Effektive KI Software-Tests mit LLMs
LLMs gezielt für Testfälle, Testautomatisierung, Fehleranalyse und sichere KI-Workflows nutzen
Die wichtigsten Themen
Testfälle mit LLMs erstellen
Prompt Engineering im Softwaretest
Bug-Reports mit KI strukturieren
Halluzinationen sicher erkennen
EU AI Act im Testing einordnen
RAG und LLMOps im Testprozess
Überblick Diese 2-tägige Schulung zeigt, wie generative KI und Large Language Models im Softwaretest belastbar eingesetzt werden. Im Mittelpunkt stehen Prompt Engineering, KI Software-Tests, Testfall-Erstellung, Fehleranalyse,...
Diese 2-tägige Schulung zeigt, wie generative KI und Large Language Models im Softwaretest belastbar eingesetzt werden. Im Mittelpunkt stehen Prompt Engineering, KI Software-Tests, Testfall-Erstellung, Fehleranalyse, Testautomatisierung mit KI und die Bewertung von Risiken. An konkreten Testaufgaben wird erarbeitet, wie LLMs Anforderungen auswerten, Testideen erzeugen, bestehende Test-Suiten verbessern, Bug-Reports strukturieren und große Dokumente mit RAG analysieren.
Der Kurs richtet sich an Fachleute, die KI im Softwaretest nicht nur ausprobieren, sondern in wiederholbare, prüfbare und verantwortbare Arbeitsabläufe überführen möchten. Ergänzend zu klassischen Testkompetenzen, wie sie etwa im ISTQB® Certified Tester Foundation 4.0 vermittelt werden, liegt der Schwerpunkt auf dem produktiven Einsatz von LLMs im Testalltag. Wer zunächst ein breiteres Verständnis für LLM-Architekturen, Einsatzfelder und Grenzen aufbauen möchte, findet im Large Language Model Grundkurs eine passende Ergänzung. Für Entwicklungsteams mit KI-gestützten Coding-Workflows ist außerdem die Schulung Code-Optimierung mit ChatGPT thematisch anschlussfähig.
Nach der Schulung kannst du KI-Ergebnisse kritischer beurteilen, geeignete Modelle und Werkzeuge für typische Testaktivitäten auswählen und Leitplanken für Datenschutz, Cybersecurity, Halluzinationen, Energieverbrauch und regulatorische Anforderungen definieren.
Die Themen Grundlagen generativer KI · Large Language Models im Testing · Nutzen für Testprozesse · Qualitätskriterien für KI-Ergebnisse · Übung mit der LLM-Workbench · Strukturierte Prompts für Testartefakte...
Generative KI im Softwaretest
- Grundlagen generativer KI
- Large Language Models im Testing
- Nutzen für Testprozesse
- Qualitätskriterien für KI-Ergebnisse
- Übung mit der LLM-Workbench
Prompt Engineering für Testaufgaben
- Strukturierte Prompts für Testartefakte
- Rollen, Kontext und Constraints
- Few-shot-Prompting im Softwaretest
- Output-Formate für Testdokumente
- Best Practices für reproduzierbare Ergebnisse
Testdesign und Testautomatisierung
- Testfälle aus Anforderungen erstellen
- Vorhandene Testfälle optimieren
- Testdaten und Varianten ableiten
- Automatisierungsentwürfe mit LLMs
- Fehlerberichte analysieren und erstellen
Risiken und verantwortungsvoller KI-Einsatz
- Halluzinationen und Fehler erkennen
- Verifikation von KI-Ergebnissen
- Bias und fachliche Verzerrungen
- Datenschutz und Cybersecurity-Risiken
- Energieverbrauch generativer KI
- Einordnung des EU AI Act
KI-basierte Anwendungen im Testprozess
- Testwerkzeuge mit GenAI-Funktionen
- RAG für Unternehmensdaten
- Dokumentanalyse mit Retrieval Augmented Generation
- Integration in bestehende Testprozesse
- Grundlagen von Fine-Tuning
- LLMOps und KI-Agenten im Testing
Transfer und Modellwahl
- Geeignete KI-Modelle auswählen
- Leitplanken für Testaktivitäten definieren
- Use Cases priorisieren
- Erkenntnisse reflektieren und übertragen
Zielgruppe
- Software-Testerinnen und Software-Tester, Testmanagerinnen und Testmanager sowie QA-Verantwortliche
- Testautomatisierungs-Ingenieurinnen und Testautomatisierungs-Ingenieure mit Bedarf an KI-gestützten Testabläufen
- Software-Entwicklerinnen und Software-Entwickler, die LLMs für Testfälle, Bug-Reports und Automatisierung nutzen möchten
- Product Owner, Business-Analystinnen und Business-Analysten sowie Projektleitungen mit Verantwortung für Softwarequalität
Das lernst du
- Sicherer Einsatz von LLMs für Testanalyse, Testdesign und Fehlerberichte
- Prompt Engineering für reproduzierbare und prüfbare Softwaretest-Ergebnisse
- Testfälle, Testdaten und Automatisierungsentwürfe mit generativer KI erstellen und bewerten
- Halluzinationen, Datenschutz- und Cybersecurity-Risiken im KI-Testing systematisch kontrollieren
- RAG, LLMOps und KI-Agenten für geeignete Testprozesse fachlich einordnen
So arbeiten wir
- Trainergeführte Einführung in generative KI, LLMs und Prompt Engineering
- Hands-on-Übungen mit der LLM-Workbench und testnahen Aufgabenstellungen
- Fallarbeit zu Testfällen, Test-Suiten, Bug-Reports und Dokumentanalyse
- Gemeinsame Auswertung von KI-Ergebnissen anhand fachlicher Qualitätskriterien
- Tool-Demonstrationen zu GenAI-Funktionen, RAG und virtuellen Testabläufen
- Diskussion konkreter Einsatzszenarien, Risiken und Transfermaßnahmen
Empfohlene Vorkenntnisse
- Erfahrung in der Software-Entwicklung oder im Softwaretest
- Grundverständnis von Testprozessen, Testfällen und Fehlerberichten
- Kenntnisse aus dem ISTQB® Certified Tester Foundation 4.0 sind hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich
- Erfahrung mit Anforderungen oder User Stories, etwa aus dem IREB® Foundation Level 3.0, erleichtert die Übungen
- Keine spezifischen Vorkenntnisse zu generativer KI oder Prompt Engineering erforderlich
Dein Fahrplan
Der Einstieg ordnet generative KI und Large Language Models im Softwaretest ein. Behandelt werden typische Einsatzfelder, Qualitätskriterien, Grenzen und Grundsätze für verlässliche KI-Ergebnisse.
- Überblick über generative KI und LLMs
- Einsatzfelder im Softwaretest
- Qualitätskriterien für KI-Antworten
- Grenzen und Fehlertypen
- Einführung in die LLM-Workbench
Organisatorisches
Lernformate
Unsere Seminare bieten dir maximale Flexibilität: Du kannst zwischen Live-Online und Vor Ort in unseren modernen Schulungszentren im D-A-CH Raum wählen. Beide Formate garantieren dir die gleiche hohe Qualität und interaktive Lernerfahrung.
Schulungsarten
Wir bieten dir verschiedene Schulungsarten: Offene Seminare, Firmenseminare für Teams und Inhouse-Schulungen direkt bei dir vor Ort. So findest du genau das Format, das zu deinen Bedürfnissen passt.
Uhrzeiten
09:00-16:00 Uhr
Aktuelle Software
In unseren offenen Kursen arbeiten wir mit der aktuellsten Software-Version. So lernst du direkt mit den Tools und Features, die du auch in deinem Arbeitsalltag verwendest - praxisnah und zukunftsorientiert. Bei Inhouse- und Firmenschulungen bestimmt ihr die Version.
Deine Vorteile
Zufriedenheitsgarantie
Wir sind von unserer Qualität überzeugt. Sollte ein Training einmal nicht deinen Erwartungen entsprechen, bieten wir dir an, den Kurs kostenlos zu wiederholen oder ein anderes Training zu besuchen. Ohne Risiko, ohne Diskussion.
Inklusivleistungen
Deine Teilnahme beinhaltet: Schulungsmaterial, Zertifikat, Verpflegung (bei Präsenzveranstaltungen) und persönliche Betreuung durch unsere Trainer und unser Orga-Team. Alles aus einer Hand - keine versteckten Kosten.
Lernen von Experten
Unsere Trainer sind zertifizierte und erfahrene Profis mit jahrelanger Berufserfahrung. Sie vermitteln dir in den Kursen nicht nur theoretisches Wissen, sondern teilen ihre Erfahrungen aus realen Projekten und helfen dir, das Gelernte direkt in deiner täglichen Arbeit anzuwenden. Das ist kein Werbeversprechen, sondern unser Anspruch. Am besten siehst du das in unseren Bewertungen, z.B. auch bei Google.
Keine Vorkasse
Du zahlst erst nach dem Seminar. Keine Vorkasse, keine Vorauszahlung - so kannst du sicher sein, dass du nur für das bezahlst, was du auch wirklich erhalten hast. Die Rechnung erhältst du erst nach Kursbeginn.
Max. 8 Teilnehmende
Wir setzen auf kleine Gruppen, damit du die Aufmerksamkeit bekommst, die du verdienst. So haben wir mehr Zeit für deine individuellen Fragen und können gezielt auf deine Bedürfnisse eingehen.
Termine & Buchung
Vor Ort
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Wir finden eine Lösung: anderer Termin, mehrere Teilnehmer, Inhouse-Schulung oder individuelle Beratung.
Lieber gleich das ganze Team schulen?
Diese Schulung gibt es auch exklusiv für dein Unternehmen, bei euch vor Ort, an unseren Standorten oder Live-Online. Inhalte und Termine nach Maß.
Inhouse-Schulung
Wir kommen zu euch: diese Schulung maßgeschneidert in euren Räumen, für Unternehmen und Behörden.
- Inhalte exakt auf euch zugeschnitten
- Termine nach euren Bedürfnissen
- Günstiger ab mehreren Teilnehmern
- Vertraute Umgebung, kein Reiseaufwand
Firmen-Seminar
Exklusiv für dein Team an einem unserer Standorte oder Live-Online, individuell angepasst.
- Geschlossene Gruppe aus eurem Haus
- Individuelle Terminplanung
- An unseren Standorten oder Live-Online
- Angepasste Inhalte
Bewertungen & Feedback
Wissen
4.9
4.9
von 7 Bewertungen
Verständlichkeit
4.6
Fragen und Antworten zu Effektive KI Software-Tests mit LLMs
Worum geht es im Seminar „Effektive KI Software-Tests mit LLMs“ konkret?
Du lernst, wie generative KI und Large Language Models im Softwaretest für Testfälle, Testautomatisierung, Fehlerberichte und Dokumentanalyse eingesetzt werden. Dazu gehören Prompt Engineering, der Umgang mit Halluzinationen, RAG, LLMOps, KI-Agenten und die Einordnung regulatorischer sowie technischer Risiken.
Für wen ist die Schulung zu KI im Softwaretest geeignet?
Die Schulung richtet sich an Software-Testerinnen und Software-Tester, Testmanagerinnen und Testmanager, QA-Verantwortliche, Entwicklerinnen und Entwickler, Testautomatisierungs-Ingenieurinnen und Testautomatisierungs-Ingenieure sowie Product Owner und Business-Analystinnen und Business-Analysten. Sie passt besonders, wenn KI im Softwaretest strukturiert und überprüfbar genutzt werden soll.
Welche Voraussetzungen sind für das KI-Testing-Seminar sinnvoll?
Hilfreich sind Erfahrung in Software-Entwicklung oder Softwaretest und ein grundlegendes Verständnis von Testfällen, Fehlerberichten und Testprozessen. Spezifische Vorkenntnisse zu generativer KI oder Prompt Engineering sind nicht erforderlich, da die Grundlagen im Seminar aufgebaut werden.
Wie unterstützt Prompt Engineering beim Erstellen und Optimieren von Testfällen?
Prompt Engineering hilft, Anforderungen, User Stories oder Spezifikationen in strukturierte Testfälle zu überführen. Im Seminar übst du, Prompts mit Rollen, Kontext, Constraints und Ausgabeformaten so zu gestalten, dass KI-Ergebnisse nachvollziehbarer, vergleichbarer und leichter prüfbar werden.
Wie wird generative KI für Testautomatisierung und Fehlerberichte genutzt?
LLMs können Automatisierungsideen, Testdaten, Assertions und erste Skriptentwürfe liefern oder aus Logs und Beobachtungen strukturierte Bug-Reports erzeugen. Das Seminar legt dabei Wert auf Review-Strategien, fachliche Validierung und klare Grenzen der KI-Unterstützung. Für eine vertiefte Automatisierungsqualifikation passt anschließend der ISTQB® Certified Tester – Test Automation Engineer.
Welche Risiken beim Testen mit KI werden behandelt?
Behandelt werden Halluzinationen, fachliche Fehler, Bias, Datenschutz, Cybersecurity-Risiken, sensible Testdaten, Wissensverlust, Abhängigkeiten von Drittanbietern, Energieverbrauch und der EU AI Act. Ziel ist ein kontrollierter Einsatz von KI im Softwaretest mit klaren Prüfschritten und Leitplanken.
Was bedeutet RAG beim KI-gestützten Softwaretest?
RAG steht für Retrieval Augmented Generation und verbindet ein LLM mit bereitgestellten Dokumenten oder Wissensquellen. Dadurch lassen sich umfangreiche Anforderungen, Spezifikationen oder Handbücher testbezogen auswerten, ohne sich ausschließlich auf das allgemeine Modellwissen zu verlassen.
Was ist der konkrete Nutzen nach zwei Seminartagen?
Nach zwei Tagen kannst du geeignete KI-Anwendungsfälle im Softwaretest auswählen, Prompts für typische Testaufgaben formulieren, KI-generierte Testartefakte bewerten und Risiken methodisch kontrollieren. Zusätzlich entsteht ein besseres Verständnis dafür, welche Testwerkzeuge, LLMs und Prozessschritte für den eigenen Kontext geeignet sind.
Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs .
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Mit Zufriedenheitsgarantie
Wir sind von unserer Qualität überzeugt - und wollen, dass du es auch bist. Sollte ein Training einmal nicht deinen Erwartungen entsprechen, bieten wir dir an, den Kurs kostenlos zu wiederholen oder ein anderes Training zu besuchen. Ohne Risiko, ohne Diskussion.
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