Wie Quality Engineering komplexe Systeme beherrschbar macht

Zuletzt aktualisiert am: 29. Januar 2026

Für mich ist Quality Engineering weit mehr als ein modernes Schlagwort: Es ist eine Haltung, eine Denkweise und ein struktureller Ansatz, um Softwarequalität nachhaltig, skalierbar und wirtschaftlich abzusichern. Während sich das klassische Software-Testing häufig noch stark darauf fokussiert, Abweichungen zwischen Soll- und Ist-Zustand aufzudecken, verfolgt das Quality Engineering ein anderes Ziel: Qualität entsteht nicht durch Kontrolle am Ende, sondern dadurch, dass sie von Anfang an bewusst konstruiert wird.

Quality Engineering als systemischer Ansatz

Zwar gibt es in internationalen Normen und Ausbildungsstandards wie ISO, ISTQB, iSAQB oder IREB keine formale Definition des Begriffs „Quality Engineering“, doch das, was heute darunter verstanden wird, ist fachlich klar umrissen. Quality Engineering ist eine organisatorische und methodische Synthese. Es verbindet Architektur, Prozesse, Automatisierung, Daten, Modelle und Werkzeuge zu einem Gesamtsystem, das Qualität über den gesamten Softwarelebenszyklus hinweg systematisch sicherstellt. Konzepte wie Shift Left, Built-in Quality, Continuous Testing, Testability, Automation Architecture oder Test Data Engineering sind dabei keine Einzelpraktiken, sondern Ausdruck genau dieses Ansatzes.

Aus meiner Sicht umfasst Quality Engineering alle Aktivitäten, mit denen sich die Qualität komplexer Softwaresysteme planbar, beherrschbar und skalierbar gestalten lässt. Mit anderen Worten geht es um eine Architektur und ein Ökosystem aus Prozessen, Daten und Werkzeugen, die eine Qualitätssicherung im großen Maßstab überhaupt erst ermöglichen. Denn umfangreiches manuelles Testen ist in komplexen, langlebigen Softwaresystemen kaum realistisch und auch klassische Ansätze der Testautomatisierung stoßen schnell an ihre Grenzen. Benötigt werden Strukturen, die Qualität systematisch, skalierbar und nachhaltig tragen – von der fachlichen Anforderung bis in den produktiven Betrieb.

Qualität über den gesamten Lebenszyklus

Dabei endet Quality Engineering nicht mit dem erfolgreichen Test oder dem Go-Live. Erst im realen Betrieb zeigen sich Performanz, Stabilität, Sicherheit und Nutzungsmuster. Telemetrie, Logging, Monitoring und Nutzerfeedback sind deshalb Teil desselben Qualitätssystems und fließen zurück in Modelle, Tests und Anforderungen. Quality Engineering verbindet „Shift Left” mit „Shift Right” und schafft geschlossene Feedback-Schleifen, in denen Systeme kontinuierlich aus der realen Nutzung lernen.

Von Anforderungen zu formalen Fachmodellen

Dies beginnt bereits bei den Anforderungen. Quality Engineering stellt sicher, dass fachliche Regeln, Abhängigkeiten und Qualitätsmerkmale nicht nur dokumentiert, sondern auch formalisiert, strukturiert und analysierbar beschrieben werden. Dadurch sind sie von Anfang an testbar, messbar und automatisierbar. IREB und ISTQB sprechen in diesem Zusammenhang von Prüfbarkeit, Konsistenz und expliziten Qualitätsanforderungen. Im Quality Engineering werden diese Eigenschaften jedoch nicht nur eingefordert, sondern auch technisch und methodisch abgesichert.

Für mich bedeutet das ganz praktisch, dass die Fachlogik zunächst als formales Modell erfasst wird. In diesem Modell werden fachliche Regeln, Abhängigkeiten und Berechnungen explizit beschrieben. Durch die systematische Prüfung des Fachlogik-Modells auf Vollständigkeit, Konsistenz und fachliche Korrektheit werden Lücken, Unstimmigkeiten und widersprüchliche Regelketten frühzeitig erkannt und bereinigt. Genau hier zeigt sich der Kern von Quality Engineering: Die fachliche Qualität wird nicht erst im Test entdeckt, sondern bereits im Modell der Domäne systematisch konstruiert und abgesichert. Dadurch entsteht eine wertvolle, solide und verlässliche Grundlage für die Erzeugung valider Testdaten, Testszenarien und Prüfmechanismen.

Qualität jenseits von Funktionalität

Nach ISO 25010:2011 umfasst Softwarequalität weit mehr als nur Funktionalität. Zu ihren Aspekten zählen unter anderem Zuverlässigkeit, Sicherheit, Wartbarkeit, Performanz, Gebrauchstauglichkeit und Barrierefreiheit. Quality Engineering berücksichtigt diese Qualitätsmerkmale nicht isoliert, sondern integriert sie in Architekturentscheidungen, Datenmodelle, Teststrategien und Betriebsprozesse. So wird Qualität nicht nur geprüft, sondern über den gesamten Lebenszyklus aktiv gestaltet und überwacht. Mehr dazu

Skalierung in hochkomplexen Domänen

Das zeigt sich besonders deutlich bei großen eGovernment-Plattformen, wie wir sie bei mgm entwickeln. Dort treffen extreme fachliche Komplexität, regulatorische Anforderungen und lange Produktlebenszyklen aufeinander. Tausende Regelkombinationen, teilweise Hunderttausende Eingabefelder und eine Vielzahl an Formularvarianten machen eine rein manuelle Qualitätssicherung unmöglich – selbst mit großen Teams. Es geht nicht mehr darum, möglichst viele Tests auszuführen, sondern darum, begrenzte QA-Ressourcen gezielt dort einzusetzen, wo menschliche Beurteilung unverzichtbar ist: bei Gebrauchstauglichkeit, Barrierefreiheit, fachlicher Bewertung und Risikoeinschätzung. Alles andere muss systematisch unterstützt, modelliert und automatisiert werden.

Testdaten als Engineering-Artefakt

Ein gutes Beispiel hierfür ist der bei mgm eingesetzte Q12-Testdatengenerator. Er verkörpert den Gedanken des Quality Engineering perfekt. Für komplexe Steuerformulare reichen zufällige Testdaten nicht aus. Benötigt werden fachlich valide, realistisch verteilte und regelkonforme Datensätze mit hoher Testabdeckung. Dabei wird die Fachlogik selbst zum Modell, aus dem systematisch hochwertige, synthetische Testdaten generiert werden. So entsteht Qualität nicht zufällig, sondern gezielt, reproduzierbar und ökonomisch steuerbar.

Die Automatisierung der Testautomatisierung

Meine persönliche Begeisterung für Quality Engineering wurde insbesondere durch die End-to-End-Testautomatisierung geweckt. Bei Formularlandschaften mit Tausenden Feldern wird schnell klar, dass klassische, manuell programmierte UI-Tests nicht skalieren. Unzählige Setter- und Getter-Methoden, Selektoren und Prüfroutinen führen zu enormem Wartungsaufwand und hohem Ressourcenverbrauch. Das ist keine nachhaltige Form des Engineerings.

Aus diesem Spannungsfeld heraus entstand meine modellbasierte Innovation: die Automatisierung der Testautomatisierung. Dabei dienen Fachlogik- und UI-Modelle als zentrale Quelle, aus der der vollständige Testcode – einschließlich aller Identifikatoren sowie aller Methoden zum Befüllen und Prüfen – automatisch generiert wird. Ein selbst entwickelter Interpreter liest den generierten Code und setzt ihn bei der automatisierten Ausführung der Tests ein. Nach seiner Initialisierung wird der Interpreter bei Bedarf aus einem in QF-Test implementierten Testfall heraus aufgerufen. Er sorgt dafür, dass das Testautomatisierungstool QF-Test das jeweilige Formular blind, systematisch und feldweise von oben nach unten – je nach Testziel – entweder ausfüllt oder überprüft. Für mich war es ein Schlüsselmoment, zu sehen, wie ein solches Werkzeug hochkomplexe Formulare vollständig und korrekt verarbeitet. Genau hier zeigt sich, was Quality Engineering bedeutet: Testbarkeit und Automatisierung nicht manuell zu erkämpfen, sondern industriell herzustellen. Mehr zu Automatisierung der Testautomatisierung

Was mich am Quality Engineering so begeistert, ist die Verbindung von technischer Tiefe, strategischer Wirkung und kreativer Freiheit. In meiner Rolle als Softwareentwicklerin und Quality Engineerin entwickle ich innovative Softwarelösungen für sehr unterschiedliche Anforderungen. Diese Lösungen machen die Qualitätssicherung in Softwareentwicklungsprojekten nachhaltig skalierbar und wirksam. Dadurch werden Testaktivitäten nicht nur vereinfacht und beschleunigt, sondern zugleich auch standardisiert, reproduzierbar und skalierbar gestaltet, ohne dass dabei Kompromisse bei der Qualität eingegangen werden müssen. Mit jeder Wiederholung einer solchen Testaktivität vervielfacht sich der durch Quality Engineering geschaffene Wert.

Qualität als steuerbares System

Für mich bedeutet Quality Engineering, Qualitätsprobleme als Teil eines Gesamtsystems zu betrachten. Das heißt, Qualität nicht erst am Ende zu prüfen, sondern sie durch messbare Kriterien, eine geeignete Architektur und Automatisierung aktiv steuerbar zu machen. Es bedeutet auch, Skalierbarkeit technisch und organisatorisch so zu gestalten, dass sie auch bei wachsender Komplexität beherrschbar bleibt. Vor allem aber bedeutet es, Menschen von repetitiver, fehleranfälliger Arbeit zu befreien und ihnen den Raum zu geben, dort tätig zu sein, wo menschliche Expertise wirklich unverzichtbar ist: beim Denken, Bewerten, Gestalten und Entscheiden. Zudem bedeutet es, Innovation gezielt dorthin zu bringen, wo sie echten Mehrwert schafft – in die Strukturen, die Qualität tragen.

Quality Engineering macht Qualität skalierbar, weil sie nicht mehr linear mit wachsendem Aufwand erkauft werden muss. Es schafft Wiederverwendbarkeit, da einmal entwickelte generische Softwarelösungen über viele Projekte und Jahre hinweg genutzt werden können. Es senkt die Betriebskosten, weil Fehler früher erkannt, manuelle Aufwände reduziert und Regressionen zuverlässig beherrscht werden. Gleichzeitig erhöht es die Stabilität komplexer Systemlandschaften und reduziert Risiken, weil Qualität nicht mehr vom Zufall, sondern von Architektur, Daten und Automatisierung getragen wird.

Wirtschaftliche Steuerung von Qualität

Quality Engineering verändert die wirtschaftliche Steuerung von Qualität. Anstatt in immer mehr Testaufwand zu investieren, fließen die Investitionen nun in Strukturen und Mechanismen, mit denen sich Qualität systematisch beobachten, bewerten und gezielt steuern lässt. Architektur, Datenhaltung, Testbarkeit, Automatisierung, Modellierung und Monitoring werden somit zu strategischen Investitionsgrößen mit langfristigem Hebel.

Fachliche Regeln, technische Abhängigkeiten, Prozesspfade, Nutzungsverhalten, Fehlerraten und Risikoprofile bilden gemeinsam ein integriertes Qualitätsbild. Über Werkzeuge und Daten wird dieses Qualitätsbild kontinuierlich ausgewertet. Dadurch wird sichtbar, wo Komplexität, regulatorische Sensibilität oder betriebliche Kritikalität tatsächlich liegen. Auf dieser Grundlage lässt sich Qualität gezielt priorisieren: Hochriskante Geschäftslogik, sicherheitsrelevante Funktionen, stark genutzte Pfade oder besonders fehleranfällige Bereiche erhalten eine stärkere Absicherung als stabile, wenig kritische Zonen. Quality Engineering ersetzt somit pauschale Testaufwände durch eine risikobasierte, wirtschaftlich fundierte Steuerung der Qualität. Qualität wird so von einer schwer greifbaren Eigenschaft zu einer aktiv steuerbaren Größe: technisch fundiert, wirtschaftlich begründbar und strategisch nutzbar.

KI und Quality Engineering

Künstliche Intelligenz verändert die Qualitätssicherung nicht, indem sie menschliche Expertise ersetzt, sondern indem sie die Reichweite und Wirksamkeit des Quality Engineering erweitert. Moderne QE-Systeme erzeugen große Mengen strukturierter Informationen: Modelle der Fachlogik, Testdatenräume, Abdeckungsmetriken, Laufzeitdaten, Fehlerraten, Nutzungsprofile und Abhängigkeitsgraphen. Genau diese Artefakte bilden eine ideale Datengrundlage für den Einsatz von KI.

In diesem Kontext kann KI Muster erkennen, die für Menschen kaum sichtbar sind, wie unerwartete Regelinteraktionen, Anomalien in Datenräumen, sich verändernde Risikoprofile oder eine schleichende Erosion der Testabdeckung. KI kann dabei helfen, Testprioritäten dynamisch anzupassen, Risikozonen frühzeitig zu identifizieren und Vorschläge für zusätzliche Tests, Datenvarianten oder Modellverfeinerungen zu generieren. Dadurch wird Qualität nicht nur überprüft, sondern kontinuierlich beobachtet und proaktiv gesteuert.

Entscheidend ist jedoch: KI entfaltet ihren Nutzen nur dort, wo bereits für Struktur gesorgt wird – durch Quality Engineering. Ohne saubere Fachmodelle, konsistente Testdaten, definierte Qualitätsmetriken und eine belastbare Automatisierungsarchitektur bleibt KI ein Zufallsgenerator. Erst wenn Qualität technisch beschrieben, messbar gemacht und systematisch erfasst wird, kann KI verlässliche, erklärbare und handlungsrelevante Erkenntnisse daraus ableiten.

In diesem Zusammenspiel entsteht eine neue Stufe der industriellen Qualitätssicherung: Quality Engineering schafft die formalen Grundlagen, während KI die Analyse-, Prognose- und Optimierungsfähigkeit verstärkt. So wird aus reaktiver Fehlerfindung ein lernendes, adaptives Qualitätssystem, das mit wachsender Komplexität nicht an Wirksamkeit verliert, sondern immer besser wird.

Quality Engineering als Haltung

Letztendlich ist Quality Engineering jedoch mehr als nur Technologie – es ist eine Haltung. Es bedeutet, Verantwortung für das Gesamtsystem zu übernehmen, Risiken sichtbar zu machen, Wissen zu teilen und Menschen zu befähigen. In einer QE-getriebenen Organisation arbeiten die Qualitätsverantwortlichen der Bereiche QA, Entwicklung, Architektur und Fachbereich nicht in Silos, sondern auf der Grundlage gemeinsamer Modelle, Daten und Qualitätsziele.

Verantwortung für Qualität wird dabei nicht delegiert oder abgeschoben, sondern entlang der gesamten Wertschöpfungskette geteilt – von der fachlichen Anforderung über die technische Umsetzung bis in den Betrieb. So entsteht Qualität nicht durch Kontrolle am Ende, sondern durch Kompetenz, Transparenz und Zusammenarbeit von Anfang an. Genau das macht diesen Bereich für mich so spannend, weshalb ich ihn als einen der wichtigsten Hebel für die Zukunft professioneller Softwareentwicklung sehe.