Nach drei Jahren Ausprobieren ist KI für mich kein Projekt mehr, sondern Teil der Arbeitsumgebung: ein schönes Werkzeug, nicht ganz wie alle anderen auch.
Seit nun ungefähr drei Jahren begleitet uns der Hype um KI. Was kann sie? Wo können wir sie einsetzen? Was wird sie verändern? Und natürlich immer wieder die Frage, welche Wunder diesmal unmittelbar bevorstehen. Dabei ist ja durchaus beeindruckend, was da entstanden ist und immer noch weiter entsteht.
Ich habe mich, wie vermutlich die meisten Kollegen, ziemlich intensiv in das Thema gestürzt. Ausprobiert, auf die Nase gefallen, geflucht, gelernt und wieder ausprobiert. Mit Sprachmodellen gearbeitet, Agenten gebaut, Werkzeuge angebunden und Verfahren entwickelt, mit denen sich das Ganze sinnvoll in die tägliche Arbeit integrieren lässt.
Das war spannend. Oft wirklich erstaunlich, aber auch gelegentlich ziemlich ernüchternd. Und immer lehrreich.
Inzwischen ist für mich ein Punkt erreicht, an dem ich sage: Das passt. Das kann man einsetzen. Ich weiß, wie ich damit arbeiten muss.
Das Werkzeug ist angekommen
Vor zwei Jahren war KI selbst ein Projekt. Heute ist sie Teil meiner Arbeitsumgebung.
Natürlich probiere ich weiterhin Neues aus. Die Entwicklung ist viel zu schnell, um das nicht zu tun. Aber ich stehe morgens nicht mehr vor einem Problem und frage als Erstes:
„Was können wir hier mit KI machen?"
Sondern wieder:
- Was soll das System tun?
- Wie ist die Spezifikation?
- Was darf es nicht tun?
- Wo liegen die Risiken?
- Welche Annahmen machen wir?
- Wie können wir beobachten, was tatsächlich passiert?
- Welche Tests geben uns welche Sicherheit?
- Was automatisieren wir – und was besser nicht?
Das waren all die letzten Jahre die wichtigen Fragen. Es sind heute noch dieselben.
Morgens steht da wieder eine Aufgabe
All die Dinge, die unseren Job ausgemacht und auch interessant gemacht haben, sind durch die KI nicht verschwunden oder plötzlich als „gelöst" zu betrachten.
Morgens steht da immer noch eine Aufgabe.
Ein kaputtes System, das auf seine ganz spezielle Art und Weise kaputt ist. Eine unklare Anforderung, die erst einmal aufgearbeitet werden muss. Eine Teststrategie, die entworfen, angewandt und angepasst werden will. Legacy Code, der gewartet werden muss. Eine API, die nicht tut, was sie soll. Eine Testautomatisierung, die Ärger macht. Ein Team mit einem Problem.
Das ist der Job.
Die KI hilft dabei. Vieles geht damit schneller und manches kann ich heute machen, wofür mir früher schlicht die Zeit gefehlt hätte. Aber die Aufgabe der Qualitätssicherung ist nicht plötzlich eine andere geworden, nur weil eines ihrer Werkzeuge leistungsfähiger geworden ist.
Ob ich einen Playwright-Test vollständig von Hand schreibe oder mir einen ersten Entwurf erzeugen lasse, ändert meine Arbeitsweise. Es ändert aber nicht den Zweck meiner Arbeit: Qualität und Vertrauen in ein System sicherzustellen.
Ein Werkzeug mehr in der Kiste
Das ist für mich das Fazit der vergangenen zwei Jahre.
KI hat meinen Werkzeugkasten erheblich verändert. Meine Aufgabe als QAler erstaunlich wenig.
Sie gehört inzwischen einfach dazu. Ein verdammt leistungsfähiges Werkzeug, keine Frage. Eines, auf das ich nicht mehr verzichten möchte. Aber eben eines unter mehreren.
Am Ende geht es noch immer darum, herauszufinden, ob ein System das tut, was es tun soll – und was passiert, wenn es das nicht tut.
Also Back to Business. Die Qualitätssicherung wartet!