Die Landschaft des Softwaretestens durchläuft einen Paradigmenwechsel mit dem Aufkommen von Software Engineering 3.0, bei dem große Sprachmodelle (LLMs) zentral für die Qualitätssicherung werden. Dieser Artikel bietet einen praktischen Leitfaden zur Implementierung von LLM-gesteuertem Testen, der die automatische Testfallgenerierung aus Anforderungen, intelligente Fehlervorhersage anhand historischer Daten und dynamische Testausführungsorchestrierung abdeckt. Basierend auf realen Erfahrungen im chinesischen Tech-Ökosystem zeigt er, wie Teams den manuellen Aufwand um bis zu 40% reduzieren und gleichzeitig die Abdeckung verbessern können. Zu den wichtigsten Herausforderungen gehören Modellhalluzination, Datenschutz und Integration in bestehende CI/CD-Pipelines. Für Engineering-Leiter, die KI in der Qualitätssicherung evaluieren, bietet dies einen konkreten Ausgangspunkt mit klar dargelegten Chancen und Fallstricken.
Ein Trendbericht darüber, wie große Sprachmodelle das Softwaretesten verändern, mit umsetzbaren Erkenntnissen aus dem chinesischen Tech-Ökosystem.