Mehr Geschwindigkeit
KI unterstützt Assessment, Testentwurf, Testdaten, API-Anbindung und Triage. Repetitive Umsetzung wird beschleunigt, während Architektur und Freigabe beim Team bleiben.
Angebotslinie 04
Testautomatisierung schneller migrieren, sauber prüfen
Viele Unternehmen zahlen hohe Lizenzen für gewachsene Testautomatisierung — und trauen sich trotzdem nicht aus dem Tool heraus. Wir migrieren die Regression in offene, wartbare Frameworks. KI beschleunigt Analyse, Generierung und Triage; erfahrene Testexperten steuern Architektur, Review und Freigabe.
KI schreibt bei uns keine Tests auf Zuruf in Produktion. Wir definieren Zielarchitektur, Muster, Testdaten und Akzeptanzkriterien vorab. Generierte Tests, Page Objects, API-Clients und Triage-Vorschläge werden gelesen, verbessert und erst nach Quality Gate übernommen.
Wir migrieren Tests aus Tosca, UFT, Ranorex, TestComplete, Katalon oder UiPath Test Suite nach Playwright, Selenium oder Robot Framework. Nicht per stumpfer Konvertierung, sondern über Inventar, Risikokarte, Abdeckungsmatrix, Pilot und kontrollierten Parallelbetrieb.
Die neue Automatisierung läuft in GitHub Actions, GitLab CI/CD, Jenkins oder Azure DevOps — mit JUnit-Reports, Allure, Xray, Traces, Screenshots und klaren Quality Gates. Fehlgeschlagen heißt nicht automatisch Produktfehler: Evidenz, Triage und Owner entscheiden den Rückweg.
Ziel ist kein neues Vendor-Lock-in und keine dauerhafte Beraterabhängigkeit. Ihr Team bekommt Code, Architekturentscheidungen, Betriebshandbuch, Review-Guidelines und Schulung zum KI-gestützten Workflow, damit die Automatisierung intern weitergeführt werden kann.
Warum AI-first
Die Lizenzersparnis entsteht erst nach der Ablösung. Unser KI-gestütztes Vorgehen senkt zusätzlich den Aufwand der Migration selbst — ohne die Qualitätsverantwortung an ein Modell abzugeben.
KI unterstützt Assessment, Testentwurf, Testdaten, API-Anbindung und Triage. Repetitive Umsetzung wird beschleunigt, während Architektur und Freigabe beim Team bleiben.
Wegfall proprietärer Lizenzen plus weniger manueller Implementierungsaufwand reduziert die Migrationskosten und macht den Business Case belastbarer.
Konsistente Patterns, Reviews jeder generierten Änderung, Flaky-Steuerung und CI/CD-Quality-Gates schaffen eine Regression, der Releases vertrauen können.
Typische Landschaften
Business-kritische Prozesse laufen oft über mehrere Systeme. Wir testen über UI, API, Daten und Umsysteme hinweg.
KI-Workflow
Ein wiederkehrender Kreislauf aus menschlicher Vorgabe, KI-Generierung, Expertenreview und Quality Gate.
Zielarchitektur, Patterns, Akzeptanzkriterien und Kontext werden präzise gesetzt.
Tests, Testdaten, Page Objects, API-Clients und Triage-Hinweise entstehen schneller.
Korrektheit, Lesbarkeit, Datenschutz, Sicherheit und Wartbarkeit werden bewertet.
Nur geprüfte Änderungen laufen in der Regression; alles andere geht zurück in die Iteration.
Vorgehen
Ob vollständige Ablösung, schrittweise Migration oder hybrider Übergang: Der Weg folgt Risiko, Wirtschaftlichkeit und technischer Eignung.
Inventar, Risiko, Abdeckung, Lizenzmodell, Testdaten und Integrationen werden analysiert und in eine belastbare Roadmap übersetzt.
Ergebnis: Entscheidungsvorlage mit Business CaseEin repräsentativer Pilot validiert Framework, Patterns, CI/CD, Reporting, Xray/Allure-Integration und Parallelbetrieb.
Ergebnis: produktionsfähiges FundamentWir migrieren in priorisierten Wellen, stabilisieren die Regression und übergeben Code, Doku, Review-Prozess und Schulung.
Ergebnis: intern betreibbare TestautomatisierungHäufige Fragen
Ein Teil der Testlogik und Testdaten lässt sich häufig wiederverwenden. Eine tragfähige Migration ist aber selten eine reine Konvertierung: redundante, instabile oder proprietäre Patterns werden bewertet und bewusst neu aufgebaut.
Über eine Abdeckungsmatrix, repräsentative Referenzszenarien, Pilotläufe und einen zeitlich begrenzten Parallelbetrieb. Erst wenn die vereinbarten Abnahmekriterien erfüllt sind, wird ein Bereich abgelöst.
Nein. KI erzeugt Entwürfe auf Basis unserer Vorgaben. Jede Änderung wird reviewt, optimiert und durch Quality Gates abgesichert, bevor sie Teil der produktiven Regression wird.
Das hängt von Systemlandschaft, Browsern, Teamkompetenz, Nicht-Web-Anteilen, Libraries und Betriebsmodell ab. Das Assessment dokumentiert die Entscheidung nachvollziehbar.
Nein, das Ziel ist vollständige Übergabe. Ihr Team erhält Code, Dokumentation, Betriebshandbuch, Review-Guidelines und Training zum KI-gestützten Arbeitsprozess.
Ob Revenue-System, privacy-first AI oder Plattform mit Betriebsanspruch — lassen Sie uns über Ihr Projekt sprechen.