Zuletzt aktualisiert am: 7. Oktober 2025
Künstliche Intelligenz verändert die Spielregeln in IT-Projekten. Immer häufiger werden KI-Komponenten in Anwendungen integriert, um Prozesse zu automatisieren, Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu unterstützen. Parallel hält KI Einzug in die Entwicklung selbst: Generative Modelle erzeugen Code und beschleunigen damit den gesamten Entwicklungsprozess.
Beide Einsatzszenarien eröffnen enorme Potenziale, bringen aber auch neue Risiken mit sich. Vor allem für Unternehmen im öffentlichen Sektor und in regulierten Branchen gilt deshalb: Wer KI in Softwareprojekten erfolgreich einsetzen will, muss Risiken während der Entwicklung und vor dem Go-Live verstehen und beherrschen. Nur so lassen sich Compliance, Vertrauen und Geschäftssicherheit gewährleisten.
KI als Risiko-Multiplikator
Die Risiken im Umgang mit KI unterscheiden sich fundamental von klassischen Softwarefehlern. Zum einen entstehen Black-Box-Effekte, weil sich Entscheidungen oft nur schwer nachvollziehen oder validieren lassen, bspw. lehnt eine KI-basierte Kreditwürdigkeitsprüfung bestimmte Kundengruppen ab, ohne dass die zugrunde liegende Gewichtung erklärbar ist. Hinzu kommt die Dynamik der Modelle: Durch kontinuierliche Lernprozesse verändern KI-Systeme ihr Verhalten und folglich Antwortmuster – und nicht selten in unvorhersehbarer Weise.
Der Einsatz von KI in der Entwicklung bringt eigene Herausforderungen. Automatisch generierter Code kann Sicherheitslücken einschleusen wie Remote Code Executions oder Qualitätsstandards bspw. zur Vermeidung veralteter Bibliotheken unterlaufen, wenn er nicht systematisch geprüft wird. Was zunächst Geschwindigkeit verspricht, kann sich ohne klare Kontrollen als Risiko vervielfachen.
Parallel wächst der regulatorische Druck seit Inkrafttreten und stufenweiser Umsetzung des EU AI Act. Zudem hat die europäische Aufsichtsbehörde EIOPA eine Stellungnahme zu KI-Governance und Risikomanagement im Versicherungssektor vorgelegt. Und auch seitens BaFin ist durch laufende Analysen mit einer konkretisierten Erwartungshaltung zum KI-Einsatz u. a. in Bezug auf Modellvalidierung, Dokumentation und Risikokontrolle in der Finanzbranche zu rechnen.
Damit wird KI im Entwicklungsprozess zum Risikomultiplikator. Wer sie unkritisch einsetzt, vergrößert unkontrolliert die Eintrittswahrscheinlichkeit und Tragweite möglicher Schäden. Ihr Mehrwert lässt sich nur dann entfalten, wenn Strukturen und Methoden diese Risiken kontrollierbar machen – und genau hier setzt modernes Testmanagement an.
Vom klassischen zum risikoorientierten Testmanagement
Testmanagement gehört seit langem zu den etablierten Disziplinen in der Softwareentwicklung. Während das klassische Testen vor allem auf Vollständigkeit und (nicht-)funktionale Korrektheit abzielt, konzentrierte sich das Testmanagement traditionell darauf, diese Aktivitäten zu planen, zu steuern und nachvollziehbar zu berichten. Für den Einsatz von KI reicht dieser Ansatz jedoch nicht mehr aus.
Klassisches Testmanagement orientiert sich an stabilen Anforderungen und überprüfbaren Funktionen – es funktioniert in Umgebungen, in denen sich Verhalten deterministisch reproduzieren lässt. KI-Systeme folgen jedoch anderen Regeln: Ihre Ergebnisse können sich auch bei gleichen Eingaben unterscheiden, Modelle verändern sich durch Nachtraining oder neue Daten, und die innere Logik bleibt undurchsichtig. Hinzu kommen neue Risikodimensionen wie Verzerrungen durch Bias und regulatorische Anforderungen an Nachvollziehbarkeit. Unter diesen Bedingungen stößt ein rein plan- und dokumentationsgetriebenes Testmanagement an seine Grenzen.
Die Konsequenz: Testmanagement und Testen entwickeln sich zu einer klar risikoorientierten Disziplin. Zwar ist risikobasiertes Testen ein altbekanntes Handwerkszeug, doch angesichts der Unsicherheiten im Umgang mit KI gewinnt es eine neue strategische Bedeutung. Entscheidend ist jedoch, dass dieser risikobasierte Ansatz nicht isoliert im Testen verbleibt, sondern über das Testmanagement in Planung, Steuerung und Reporting verankert wird. Mehr denn je gilt es, Risiken frühzeitig sichtbar zu machen und die Priorisierung nach Kritikalität in den Mittelpunkt zu stellen: Ein Chatbot im Kundenservice, der ungenaue Antworten liefert, erzeugt zwar Ärger, ist aber beherrschbar – gravierender wäre ein KI-Modul in einer Versicherungsanwendung, das falsche Risikoprofile berechnet und so finanzielle oder regulatorische Schäden nach sich zieht.
Entscheidend ist, dort die höchste Testtiefe zu erreichen, wo potenzielle Fehler die gravierendsten Auswirkungen haben – sei es auf Geschäftsprozesse, das Vertrauen der Anwender oder in technischen Innovationen. So entwickelt sich Testmanagement zu einem strategischen Instrument des Risikomanagements – und wird damit zur Schlüsseldisziplin im Zeitalter von KI.
Testmanagement-Werkzeuge als Erfolgsfaktor
Ohne methodische Unterstützung wird risikoorientiertes Testmanagement schnell Stückwerk. In komplexen Projekten ist es nahezu unmöglich, Risiken manuell umfassend zu erfassen, laufend zu bewerten und die Ergebnisse konsistent in den Testprozess einzubinden. Spezialisierte Tools übernehmen hier eine Schlüsselrolle: Sie schaffen Transparenz, stellen Verbindungen zwischen Risiken und Geschäftsanwendung her und liefern Entscheidern belastbare Grundlagen für Priorisierungen.
Ein Tool, das das Risikomanagement konsequent im Testprozess verankert, ist Q12-TMT. Es bietet eine mehrschichtige, algorithmusbasierte Analyse, die Risiken aus unterschiedlichen Perspektiven zusammenführt und in einer Gesamtübersicht aggregiert. So entsteht ein präzises Bild der Risikolandschaft, das weit über erfahrungsbasierte Einzelsichten hinausgeht. Die Bewertungen aktualisieren sich bei neuem Datenbestand automatisch im gesamten Entwicklungszyklus – Entscheidungen basieren damit jederzeit auf belastbaren und aktuellen Daten.
Für Entscheider:innen bedeutet das:
- Kosteneinsparungen durch frühzeitige Fehlererkennung,
- nachweisbare Compliance dank revisionssicherer Dokumentation und transparenter Priorisierungen,
- gezielte Ressourcennutzung, weil Testaufwände dort gebündelt werden, wo sie den größten Schutz bieten.
So wird aus Testmanagement ein skalierbares, strategisches Instrument, das Qualität und Sicherheit gerade in KI-Projekten auf ein neues Niveau hebt.
Fazit: Wer KI einsetzt, braucht Risikomanagement im Testmanagement
Künstliche Intelligenz ist Chance und Risiko zugleich. Unternehmen, die sie zum Wettbewerbsvorteil in Softwareentwicklungsprojekten machen wollen, müssen ihr Risikomanagement konsequent im Testmanagement verankern. Nur mit methodischer Stärke und den richtigen Werkzeugen wie Q12-TMT lassen sich Geschwindigkeit, Innovation und Sicherheit in Einklang bringen.
Lassen Sie uns darüber sprechen, wie wir Ihr Testmanagement fit für KI machen.
