Speisekarte
Speisekarte
Agentic AI, entwickelt für Softwarequalität.
Die End-to-End-Plattform, die Anforderungen liest, Tests generiert, diese ausführt und Ihre Testsuite pflegt — auf Ihrer Infrastruktur, zu Ihren Bedingungen.
Die Herausforderung
CI/CD liefert schneller. Die QA-Kapazität nicht. Regulierungsbehörden sind jetzt Teil der Diskussion.
60–70%
wird für die Wartung bestehender Tests aufgewendet – nicht für das Schreiben neuer
DORA
Solvency II · PSD2 — Qualität ist jetzt ein Prüfungsthema. Aufsichtsbehörden wollen Nachweisketten, keine Screenshots.
Generisch
KI ≠ QA KI
KI ≠ QA KI
Codierungsassistenten generieren Code. Sie führen keine Testsuiten aus, überwachen sie nicht und warten sie nicht.
Traditionelle QA-Tools nutzen KI nicht nativ
Manuelles Skripting und getrennte Automatisierung können bei kürzeren Release-Zyklen nicht mithalten.
Generische KI-Assistenten generieren Tests ohne Governance
Keine Prüfpfad, kein Projektkontext, keine Integration in den QA-Lebenszyklus – und keine Kontrolle über die Datenresidenz.
Keine Rückverfolgbarkeit zwischen Anforderungen, Tests und Ausführung
Die Qualitätsberichterstattung wird zum Rätselraten. Die behördliche Beweisführung ist unvollständig oder fehlt gänzlich.
Qualitätsteams brauchen ihre eigene KI
Agentenbasiert, gesteuert und auf Ihrer Infrastruktur – kein generisches Produktivitätstool für einzelne Ingenieure.
Fähigkeiten
Sechs Funktionen. Eine Plattform. Speziell für die QA-Abteilung entwickelt.
Von Anforderungen zu prüfungsfähigen Nachweisen. Kein generischer Code-Assistent – ein agentielles KI-System, spezialisiert auf Softwarequalität.
01
Anforderungen → Testfälle
Von Jira, ALM oder Spezifikationstexten zu ausführbaren Testfällen – automatisch.
- Positive Fälle, negative Fälle und Grenzfälle
- Verbindet mit Jira · ALM · Confluence
- Freitext-Eingabe von PMs oder BAs
- Reduzierter technischer Vorbereitungsaufwand
02
Multi-Framework-Generierung
Produktionsreife Skripte für alle wichtigen Frameworks. Kein proprietärer Runtime.
- Selenium · Cypress · Playwright
- Robot Framework
- Offene Standards rein, offene Standards raus
03
Autonome Instandhaltung
Agenten erkennen veraltete, fehlerhafte und redundante Tests und refaktorieren sie automatisch.
- Erkennung von veralteten oder redundanten Tests
- Selbstheilende Skripte nach Codeänderungen
- Auswirkungsanalyse bei jedem Commit
04
Deckungs- und Lückenanalyse
Funktionale Abdeckungskarten, Lückenempfehlungen und risikogewichtete Bewertung.
- Funktionale Abdeckung Analyse
- Empfehlungen für Lücken und neue Szenarien
- Redundanz- und Duplikaterkennung
05
Intelligente Ausführungsanalyse
Anwendungsfehler von Skriptfehlern trennen. Mustererkennung über mehrere Läufe hinweg.
- App- vs. Skriptfehlerklassifizierung
- Fehlermustererkennung
- Einblicke zur Weiterentwicklung der Suite
06
Auditierfähige Nachverfolgbarkeit
Anforderung → Test → Ausführung → Ergebnis. Signiert, archiviert, auf Abruf abrufbar.
- Vollständige DORA / Solvency II / PSD2 Nachweiskette
- RBAC, Protokolle und Aufbewahrungsrichtlinien
- Regulator-bezogene Beweise in einer einzigen Abfrage
Vergleich
Warum Qualigentic?
Generische KI ist ein Produktivitätswerkzeug für einzelne Ingenieure. Qualigentic ist eine Plattform für die QA-Funktion.
| Fähigkeit | Generische KI-Assistenten | Qualigentic |
|---|---|---|
| Testcode aus Anforderungen generieren | Nur Vorschlag | ✓ Produktionsreif |
| Tests ausführen, nicht nur schreiben | Nein | ✓ |
| Die Suite autonom instand halten | Nein | ✓ |
| Multi-Framework-Ausgabe (Selenium, Cypress, Playwright, Robot) | Teilweise | ✓ |
| Anforderung → Test → Ausführung → Archiv Kette | Nein | ✓ |
| Datensouveränität / On-Premise-Option | Nur Cloud | ✓ On-prem available |
| DORA / Solvency II / PSD2 Audit-Nachweise | Nein | ✓ |
| Pricing model | Per-token (developer seat) | Platform + services |
ChatGPT, Claude direct, GitHub Copilot, Gemini Code Assist schlagen Code vor. Sie besitzen nicht die QA-Funktion.
Architektur
Open standards in. Open standards out. Customer infrastructure throughout.
Multi-model AI support, agentic orchestration and deployment options to fit every context — including regulated industries.
Eingaben
Funktionale Anforderungen
User Stories / Spezifikationen
Bestehende Tests
Jira · ALM · Confluence
Free-text from PMs
→
Qualigentic Platform
RAG-Engine
Project context, test patterns, organisational memory
Agentic Orchestration
Multi-step planning, tool use, human-in-the-loop checkpoints
Multi-LLM Layer
Llama · Mistral · Anthropic · Azure OpenAI · AWS Bedrock
Fine-Tuning (PEFT / LoRA)
Customer-specific adaptation. Weights stay on customer infrastructure.
Governance & Audit
RBAC · Signed evidence chain · Retention · DORA-aligned controls
CI/CD-Integration
GitHubGitLabAzure DevOpsJenkinsBitbucket
→
Ausgaben
Selenium-Skripte
Cypress-Skripte
Playwright-Skripte
Robot Framework
Coverage reports
Audit evidence
Bereitstellungsoptionen
On-Premise
Your data centre. Open-source self-hosted models (Llama, Mistral). No data egress under any condition. Recommended for banking, insurance, healthcare and government.
Private Cloud
Your tenant. Azure AI Foundry, AWS or GCP — customer-owned. Bring-your-own model and keys. Region pinning for EU, US, JP data residency.
SaaS
Caixa Mágica managed. Fastest time-to-value for non-regulated workloads. EU-hosted, SOC 2-style controls, Anthropic / OpenAI / Azure OpenAI selectable.
Tiering is by capability, not by deployment. All tiers support on-premise, private cloud and SaaS. Regulated clients can start on-premise from day one — no lock-in to a cloud-only path.
Pakete
Tiers by capability, not by deployment.
From first AI adoption in QA to mission-critical operations in regulated industries. All tiers support on-premise, private cloud and SaaS.
Vorspeise
QA teams adopting AI for the first time
- Multi-Framework-Testgenerierung
- Requirements → executable scripts
- Dashboards und Berichte
- Single-team scope
- Any deployment model
Am beliebtesten
Beruflich
Teams scaling QA across products
- Alles im Starter
- Autonomous test maintenance
- Coverage & gap analytics
- Intelligent execution analysis
- CI/CD deep integration
- Multi-team scope
Unternehmen
Mission-critical operations, regulated industries
- Alles im Profi
- Full DORA / Solvency II / PSD2 audit chain
- Fine-tuning (PEFT / LoRA) on customer infrastructure
- SLA + dedicated success engineering
- Co-created roadmap
- QA / TestOps consulting
Regulated clients can buy Starter on-premise from day one. Commercial flexibility is part of the offering.
FAQ
Häufig gestellte Fragen.
How is Qualigentic different from a generic AI coding assistant?
Generic AI assistants like ChatGPT, GitHub Copilot or Gemini Code Assist suggest code — they do not execute, monitor or maintain a test suite. Qualigentic is an agentic platform built around the QA function: it reads requirements, retains project context through RAG, generates production-ready tests, runs them, analyses failures, and maintains the suite — all with a governed audit chain.
Which frameworks are supported?
Selenium, Cypress, Playwright and Robot Framework are first-class. There is no proprietary runtime — all generated scripts use open standards. Additional frameworks can be enabled via the platform's adapter layer in the Enterprise tier.
Can Qualigentic run fully on-premise?
Yes — and this is available from the Starter tier, not just Enterprise. On-premise deployments use open-source self-hosted models (Llama, Mistral and others). Fine-tuning weights (PEFT / LoRA) never leave the customer's perimeter. No data egress under any condition.
How does Qualigentic handle regulatory compliance requirements?
The platform produces a signed audit evidence chain from requirement through to archived result, designed against DORA Articles 6 & 9, Solvency II Pillar 2, and PSD2 Article 95. Enterprise-tier customers get full RBAC, retention policies, and regulator-facing evidence retrievable on demand.
What does a typical pilot look like?
A time-boxed 6–8 week engagement: one application, one framework, one defined success criterion. Weeks 1–2 cover discovery and environment setup; weeks 3–5 run the first generation and execution cycles; weeks 6–7 validate coverage and produce a regulator-facing evidence sample; week 8 delivers an executive readout with ROI calculation and expansion plan. The pilot fee is credited 100% against the year-one platform fee on conversion.
Which AI models does Qualigentic use?
Qualigentic is model-agnostic. Supported options include open-source self-hosted models (Llama, Mistral), Anthropic Claude (preferred partner), Azure OpenAI / OpenAI, and AWS Bedrock. Customers choose the provider that fits their compliance scope — no Qualigentic lock-in.
Does Qualigentic replace QA engineers?
No. It removes the manual scaffolding, maintenance and triage work — freeing engineers to focus on test strategy, complex scenarios and quality engineering. Humans approve, escalate and override at every step of the agentic loop.
Los geht'sAgentic AI for Software Quality.
Agentic AI for Software Quality.
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Personalised demo, no commitment. We'll show how Qualigentic fits your context — frameworks, infrastructure and governance. Pilot fee credited 100% on conversion.