Effektive KI Software-Tests mit LLMs
LLMs gezielt für Testfälle, Testautomatisierung, Fehleranalyse und sichere KI-Workflows nutzen
- Testfälle mit LLMs erstellen
- Prompt Engineering im Softwaretest
- Bug-Reports mit KI strukturieren
- 2 Tage
- Aufbau
- Online
- 4,9 7 Bewertungen
- Garantierte Termine Diese Termine finden statt
- Online Live per Videokonferenz
- max. 8 Teilnehmerinnen und Teilnehmer pro Gruppe
- Keine Vorkasse Rechnung nach dem Seminar
Das nimmst du mit
- Testfälle mit LLMs erstellen
- Prompt Engineering im Softwaretest
- Bug-Reports mit KI strukturieren
- Halluzinationen sicher erkennen
- EU AI Act im Testing einordnen
- RAG und LLMOps im Testprozess
Passt das zu dir?
Damit du den Tag wirklich mitnimmst, lohnt sich ein kurzer Abgleich.
Richtig für dich, wenn
- Software-Testerinnen und Software-Tester, Testmanagerinnen und Testmanager sowie QA-Verantwortliche
- Testautomatisierungs-Ingenieurinnen und Testautomatisierungs-Ingenieure mit Bedarf an KI-gestützten Testabläufen
- Software-Entwicklerinnen und Software-Entwickler, die LLMs für Testfälle, Bug-Reports und Automatisierung nutzen möchten
- Product Owner, Business-Analystinnen und Business-Analysten sowie Projektleitungen mit Verantwortung für Softwarequalität
Das bringst du mit
- Erfahrung in der Software-Entwicklung oder im Softwaretest
- Grundverständnis von Testprozessen, Testfällen und Fehlerberichten
- Kenntnisse aus dem ISTQB® Certified Tester Foundation 4.0 sind hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich
- Erfahrung mit Anforderungen oder User Stories, etwa aus dem IREB® Foundation Level 3.0, erleichtert die Übungen
- Keine spezifischen Vorkenntnisse zu generativer KI oder Prompt Engineering erforderlich
Dein Lernweg
Tag 1: Grundlagen und Setup
Der Einstieg ordnet generative KI und Large Language Models im Softwaretest ein. Behandelt werden typische Einsatzfelder, Qualitätskriterien, Grenzen und Grundsätze für verlässliche KI-Ergebnisse.
- Überblick über generative KI und LLMs
- Einsatzfelder im Softwaretest
- Qualitätskriterien für KI-Antworten
- Grenzen und Fehlertypen
- Einführung in die LLM-Workbench
Tag 1: Prompt Engineering für Testaufgaben
Der zweite Abschnitt vermittelt Prompting-Techniken für reproduzierbare, prüfbare und testnahe Ergebnisse. Im Mittelpunkt stehen Rollen, Kontext, Eingabeformate, Constraints, Beispiele, Iteration und Bewertung.
- Strukturierte Prompts für Testartefakte
- Rollen, Kontext und Constraints
- Few-shot-Techniken im Softwaretest
- Checklisten und negative Vorgaben
- Output-Formate für Testdokumente
Tag 1: Testfälle, Testdesign und Automatisierung mit LLMs
Dieser Block zeigt, wie LLMs Testfälle erstellen, vorhandene Testfälle verbessern und Automatisierungsideen vorbereiten. Übungen verbinden Anforderungen, User Stories und Qualitätskriterien mit konkreten Testartefakten.
- Testfälle aus Anforderungen ableiten
- Vorhandene Testfälle verbessern
- Äquivalenzklassen und Grenzwerte nutzen
- Testdaten mit LLMs erzeugen
- Automatisierungsentwürfe und Assertions vorbereiten
Tag 2: Fehleranalyse und Reporting mit KI
Der zweite Seminartag beginnt mit KI-gestützter Fehleranalyse. Bearbeitet werden Logs, Fehlermeldungen, Hypothesen, Reproduktionsschritte, Priorisierung und präzise Bug-Reports für unterschiedliche Zielgruppen.
- Logs und Fehlermeldungen analysieren
- Hypothesen und Ursachen strukturieren
- Reproduktionsschritte formulieren
- Bug-Reports zielgruppengerecht erstellen
- Qualitätschecks für Fehlerberichte anwenden
Tag 2: Risiken, Compliance und verantwortungsvoller Einsatz
Dieser Abschnitt behandelt technische, organisatorische und regulatorische Risiken beim Einsatz generativer KI im Softwaretest. Übungen zeigen, wie Halluzinationen provoziert, erkannt, überprüft und durch geeignete Maßnahmen reduziert werden.
- Halluzinationen und Verzerrungen erkennen
- Verifikationstechniken für KI-Ergebnisse
- Datenschutz und sensible Testdaten
- Cybersecurity-Risiken im KI-Einsatz
- Energieverbrauch und Nachhaltigkeitsaspekte
- EU AI Act im Testkontext einordnen
Tag 2: Tools, RAG, Integration und Transfer
Zum Abschluss werden KI-Funktionen in Testwerkzeugen, RAG für Unternehmensdaten, Grundlagen von Fine-Tuning, LLMOps und KI-Agenten betrachtet. Der Transfer unterstützt die Planung geeigneter KI-Workflows im eigenen Testprozess.
- Testwerkzeuge mit GenAI-Funktionen
- RAG für Unternehmensdokumente
- Analyse großer Dokumente
- Integration in Testprozesse
- Fine-Tuning, LLMOps und KI-Agenten
- Transferplan für den Testalltag
Klarheit von Anfang an
Format, Ablauf und alles, was schon enthalten ist. Keine Überraschungen, nur Fokus auf dein Ergebnis.
- Live-OnlineInteraktiv per Videokonferenz, von überall
- Montag09:00 bis 16:00 Uhr
2 Tage
Kompakt aufgebaut, damit du schnell ins Tun kommst.
max. 8
Kleine Gruppe, damit genug Raum für deine Fragen bleibt.
- Trainergeführte Einführung in generative KI, LLMs und Prompt Engineering
- Hands-on-Übungen mit der LLM-Workbench und testnahen Aufgabenstellungen
- Fallarbeit zu Testfällen, Test-Suiten, Bug-Reports und Dokumentanalyse
- Gemeinsame Auswertung von KI-Ergebnissen anhand fachlicher Qualitätskriterien
- Tool-Demonstrationen zu GenAI-Funktionen, RAG und virtuellen Testabläufen
- Diskussion konkreter Einsatzszenarien, Risiken und Transfermaßnahmen
Das ist immer dabei
- Ausführliche Schulungsunterlagen und Praxisbeispiele
- Teilnahmezertifikat
- Übungsumgebungen und Beispieldaten
- Nachbetreuung per E-Mail nach dem Seminar
Sichere dir deinen Platz
Wähle den Termin, der zu dir passt. Online live dabei oder vor Ort, ganz wie es für dich passt.
- Erfahrene IT-Trainer aus der Praxis
- Keine Vorkasse, Rechnung nach dem Seminar
- Kostenfreie Umbuchung bis 14 Tage vor Start
Lieber das ganze Team?
Bring dieses Seminar zu euch ins Haus oder lass uns ein Programm bauen, das genau auf euer Unternehmen passt.
Inhouse-Schulung
Wir kommen zu dir und schulen dein Team genau auf eure Praxis.
- Komplett auf eure Use-Cases und Tools zugeschnitten
- Termin und Ort bestimmst du, vor Ort oder Live-Online
- Ein fester Pauschalpreis statt Preis pro Person
Firmen-Seminar
Ein individuelles Programm, das wir auf eure Ziele zuschneiden.
- Frei kombinierbare Module aus unserem Themenkatalog
- Skalierbar von der Kleingruppe bis zur ganzen Belegschaft
- Begleitung über mehrere Termine hinweg möglich
Das sagen Teilnehmerinnen und Teilnehmer
Echte Rückmeldungen aus den Feedbackbögen dieses Seminars.
Ich war sehr zufrieden mit dem Kurs. Er hat meinen Erwartungen voll erfüllt. Gute Präsentation und viele nützliche praktische Uebungen.
- Wissen
- 5,0
- Verständlichkeit
- 5,0
- Struktur
- 5,0
- Praxis
- 4,0
- Stimmung
- 5,0
Gut vorbereitet mit vielen Beispielen. Der Start war etwas zu Basic, das Ziel aber wurde erreicht.
- Wissen
- 4,0
- Verständlichkeit
- 4,0
- Struktur
- 5,0
- Praxis
- 5,0
- Stimmung
- 4,0
Sehr informativer Kurs, der viele Aspekte des KI-Themas abdeckt. Klare Weiterempfehlung!
- Wissen
- 5,0
- Verständlichkeit
- 5,0
- Struktur
- 5,0
- Praxis
- 5,0
- Stimmung
- 5,0
Was mir besonders gefallen hat, war die praxisnahe Kursgestaltung.
- Wissen
- 5,0
- Verständlichkeit
- 4,0
- Struktur
- 5,0
- Praxis
- 5,0
- Stimmung
- 5,0
Deine IT-Schulungen München-Expertinnen und -Experten
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Antwort in der Regel am selben Werktag
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Fragen und Antworten zu Effektive KI Software-Tests mit LLMs
Worum geht es im Seminar „Effektive KI Software-Tests mit LLMs“ konkret?
Du lernst, wie generative KI und Large Language Models im Softwaretest für Testfälle, Testautomatisierung, Fehlerberichte und Dokumentanalyse eingesetzt werden. Dazu gehören Prompt Engineering, der Umgang mit Halluzinationen, RAG, LLMOps, KI-Agenten und die Einordnung regulatorischer sowie technischer Risiken.
Für wen ist die Schulung zu KI im Softwaretest geeignet?
Die Schulung richtet sich an Software-Testerinnen und Software-Tester, Testmanagerinnen und Testmanager, QA-Verantwortliche, Entwicklerinnen und Entwickler, Testautomatisierungs-Ingenieurinnen und Testautomatisierungs-Ingenieure sowie Product Owner und Business-Analystinnen und Business-Analysten. Sie passt besonders, wenn KI im Softwaretest strukturiert und überprüfbar genutzt werden soll.
Welche Voraussetzungen sind für das KI-Testing-Seminar sinnvoll?
Hilfreich sind Erfahrung in Software-Entwicklung oder Softwaretest und ein grundlegendes Verständnis von Testfällen, Fehlerberichten und Testprozessen. Spezifische Vorkenntnisse zu generativer KI oder Prompt Engineering sind nicht erforderlich, da die Grundlagen im Seminar aufgebaut werden.
Wie unterstützt Prompt Engineering beim Erstellen und Optimieren von Testfällen?
Prompt Engineering hilft, Anforderungen, User Stories oder Spezifikationen in strukturierte Testfälle zu überführen. Im Seminar übst du, Prompts mit Rollen, Kontext, Constraints und Ausgabeformaten so zu gestalten, dass KI-Ergebnisse nachvollziehbarer, vergleichbarer und leichter prüfbar werden.
Wie wird generative KI für Testautomatisierung und Fehlerberichte genutzt?
LLMs können Automatisierungsideen, Testdaten, Assertions und erste Skriptentwürfe liefern oder aus Logs und Beobachtungen strukturierte Bug-Reports erzeugen. Das Seminar legt dabei Wert auf Review-Strategien, fachliche Validierung und klare Grenzen der KI-Unterstützung. Für eine vertiefte Automatisierungsqualifikation passt anschließend der ISTQB® Certified Tester – Test Automation Engineer.
Welche Risiken beim Testen mit KI werden behandelt?
Behandelt werden Halluzinationen, fachliche Fehler, Bias, Datenschutz, Cybersecurity-Risiken, sensible Testdaten, Wissensverlust, Abhängigkeiten von Drittanbietern, Energieverbrauch und der EU AI Act. Ziel ist ein kontrollierter Einsatz von KI im Softwaretest mit klaren Prüfschritten und Leitplanken.
Was bedeutet RAG beim KI-gestützten Softwaretest?
RAG steht für Retrieval Augmented Generation und verbindet ein LLM mit bereitgestellten Dokumenten oder Wissensquellen. Dadurch lassen sich umfangreiche Anforderungen, Spezifikationen oder Handbücher testbezogen auswerten, ohne sich ausschließlich auf das allgemeine Modellwissen zu verlassen.
Was ist der konkrete Nutzen nach zwei Seminartagen?
Nach zwei Tagen kannst du geeignete KI-Anwendungsfälle im Softwaretest auswählen, Prompts für typische Testaufgaben formulieren, KI-generierte Testartefakte bewerten und Risiken methodisch kontrollieren. Zusätzlich entsteht ein besseres Verständnis dafür, welche Testwerkzeuge, LLMs und Prozessschritte für den eigenen Kontext geeignet sind.
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Effektive KI Software-Tests mit LLMs
Nächster Termin: 05. Oktober 2026 · Online
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