German Testing Magazin 11/2025 / Ralf Somplatzki, GEBIT Solutions GmbH

Praxisnaher Softwaretest durch eine KI-generierte Testdatenbasis 

Vor der Produktivsetzung von Software steht die schwerwiegende Frage im Raum: Was wird unser System in der „realen Welt“ tun? Denn der klinische Test genügt häufig nicht. Und damit stellt sich die Frage nach den Testdaten: Sind sie realitätsnah genug? Oder besteht die Gefahr, an der Wirklichkeit vorbeizutesten? Sind sie zu dicht an der Realität, schränken rechtliche Rahmenbedingungen oder Vereinbarungen mit dem Kunden ihre Nutzung stark ein. Wie weit kann KI helfen, Testdaten zu gewinnen, die praxisnah sind und dennoch frei zur Verfügung stehen? Wir haben es ausprobiert. 

Ein wichtiges Qualitätsmerkmal guter Softwaretests ist, dass sie die Interessen des Kunden adressieren: 

• Kann der Kunde seine Businessziele mit den Tests erreichen? 
• Findet der Kunde sich in der Softwarelösung wieder? 
• Ergibt sich für die Nutzer ein Gewinn durch die Nutzung des Systems (ein Arbeitsergebnis „von Wert“)? 
• Last but not least: Arbeitet die Software umfassend, vollständig und korrekt so, wie sie im Tagesgeschäft benötigt wird? 

Um den letzten Punkt zu verifizieren, ist ein wesentlicher Erfolgsfaktor, Szenarien zu prüfen, die der gelebten Praxis entsprechen. Allerdings ist es nicht immer möglich, echte Kundendaten in die Tests einzubeziehen, sei es aus Datenschutzgründen oder bei generischen Lösungen, weil sie schlicht nicht existieren. 

Letzteres ist auch bei der GEBIT Solutions GmbH der Fall, die Systeme und Systemkomponenten für Unternehmen der Retailbranche erstellt. Um praxisnahe Szenarien für Testzwecke heranzuziehen, wurde deshalb ein „virtuelles“ Unternehmen entwickelt, das einer anzunehmenden Kundenwirklichkeit entspricht. Der Bericht zeigt Optionen auf, die durch Nutzung von KI eine solche „Realisierung“ fördern und unterstützen.

Auch wenn das Beispiel branchentechnisch geprägt ist, lassen sich die Konzepte unproblematisch auf andere Anwendungsfälle übertragen.

Startpunkt und Vision 

Auf Basis einer Microservices-Architektur wurden Applikationen implementiert, die beispielhaft den Einsatz der Services bei unseren Kunden abbilden. 

Um dies auf Basis realitätsnaher Anwendungsfälle zu prüfen, werden Daten und Szenarien benötigt, die dem gemeinsamen Nenner der Kundenzielgruppe entsprechen. Daraus lassen sich folgende Anforderungen an die Testdatenbasis ableiten: 

• Ein „virtuelles“ Unternehmen, das die typischen Strukturen unserer gemeinsamen Kunden widerspiegelt. 
• Eine Datenbasis, die repräsentativ für die Daten der Projekte ist und den Alltag der Kunden widerspiegelt. 
• Ein Setup, das unserer Musterlösung entspricht, um die vom Kunden erwarteten Präsentationsmöglichkeiten zu erhalten. 

Im beschriebenen Beispiel wird ein neues, virtuelles Unternehmen entwickelt: Die „GeStore Holding“ (siehe Abb. 1). Eine definierte Organisation mit Tochtergesellschaften, Standorten und Personen mit Rollen und Rechten …

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