Prompt Engineering für Softwaretester: Was Sie 2026 wirklich wissen müssen

Prompt Engineering wird 2026 zur Schlüsselkompetenz für Softwaretester. Erfahre, wie KI die QA revolutioniert und warum nur die richtigen Prompts den Unterschied zwischen mittelmäßigen und herausragenden Testergebnissen machen.

Die rasante Entwicklung von KI-Tools wie ChatGPT, Claude oder Copilot verändert den QA-Bereich grundlegend. Für Tester bedeutet das: Prompt Engineering wird bis 2026 zu einer unverzichtbaren Kernkompetenz. Wer KI gezielt steuert, steigert Effizienz, Qualität und Geschwindigkeit im gesamten Testprozess.

Qualitätssicherung am Wendepunkt

Die QA befindet sich aktuell in einer Transformationsphase. In einem von der andagon academy organisierten Webinar zeigt Hubert Niewiński, dass Prompt Engineering nicht nur ein Trend ist, sondern eine strategische Notwendigkeit für jede moderne QA-Abteilung.

Webinar verpasst? Hier geht’s zur Aufzeichnung

Warum Prompt Engineering für Tester essenziell wird

Tester entwickeln sich vom Fehlersucher zum Prompt-Architekten. Statt starre Testskripte zu pflegen, nutzen sie KI-basierte Systeme, die sich dynamisch an neue Anforderungen anpassen. Dadurch entsteht mehr Raum für strategische Aufgaben wie Testplanung, Risikoanalyse und exploratives Testen.

Prompt Engineering als Schlüsselkompetenz

Die Qualität eines Prompts bestimmt, wie brauchbar die KI-Ausgaben sind. Präzise Formulierungen, klarer Kontext und definierte Ausgabeformate sind entscheidend, besonders in Unternehmen, die selbst generative KI einsetzen und intern über Prompts steuern.

Klassisches Testen vs. KI-gestützte Testautomatisierung

Während klassische Testautomatisierung viel Zeit für Skriptpflege bindet, generieren KI-Tools Testszenarien automatisch und passen sich selbstständig an Änderungen an. Das führt zu höherer Geschwindigkeit und geringeren Wartungskosten.

Anwendungsfälle für KI-Prompts in der QA

Testfallerstellung: KI erstellt Tests aus User Stories oder Code in kürzester Zeit.

Testdaten: Synthetische Daten können gezielt über Prompts erzeugt werden.

Bug Reports: KI strukturiert und formuliert Reports effizient.

Testplanung: KI unterstützt bei Priorisierung, Risikoanalyse und Coverage.

Coverage-Lücken: KI identifiziert potenzielle Edge Cases und fehlende Tests.

Wichtige QA-Einsatzbereiche für Prompts

Testfallerstellung: KI kann Testfälle aus User Stories oder Quellcode generieren und so den Aufwand enorm reduzieren.

Testdaten: Synthetische, realistische Daten entstehen direkt per Prompt. Beispiel: „Generate a JSON dataset with 10 records for testing a user profile module. Include fields for user ID, name, email, age (18–65), registration date, and subscription type.“

Bug Reports: KI strukturiert und präzisiert Fehlerberichte, wenn der Prompt klar vorgegeben ist.

Best Practices:

1. Struktur angeben: Zusammenfassung, Schritte, erwartetes Ergebnis, tatsächliches Ergebnis, Umgebung.
2. Format festlegen, z. B. Tabelle oder nummerierte Liste.

Testplanung & Priorisierung: Beispiel: „Given these user stories and limited test time of 3 days, recommend a test prioritization strategy with justification. Consider business impact, technical complexity, and user visibility.“

Risikoanalyse: Beispiel: „Als Product Risk Analyst analysiere diese User Stories und erstelle eine Risikomatrix mit Prioritätsstufen von 1–5.“

Was gute Prompts ausmacht

• Spezifisch formulieren
• Vollständigen Kontext liefern
• Klare Ausgabeformate festlegen
• Rollenbasierte Prompts nutzen
• Wiederverwendbare Templates bauen

Beispiele:

• „Als Product Risk Analyst erstelle eine Risikomatrix aus diesen User Stories.“
• „Agier(e) als Senior SDET und überprüfe den folgenden Code auf Risiken.“
• „Erstelle einen strukturierten Bug-Report mit Schritten, Ergebnissen und Umgebung.“

Häufige Fehler im Prompt Engineering

• Zu vage oder überladene Prompts
• Fehlender Kontext
• Suggestive Fragestellungen
• Zu starke Abhängigkeit von KI ohne menschliche Prüfung
• Mehrere Aufgaben pro Prompt statt klarer Trennung

KI-gestütztes Testmanagement, das die schwere Arbeit übernimmt

Auch wenn Prompt-Engineering-Fähigkeiten hilfreich sind, müssen Sie nicht bei null anfangen. Testmanagement-Systeme wie aqua cloud verfügen über KI-Copilots, die bereits auf Testkonzepte trainiert sind und innerhalb von Sekunden umfassende Testfälle generieren. Die domänenspezifische KI von aqua versteht den Kontext Ihres Projekts und liefert Vorschläge, die wirklich funktionieren. Teams, die sie nutzen, sparen durchschnittlich über 12 Stunden pro Tester und Woche und reduzieren den Pflegeaufwand ihrer Tests um bis zu 95 %.

Fazit

Prompt Engineering ist eine zentrale Kompetenz für Tester, die 2026 relevant bleiben wollen. Es beschleunigt die Testfallerstellung, verbessert die Datenqualität, hilft bei Bug Reports und optimiert Testplanung sowie Risikoanalyse. KI ersetzt Tester nicht — sie erweitert ihre Fähigkeiten und schafft Freiraum für komplexere Aufgaben.

• Prompt Engineering wird bis 2026 Standard in der QA.
• KI schafft Effizienz: Tester gewinnen Zeit für anspruchsvollere Tätigkeiten.
• Klare Prompts verhindern „Garbage In, Garbage Out“.
• Templates und iterative Verfeinerung erhöhen Qualität und Konsistenz.
• Menschliche Expertise bleibt essenziell.