine Abhängigkeit

Was Sie bekommen

Ergebnisse.

• Readiness-Bericht
• Pilotumfang und Ergebnisse
• Governance-Modell mit Review-Gates
• Standards für Modulkuratierung
• Einschätzung, wo AI nicht hilft
• Team-Enablement

Plattformen und Tools

Womit wir arbeiten.

• SAP Enterprise Continuous Testing by Tricentis
• Tosca Copilot
• SAP Signavio
• SAP Cloud ALM
• AI-gestützte Testerstellung und Self-Healing über unseren Toolbestand

Wie wir starten

Drei Schritte.

1. 01

   SAP Agent-led Quality Assessment oder ein Non-SAP-Äquivalent

2. 02

   Ein Pilotprozess, end-to-end, mit Review-Gates ab Tag eins

3. 03

   Nur skalieren, was der Pilot belegt hat

Aus unserer Arbeit

Ein Beispiel.

Wir entwerfen die Qualitätsschicht um SAP Cloud ALM und SAP ECT, damit agentische Testerstellung wiederverwendbar, nachvollziehbar und steuerbar bleibt.

Häufige Fragen

Klare Antworten.