Wie KI-gestütztes Testmanagement bei Wolters Kluwer eine konsistente Softwarequalität in großem Maßstab sichert

Vor fast zwei Jahrhunderten wurde Wolters Kluwer als Druckerei gegründet. In den letzten Jahrzehnten hat das Unternehmen eine umfassende digitale Transformation durchlaufen und neue Technologien schnell und umfassend ausgerollt. Dies ging Hand in Hand mit einem exponentiellen Wachstum, das besonders auf die hohe Qualität aller Produkte und Lösungen von Wolters Kluwer zurückzuführen ist.

Mit dem wachsenden Einsatz von KI – insbesondere in der Softwareentwicklung – sah sich Paul DiGrazia, Vice President of Quality Engineering bei Wolters Kluwer, vor die Aufgabe gestellt, eine Qualitätsstrategie zu entwickeln, die dem steigenden Volumen und Tempo KI-generierten Codes gerecht wird. Dabei stand vor allem im Fokus, Fehlerquellen aufzufangen, die durch KI entstehen und mit klassischen Testmethoden nur schwer zu identifizieren sind.

Die Lösung fand er im Tricentis qTest Copilot – einem leistungsstarken, kontextsensitiven KI-Assistenten innerhalb der qTest-Plattform. Dieser unterstützt sein Team dabei, Testfälle deutlich schneller zu erstellen und eine breite Abdeckung unterschiedlichster Anwendungsfälle sicherzustellen.

Paul DiGrazia gehörte zu den Ersten, die auf den qTest Copilot setzten. Kaum war die Betaversion verfügbar, stellte er sie in kürzester Zeit über 400 Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern der Qualitätssicherungsorganisation von Wolters Kluwer zur Verfügung. Heute, so schätzt DiGrazia, lassen sich mit qTest Copilot Testfälle mindestens 30 % schneller entwickeln. Die Vision reicht jedoch weit über den heutigen Einsatz hinaus: Im Endausbau strebt Wolters Kluwer eine vollständig integrierte Entwicklungsumgebung (IDE) an, in der Debugging und Codeerstellung parallel ablaufen. Für DiGrazia steht fest: KI-gestützte Qualitätssicherungstools wie qTest Copilot werden dabei eine Schlüsselrolle spielen – insbesondere durch die Geschwindigkeit und Skalierbarkeit, mit der sie die Testfallgenerierung unterstützen. Sie sind für ihn ein zentraler Baustein auf dem Weg zu einer hochautomatisierten, effizienten Entwicklungs- und Teststrategie.

Wie in allen Bereichen des Quality Engineerings spielt auch hier Transparenz eine zentrale Rolle – und genau darin sieht DiGrazia einen weiteren entscheidenden Vorteil von qTest Copilot. Das Tool ermöglicht eine präzise Nachverfolgung relevanter Kennzahlen, auf deren Basis das Team fundierte Go/No-Go-Entscheidungen für Releases treffen kann.

Das Quality Engineering Center of Excellence von Wolter Kluwer, das DiGrazie leitet, ist innerhalb der Digital Experience Group, dem Technologiezweig von Wolter Kluwer, angesiedelt. Die Gruppen versuchen gemeinsam, die Technologien der verschiedenen Geschäftsbereiche von Wolter Kluwer zu zentralisieren, um unternehmensweit einheitliche Standards und Tools durchzusetzen.

Ein Mantra ist im QE-Team von Wolters Kluwer dabei vorherrschend: „Exzellenz durch Innovation“. Diese Werte und Richtlinien sollen im großen Maßstab verfolgt und umgesetzt werden.

„Wir wollten, dass alles, was wir tun und jede Entscheidung, die wir treffen, diesem Mantra entspricht. Das hat funktioniert, und immer wenn wir uns auf dies besinnen, fördert das meiner Meinung nach eine konsistente Denkweise, die sich auf die gesamte Organisation positiv auswirkt“, erklärt DiGrazia.

Denn als das Unternehmen seine Qualität steigerte, stand es bereits vor der Herausforderung, nämlich mehrere hundert MitarbeiterInnen dazu zu bringen, Dinge immer auf die gleiche Weise anzugreifen, auch wenn sie sich an Regeln und Methoden halten müssten.

qTest ist Wolters Kluwers Test-Drehscheibe mit über 400 AnwenderInnen und hat die Arbeitsweise von Wolters Kluwer um Leitlinien und Berechtigung für das Testing erweitert. Das Tool ist für das Onboarding von entscheidender Bedeutung, da es Projektbeteiligte schnell auf den neuesten Stand bringt und nur denjenigen Zugriff gewährt, die ihn auch wirklich benötigen.

Wolters Kluwer konnte zudem die positiven Auswirkungen von qTest daran beobachten, wie die Anzahl der Escaped Defects dramatisch nach unten ging. Das Unternehmen nutzt dazu einen dezidierten Escaped Defect Analysis (EDA)-Prozess für eine Feedbackschleife, die mit qTest in Jira verknüpft ist. Dies ermöglicht es den Test- und Entwicklungsteams, kontinuierlich zu erkennen, wo sie die Qualität innerhalb des Unternehmens und des gesamten Softwareentwicklungszyklus verbessern können.

„qTest und der damit verbundene Prozess waren entscheidend für unsere Release-Readiness. Bevor wir qTest, ein zentrales Testmanagementsystem oder einen darauf basierenden gemeinsamen Satz von Metriken nutzten, war viel menschliches Urteilsvermögen, viel Bauchgefühl gefragt“, so DiGrazia. „Jetzt ist alles datenbasiert, was uns konsistentere und vorhersehbarere Releases in hoher Qualität ermöglicht und unsere Defect Escape Rate deutlich gesenkt hat.“