KI wird zur Grundkompetenz im Testing.
Wer heute im Softwaretest arbeitet, muss morgen nicht nur klassische Testmethoden beherrschen. Gefragt sind QA-Professionals, die GenAI sinnvoll einsetzen, KI-basierte Systeme verstehen und Risiken von KI-Ergebnissen einschätzen können.
KI ersetzt Testing nicht. Aber sie verändert, welche Tester gebraucht werden.
Der entscheidende Unterschied liegt nicht darin, ob jemand schon einmal ein KI-Tool geöffnet hat. Entscheidend ist, ob KI-Ergebnisse fachlich bewertet, Risiken erkannt und Testprozesse sinnvoll angepasst werden können.
KI als Werkzeug im Testprozess
Testideen, Testfälle, Reviews, Defect Reports oder Testdaten: GenAI kann unterstützen. Aber nur, wenn Prompts, Kontext, Qualitätsprüfung und menschliche Kontrolle stimmen.
KI als System unter Test
Chatbots, ML-Funktionen, RAG-Systeme oder KI-basierte Empfehlungen verhalten sich nicht immer deterministisch. Sie brauchen eigene Qualitätskriterien und Testansätze.
KI als berufliches Profil
Klassisches Testing bleibt wichtig. Stärker wird es, wenn es mit GenAI-Kompetenz, AI Testing und Verständnis für KI-Risiken kombiniert wird.
CT-GenAI und CT-AI: ähnlich klingend, aber mit unterschiedlichem Fokus.
Beide Kurse gehören in die moderne QA-Welt. Der Unterschied ist einfach: CT-GenAI zeigt, wie Sie generative KI im Testing nutzen. CT-AI zeigt, wie Sie KI-basierte Systeme testen.
ISTQB CT-GenAI
Der richtige Kurs, wenn Sie generative KI im Testalltag sicher, produktiv und kontrolliert einsetzen möchten.
- GenAI und LLMs im Testing verstehen
- Prompts für Testaufgaben sinnvoll formulieren
- Testideen, Testfälle und Reviews mit GenAI unterstützen
- Halluzinationen, Fehler und Grenzen erkennen
- KI-Ausgaben fachlich prüfen und verantwortungsvoll nutzen
ISTQB CT-AI
Der richtige Kurs, wenn Sie KI-basierte Systeme, ML-Funktionen oder AI-Komponenten professionell testen möchten.
- Grundlagen von KI und Machine Learning verstehen
- AI-spezifische Qualitätsmerkmale bewerten
- Datenqualität, Bias, Robustheit und Drift einordnen
- Teststrategien für KI-basierte Systeme entwickeln
- KI-Risiken im Softwaretest systematisch betrachten
Welcher Kurs passt zu Ihnen?
So bauen Sie KI-Kompetenz im Testing sinnvoll auf.
Nicht jeder braucht sofort alles. Entscheidend ist, ob Sie KI vor allem anwenden, KI-basierte Systeme testen oder ein breiteres AI-Quality-Profil aufbauen möchten.
Grundlage sichern
Klassische Testkompetenz bleibt die Basis. Ohne sauberes Verständnis von Testanalyse, Testdesign und Qualitätssicherung bleibt KI nur ein Werkzeug ohne Kontrolle.
GenAI im Testing nutzen
Lernen Sie, wo generative KI im Testprozess wirklich hilft und wie Sie Ergebnisse prüfen, verbessern und verantwortungsvoll einsetzen.
AI-Systeme testen
Verstehen Sie, wie KI-basierte Systeme geprüft werden: mit Blick auf Daten, Modellverhalten, Bias, Robustheit, Drift und AI-spezifische Qualität.
KI-Kompetenz ist mehr als ein Zertifikat.
Ein Zertifikat ist wertvoll, wenn dahinter echtes Verständnis steht. Deshalb verbinden unsere Trainings prüfungsrelevantes Wissen mit praxisnaher Einordnung: Was bedeutet KI konkret für Testalltag, Teststrategie, Qualität und Verantwortung?
Sie verstehen die Sprache moderner KI-Projekte
Begriffe wie LLM, Prompt, Bias, Drift, RAG oder Human Oversight werden fachlich einordenbar.
Sie können KI-Ergebnisse kritisch bewerten
Sie verlassen sich nicht blind auf plausible Antworten, sondern prüfen Qualität, Risiken und Grenzen.
Sie bleiben im QA-Umfeld anschlussfähig
KI verändert Rollen, Tools und Erwartungen. Wer Testing und KI verbindet, wird relevanter.
Sie können Teams und Projekte besser unterstützen
Ob Testfälle mit GenAI oder Teststrategie für KI-Systeme: Sie bringen Struktur in ein oft unscharfes Thema.
Was viele vor der Kurswahl wissen möchten.
Muss ich programmieren können?
Für CT-GenAI steht nicht Programmierung im Mittelpunkt, sondern der sinnvolle und kontrollierte Einsatz generativer KI im Testing. Für CT-AI hilft technisches Verständnis, der Kurs ist aber auf Testing-Kompetenz und das Verständnis KI-basierter Systeme ausgerichtet.
Ist CT-GenAI leichter als CT-AI?
CT-GenAI ist für viele der niedrigschwelligere Einstieg, weil der Fokus auf generativer KI als Werkzeug im Testprozess liegt. CT-AI geht stärker in Richtung KI-Systeme, Qualitätsmerkmale, Daten, Modellverhalten und Teststrategie.
Welcher Kurs ist für den Jobmarkt sinnvoller?
Das hängt vom Ziel ab. Wer KI im Testalltag einsetzen möchte, startet sinnvoll mit CT-GenAI. Wer in Projekten mit KI-basierten Systemen arbeitet oder QA-Verantwortung übernimmt, profitiert stark von CT-AI. Für ein klares AI-Quality-Profil ist die Kombination beider Kurse am stärksten.
Reicht Prompt Engineering?
Nein. Prompting ist nur ein Teil. Entscheidend ist, ob Sie die Ergebnisse bewerten können: fachlich, qualitativ, risikobezogen und im Kontext des Testprozesses.
Dann geht es nicht nur um einzelne KI-Skills, sondern um sichere KI-Nutzung im Team.
Wir unterstützen Unternehmen dabei, GenAI, KI-Tools und KI-basierte Systeme kontrolliert, dokumentiert und prüfbar einzusetzen - mit AI Literacy, KI-Audit-Readiness, Governance, Teststrategie und praxisnaher QA-Beratung.