KI gebaut für Qualitätssicherung und Testautomatisierung.
Multi-Framework-Enterprise-Plattform mit durchgängige Rückverfolgbarkeit, intelligente Ausführungsanalyse und Governance.
Leere Testsuiten verlangsamen Teams – und KI allein ist nicht die Lösung.
Manuelles Skripting und getrennte Automatisierung können bei kürzeren Release-Zyklen nicht mithalten.
Keine Audit-Spur, kein Projektkontext, keine Integration in den QA-Lebenszyklus.
Qualitätsberichterstattung wird zum Rätselraten. Nachweise zur Einhaltung von Vorschriften sind unvollständig.
Die Abdeckung wächst linear mit der Mitarbeiterzahl – bis KI, die auf QA spezialisiert ist, die Kurve durchbricht.
Eine End-to-End KI-Plattform für den QA-Lebenszyklus.
Von der Spezifikation zur Governance. Kein generischer Code-Assistent – KI spezialisiert auf Qualitätssicherung.
Intelligente Testgenerierung
Erstellen Sie schneller Multi-Framework-Suiten mit kontextbezogener KI.
- Szenarien aus Anforderungen
- Positive Fälle, negative Fälle und Grenzfälle
- Wiederverwendbare Vorlagen und Komponenten
- Ausführbare Skripte aus natürlicher Sprache
Anforderungen an die Automatisierung
Funktionale Spezifikationen in ausführbare Tests für verschiedene Frameworks umwandeln.
- Interpretation funktionaler Anforderungen
- Reduzierter technischer Vorbereitungsaufwand
- Manuelle zu automatisierte Testkonvertierung
Smart Suite Wartung
Wartung ist der stille Killer der QA-Geschwindigkeit. Nicht mehr.
- Erkennung von veralteten oder redundanten Tests
- Aktualisierungsvorschläge für geänderte Skripte
- Auswirkungsanalyse nach Codeänderungen
Ausführungsanalytik
Ergebnis-Analyse mit KI-Kontext für beschleunigte Fehlerbehebung.
- Fehlermustererkennung
- App- vs. Skriptfehlerklassifizierung
- Einblicke zur Weiterentwicklung der Suite
Abdeckung & Qualitätsoptimierung
Lücken und Chancen zur Stärkung der Abdeckung identifizieren.
- Funktionale Abdeckung Analyse
- Empfehlung zusätzlicher Szenarien
- Redundanz- und Duplikaterkennung
Steuerung & operativer Zugriff
Kontrolle, Nachverfolgbarkeit und Unternehmensreife von Anfang an.
- Anforderungs-Tests-Ausführungs-Rückverfolgbarkeit
- Versionskontrolle und methodische Konsistenz
- Zentrale Artefaktverwaltung
Warum TestPilot KI?
KI auf Qualitätssicherung spezialisiert – kein genereller Programmierassistent, kein Althergebrachtes Werkzeug.
| Fähigkeit | Traditionelle QA | KI-Codierassistenten | TestPilot KI |
|---|---|---|---|
| Native KI-Spezialist für Qualitätssicherung | — | Teilweise | ✓ |
| Gesammelter Projektkontext | — | — | ✓ |
| Anforderungs-Tests-Ausführungs-Rückverfolgbarkeit | — | — | ✓ |
| Fehlermusteranalyse | — | — | ✓ |
| Mehrere Framework-Unterstützung | Begrenzt | ✓ | ✓ |
| Unternehmensführung & Prüfung | — | — | ✓ |
| On-premise / Azure AI Foundry | ✓ | — | ✓ |
Flexibel, sicher und bereit für den Unternehmenseinsatz.
Multi-Modell-KI-Unterstützung und Bereitstellungsoptionen für jeden Kontext.
Cloud-API
OpenAI, Azure OpenAI, Anthropic, AWS Bedrock. Schnelle Einrichtung, sofortige Skalierbarkeit.
Azure KI-Schmiede
Verwaltete Modelle auf Azure. Native Compliance und Integration auf Unternehmensebene.
On-Premise
Ollama + Open-Source-Modelle. Daten verlassen niemals die Infrastruktur des Kunden.
Hybrid
API + On-Premise-Mix. Flexibilität je nach Anwendungsfall und Datenempfindlichkeit.
Wächst mit Ihrem Team.
Von der frühen Einführung von KI in der Qualitätssicherung bis hin zu geschäftskritischen Unternehmenseinsätzen.
Erste KI-Einführung im QA
- Multi-Framework-Testgenerierung
- Selenium, Cypress, Playwright, Robot Framework
- Anforderungen → automatisierte Skripte
- Dashboards und Berichte
Für Teams, die QA skalieren
- Alles im Starter
- Vorausschauende Anlagenwartung
- Abdeckungs- und Lückenanalyse
- Intelligente Ausführungsanalysen
- CI/CD-Integration
Kritische Vorgänge, mehrere Teams
- Alles im Profi
- Vollständige Steuerung und Prüfung
- On-premise / Azure KI Foundry Bereitstellung
- Feinabstimmung pro Kundenkontext
- SLA und dedizierter Support
Häufig gestellte Fragen.
Wie unterscheidet sich TestPilot AI von einem generischen Coding-Assistenten?
Generische KI-Assistenten generieren Code ohne QA-Kontext, Governance oder Nachverfolgbarkeit. TestPilot AI ist um den QA-Lebenszyklus herum aufgebaut: Es nimmt Anforderungen auf, behält den Projektkontext durch RAG bei, erstellt Tests mit Audit Trails und speist Ausführungsanalysen zurück in die Suite.
Welche Frameworks werden ohne zusätzliche Konfiguration unterstützt?
Selenium, Cypress, Playwright und Robot Framework sind erstklassig. Zusätzliche Frameworks können über die Adapter-Schicht der Plattform in der Enterprise-Edition aktiviert werden.
Kann die Plattform vollständig On-Premise betrieben werden?
Ja. Die Enterprise-Version unterstützt eine On-Premise-Bereitstellung mit Ollama und Open-Source-LLMs, wodurch sichergestellt wird, dass keine Daten die Infrastruktur des Kunden verlassen.
Wie geht TestPilot AI mit Datenschutz und Compliance um?
Alle Deployments sind DSGVO-konform. Enterprise-Pakete bieten zusätzlich RBAC, vollständige Audit-Protokollierung, Rückverfolgbarkeit zwischen Anforderungen, Tests und Ausführungen sowie die Option, die gesamte Inferenz lokal zu halten.
Wie lange dauert ein typisches Onboarding?
Starter-Teams sind innerhalb von Tagen produktiv. Professionelle Rollouts dauern typischerweise 2–4 Wochen inklusive CI/CD-Integration. Enterprise-Engagements werden pro Kunde spezifiziert.
Ersetzt TestPilot AI QA-Ingenieure?
Nein. Es eliminiert manuelle Gerüstbau-, Wartungs- und Triagearbeiten und gibt Ingenieuren die Freiheit, sich auf Teststrategie, komplexe Szenarien und Qualitätssicherung zu konzentrieren.
KI für Qualitätssicherung.
Lass uns reden.
Personalisierte Demo, unverbindlich. Wir zeigen Ihnen, wie TestPilot AI in Ihren Kontext passt – Frameworks, Infrastruktur und Governance.