Qualität neu überdenken: Ein Leitfaden zur KI-gestützten Qualitätssicherung (2025)

Solange die meisten von uns sich erinnern können, drehte sich die Qualitätssicherung (QA) darum, Fehler zu finden. Die Mission war klar: Finde und behebe jedes Problem, bevor die Software veröffentlicht wird. Eine fehlerfreie Veröffentlichung war der Goldstandard. Aber seien wir ehrlich, diese Sichtweise wirkt langsam etwas veraltet.

Echte Qualität bedeutet nicht nur fehlerfreien Code. Es geht um das gesamte Kundenerlebnis, insbesondere darum, was passiert, wenn nicht alles perfekt läuft. Während traditionelle Softwaretests ein großer Teil des Puzzles sind, decken sie nur ab, was vor der Veröffentlichung passiert. Sobald Ihr Kunde auf ein Problem stößt und Hilfe benötigt, tritt ein völlig anderer Qualitätsstandard in Kraft. Hier kommt ein breiterer Ansatz zur KI-gestützten Qualitätssicherung ins Spiel, der Softwareentwicklung und Kundensupport in eine einheitliche Strategie verbindet.

Was ist also KI-gestützte Qualitätssicherung?

Im klassischen Softwareentwicklungszyklus (SDLC) ist QA eine spezifische Phase. Hier führen Tester Skripte aus, klicken durch Funktionen und versuchen, Dinge zu zerstören, um sicherzustellen, dass die Software ihren technischen Spezifikationen entspricht. Es ist ein entscheidender Prozess, aber er hat seine blinden Flecken. Er kann langsam sein, kann nicht jede seltsame Aktion eines Benutzers vorhersagen und ist völlig losgelöst davon, wie Menschen das Produkt in der Praxis erleben.

KI-gestützte Qualitätssicherung ist der nächste Schritt in dieser Evolution. Sie nutzt künstliche Intelligenz, um diese Prozesse zu automatisieren und zu erweitern, aber vor allem erweitert sie die Definition von "Qualität", um die gesamte Kundenreise abzudecken. Dieser moderne Ansatz konzentriert sich im Wesentlichen auf zwei Dinge:

1. Produktqualität: Dies ist der traditionelle QA-Bereich, der sicherstellt, dass die Software selbst stabil, funktional und zweckmäßig ist. KI macht diesen Prozess schneller und intelligenter als je zuvor.

2. Servicequalität: Hier geht es um das Erlebnis nach der Veröffentlichung. Wenn ein Benutzer eine Frage hat oder auf ein Problem stößt, ist die Hilfe, die er erhält, schnell, genau und wirklich nützlich? Hier wird Ihre Qualität aus Kundensicht wirklich auf die Probe gestellt.

KI spielt jetzt eine große Rolle bei der Stärkung beider Seiten der Qualitätsmedaille. Es geht nicht mehr nur darum, Fehler im Code zu finden; es geht darum, bei jedem Schritt ein reibungsloses, hochwertiges Erlebnis zu bieten.

Die zwei Säulen der KI-gestützten Qualitätssicherung: Produkt- und Servicequalität.

Automatisierung des Softwareentwicklungszyklus (SDLC)

Bevor wir überhaupt an den Kunden denken können, müssen wir mit dem Produkt selbst beginnen. Der erste Teil einer modernen QA-Strategie besteht darin, KI zu nutzen, um den traditionellen Softwaretestprozess erheblich zu verbessern.

Wie KI-gestützte Qualitätssicherung traditionelle Softwaretests verbessert

KI geht nicht nur darum, die alten Tests schneller durchzuführen; sie fügt Fähigkeiten hinzu, die vor ein paar Jahren noch reine Science-Fiction waren.

• Intelligentere Testfallgenerierung: Anstatt dass Ingenieure manuell jedes Testszenario abbilden, kann KI die Anwendungsanforderungen und Benutzerstories analysieren, um automatisch eine ganze Reihe von Tests zu erstellen. Dazu gehören die kniffligen Randfälle und "Was wäre wenn"-Szenarien, die eine Person möglicherweise übersieht, was Ihnen eine viel bessere Abdeckung bietet.

• Selbstheilende Tests: Einer der größten Schmerzen in der Testautomatisierung ist die Wartung. Ein Entwickler ändert die ID eines Buttons, und plötzlich funktionieren die Hälfte Ihrer Tests nicht mehr. KI-gestützte Tools sind intelligent genug, um diese UI-Änderungen zu erkennen und die Testskripte selbst zu aktualisieren, wodurch Ingenieure Stunden mühsamer Reparaturarbeit sparen.

• Visuelle und Anomalieerkennung: Ein traditioneller Test kann Ihnen sagen, ob ein Button funktioniert, aber nicht, ob er richtig aussieht. KI-Tools können die Benutzeroberfläche einer App visuell scannen, um falsch ausgerichtete Buttons, seltsame Farben oder andere visuelle Fehler zu finden, die ein Funktionstest einfach übersehen würde. Sie lernen, wie "normal" aussieht, und markieren jede Abweichung, egal wie klein.

• Vorhersage, wo die Fehler sind: Durch das Durchsuchen historischer Daten wie vergangener Codeänderungen, Fehlerberichte und komplexer Codeabschnitte kann KI vorhersagen, welche Teile Ihrer Anwendung am wahrscheinlichsten neue Fehler aufweisen. Dies hilft QA-Teams, ihre Energie auf die riskantesten Bereiche zu konzentrieren und mehr Probleme zu erkennen, bevor sie überhaupt ans Licht kommen.

Dashboard zeigt prädiktive Analyse für KI-gestützte Qualitätssicherung.

Die Grenzen des Fokus nur auf Code in der KI-gestützten Qualitätssicherung

Diese Verbesserungen sind ein großer Gewinn für die Produktqualität. Teams können besseren Code schneller bereitstellen. Aber das ist immer noch nur die halbe Miete. Egal wie viel Sie testen, einige Benutzer werden immer Fragen haben oder von einer neuen Funktion überrascht werden.

Was passiert dann? Sie wenden sich an Ihr Support-Team. In diesem Moment verschiebt sich ihre Vorstellung von der Qualität Ihres Produkts vom Code zum Gespräch. Dies ist die nächste Grenze für eine vollständige KI-gestützte Qualitätssicherungsstrategie.

Sicherstellen, dass die Qualität auch den Kundensupport umfasst

Sobald Ihr Produkt in der Welt ist, muss sich Ihre Definition von Qualitätssicherung erweitern, um das gesamte Kundensupport-Erlebnis einzuschließen. Hier wird der zweite Bereich, die Servicequalität, so wichtig.

Warum Support-Chats die Qualität Ihres Produkts definieren

Für viele Kunden ist ihr erstes echtes Gespräch mit Ihrem Unternehmen, wenn sie feststecken. Eine langsame, standardisierte oder falsche Antwort kann ihre Meinung über Ihre Marke dauerhaft ruinieren, egal wie solide die Software ist. Deshalb ist die Qualität Ihres Services genauso wichtig wie die Qualität Ihres Produkts.

Die alte Art, Support-QA zu handhaben, ist ziemlich fehlerhaft. Manager könnten eine winzige Stichprobe von Support-Tickets überprüfen, vielleicht 1-2%, durch zufällige Stichproben. Dieser manuelle Prozess ist:

• Ein Schuss ins Blaue: Sie haben keine Sichtbarkeit in 98% Ihrer Kundenkonversationen.

• Völlig subjektiv: Ein Prüfer könnte ein Gespräch völlig anders bewerten als ein anderer.

• Schmerzhaft langsam: Wenn das Feedback bei einem Agenten ankommt, ist der Moment für Coaching längst vorbei.

Dies führt zu inkonsistentem Service, verpassten Schulungsmöglichkeiten und einem verschwommenen, unvollständigen Bild dessen, was Ihre Kunden tatsächlich erleben.

Merkmal	Manuelle Support-QA	KI-gestützte Support-QA
Abdeckung	1-2% der Tickets (zufällige Stichproben)	100% aller Kundenkonversationen
Objektivität	Hochgradig subjektiv, variiert je nach Prüfer	Konsistent und objektiv, basierend auf einem vordefinierten Bewertungsraster
Geschwindigkeit	Langsam, Feedback ist oft verzögert	Echtzeitanalyse und sofortiges Feedback
Einblicke	Anekdotisch, schwer Trends zu erkennen	Datengetrieben, identifiziert Ursachen und Muster

Wie KI-gestützte Qualitätssicherung den Kundensupport unterstützt

Hier kann KI einen großen Unterschied machen. Durch Anwendung von KI auf Ihren Support-Prozess können Sie einen hohen Qualitätsstandard in jeder einzelnen Konversation aufrechterhalten.

• 100% Ticketabdeckung: KI kann jede einzelne Kundeninteraktion analysieren, sei es eine E-Mail, ein Chat oder eine Nachricht in sozialen Medien. Sie erhalten einen vollständigen und unvoreingenommenen Überblick über Ihre Servicequalität, nicht nur eine zufällige Vermutung.

• Objektive und konsistente Bewertung: Sie können einer KI Ihre spezifischen Qualitätsstandards für Ton, Genauigkeit und Markenstimme beibringen. Die KI bewertet dann jedes Gespräch anhand dieses Rasters, entfernt menschliche Voreingenommenheit und stellt sicher, dass jeder Agent auf die gleiche Weise gemessen wird.

• Ursachenfindung: KI bewertet nicht nur Gespräche, sondern erkennt Muster. Sie kann automatisch wiederkehrende Beschwerden, Punkte der Verwirrung über eine Funktion oder weit verbreitete Fehler markieren und Ihnen einen Echtzeit-Überblick über Kundenprobleme geben.

Der eesel AI-Ansatz zur KI-gestützten Qualitätssicherung für Servicequalität

Genau dieses Problem wollten wir mit eesel AI lösen. Es ist eine KI-Plattform, die die Servicequalität sicherstellt, indem sie nicht nur alte Gespräche überprüft, sondern von Anfang an großartige Antworten liefert.

eesel AI funktioniert, indem es sich direkt mit den Tools verbindet, die Sie bereits verwenden. Es integriert sich in Ihr Helpdesk (wie Zendesk oder Freshdesk) und lernt aus all Ihrem Wissen, vergangenen Tickets, Hilfeartikeln, internen Wikis auf Confluence oder sogar verstreuten Google Docs. Es ist kein großes Migrationsprojekt oder monatelange Einrichtung erforderlich.

Mit diesem Wissen unterstützt eesel AI Ihr Team auf zwei wesentliche Arten:

• Unser AI Agent: Ein autonomer Agent, der Kunden rund um die Uhr sofortige, genaue Antworten gibt. Er löst häufige Probleme selbst und sorgt so jedes Mal für eine qualitativ hochwertige Antwort.

• Unser AI Copilot: Ein Assistent für Ihre menschlichen Agenten, der in Sekundenschnelle qualitativ hochwertige Antworten entwirft. Dies hilft, Konsistenz zu wahren, verkürzt die Antwortzeiten und bringt neue Agenten fast sofort auf ein professionelles Niveau.

eesel AI Copilot bietet einen Entwurf einer Antwort als Teil einer KI-gestützten Qualitätssicherungsstrategie.

Das Ergebnis ist, dass Ihre Servicequalität direkt an der Quelle automatisiert wird, um jede Konversation zu einer guten zu machen.

Den Kreis schließen: Erkenntnisse zur Produktverbesserung nutzen

Der wahre Zauber passiert, wenn Sie diese beiden Welten verbinden. Die Daten aus Ihren Support-Gesprächen sollten direkt Ihr Produkt informieren und verbessern.

Support-Daten in umsetzbares Produktfeedback verwandeln

Denken Sie darüber nach, wie Feedback normalerweise von Support- zu Produktteams gelangt. Es ist oft manuell, anekdotisch und leicht zu übersehen. Ein Support-Agent könnte eine Nachricht in Slack hinterlassen, die sagt: "Einige Leute beschweren sich über den Checkout-Prozess", aber dieses Goldstück geht oft verloren.

KI baut eine richtige Brücke zwischen diesen Teams, indem sie tausende einzelner Chats in strukturierte, datengesteuerte Erkenntnisse verwandelt. Sie kann automatisch Dinge wie folgende erkennen:

• Anstiege bei Fehlerberichten: Ein plötzlicher Anstieg von Tickets, die "Fehler 502" oder eine nicht funktionierende Funktion erwähnen.

• Bereiche der Benutzerverwirrung: Viele Fragen dazu, wie man etwas Bestimmtes macht, was wahrscheinlich auf ein UX- oder Dokumentationsproblem hinweist.

• Häufige Funktionsanfragen: Klare Themen in dem, was Kunden verlangen, was Ihnen helfen kann, Ihre Roadmap zu priorisieren.

Wie eesel AI beim KI-gestützten Qualitätssicherungs-Feedback-Loop hilft

Wir haben eesel AI entwickelt, um diesen automatisierten Feedback-Loop zu schaffen. Seine Analyse-Dashboards zeigen Ihnen nicht nur, wie die KI abschneidet; sie heben Wissenslücken hervor, die Fragen, die sie nicht beantworten konnte. Diese Lücken sind oft direkte Signale für unklare Dokumente, Produktprobleme oder neue Fehler.

Darüber hinaus kann unser AI Triage Feature automatisch neue Tickets lesen und kategorisieren. Es kann ein Ticket als "Fehlerbericht-Checkout" oder "Funktionsanfrage-API" kennzeichnen und kann sogar so eingerichtet werden, dass es sich mit Tools wie Jira Service Management integriert, um automatisch ein Problem für das Engineering-Team zu erstellen.

So schließen Sie den Kreis. Es schafft eine direkte, automatisierte Pipeline vom Kundenfeedback direkt zum Entwicklungsteam und verwandelt Ihre Support-Funktion in eine proaktive QA-Maschine.

Ein automatisierter Feedback-Loop mit KI-gestützter Qualitätssicherung.

Die Zukunft der KI-gestützten Qualitätssicherung ist sowohl ganzheitlich als auch KI-gesteuert

KI-gestützte Qualitätssicherung hat ihre alten Grenzen überschritten. Es geht nicht mehr nur darum, Code vor einer Veröffentlichung zu testen; es ist eine vollständige Strategie, die die gesamte Kundenreise abdeckt, von der ersten Codezeile bis zum letzten Support-Ticket.

Weltklasse-Qualität heute zu liefern bedeutet, dass Sie sowohl das Produkt, das Sie bauen, als auch den Service, den Sie bieten, meistern müssen. Sie sind keine getrennten Aufgaben, sondern zwei Seiten derselben Erfahrung. Die besten Unternehmen nutzen KI nicht nur, um bessere Software zu entwickeln, sondern um erstaunlichen Support zu bieten und dann die Erkenntnisse aus diesem Support zu nutzen, um ihre Software noch besser zu machen.

Wenn Sie Ressourcen in Ihre Vorveröffentlichungs-QA investiert haben, aber immer noch mit inkonsistentem oder langsamem Support zu kämpfen haben, könnte es an der Zeit sein, das Bild zu vervollständigen. Sehen Sie, wie eesel AI helfen kann, Ihre Support-Qualität zu automatisieren und Ihr Kundenserviceteam in einen strategischen Vorteil zu verwandeln. Starten Sie eine kostenlose Testversion oder buchen Sie eine Demo noch heute.