Vermeide diese QA Fehler in 2026

Geschrieben von geschrieben von Lisa | Jan 14, 2026 7:00:00 AM

Nach über zehn Jahren Erfahrung in der Qualitätssicherung sehen wir bei Appmatics immer wieder die gleichen Stolpersteine. Der Unterschied? 2026 wirken sich diese Fehler schneller und härter aus. Hier sind die sechs kritischsten QA-Fehler, die du dieses Jahr vermeiden solltest.

Die QA-Landschaft verändert sich schneller als je zuvor. KI-gestützte Tools, neue Testing-Frameworks und steigende Geschwindigkeitsanforderungen setzen Unternehmen unter Druck. Während viele Teams versuchen, mit den neuesten Trends Schritt zu halten, wiederholen sich klassische Fehler – nur in neuer Verkleidung.

Hier sind die sieben kritischsten QA-Fehler, die du dieses Jahr vermeiden solltest.

KI als Allheilmittel betrachten – ohne die Grundlagen zu verstehen

Der größte Hype 2026: KI in der Testautomatisierung. 89% der Teams setzen bereits auf AI-gestützte QA-Prozesse. Doch die Realität sieht anders aus: Viele Teams implementieren KI-Tools, ohne ihre Testprozesse zu verstehen.

Der Fehler: KI-generierte Tests blind vertrauen, ohne menschliche Validierung. Tools versprechen selbstheilende Tests und automatisierte Testcase-Erstellung – aber sie ersetzen kein fundiertes Test-Design und keine QA-Expertise.

Konkret sehen wir drei typische Fehlentscheidungen:

Fehler 1: KI-generierte Testcases ohne Review übernehmen. Die KI analysiert eure Software und erstellt automatisch Test Steps mit erwarteten Ergebnissen. Klingt gut – aber ohne menschliche Prüfung fehlt der Geschäftskontext. Die KI weiß nicht, welche User Journeys kritisch sind oder welche Edge Cases in eurer Branche relevant sind.		Fehler 2: Fehlerberichte ohne Interpretation konsumieren. Moderne KI kann Logs interpretieren und Management Summaries erstellen. Aber nicht jeder fehlgeschlagene Test ist ein echter Bug. Ohne QA-Expertise werden Fehlalarme nicht gefiltert, echte Risiken übersehen und Entwicklungsteams mit irrelevanten Tickets überlastet.

Fehler 3: Test Maintenance der KI überlassen – ohne Kontrolle. UI-Änderungen erkennen, Locator automatisch anpassen, Testcases selbstständig aktualisieren – das funktioniert. Aber nur, wenn jemand die Qualität dieser Anpassungen überprüft. Sonst entstehen instabile Tests, die zwar laufen, aber nichts mehr validieren.

Was stattdessen funktioniert: Das "Human-in-the-Loop"-Prinzip. In unserer Agentic QA-Suite übernimmt KI die repetitive Arbeit – Testcase-Erstellung, Log-Interpretation, Test Maintenance – aber QA-Experten validieren die Ergebnisse, bevor sie produktiv werden. Konkret bedeutet das:

KI generiert Testcases aus Software-Analysen → QA-Team prüft Testabdeckung und Geschäftslogik

KI erstellt strukturierte Bugtickets aus Testergebnissen → QA-Experten validieren vor Weitergabe ans Dev-Team

KI schlägt Anpassungen bei UI-Änderungen vor → QA-Team gibt finale Freigabe für aktualisierte Tests

Quick-Win: KI als Verstärker nutzen, nicht als Ersatz für Expertise.

Testing als Kostenfaktor statt Wertschöpfung sehen

Testing wird 2026 noch immer als "Janitorial Work" am Ende des Entwicklungszyklus behandelt. Diese Sichtweise kostet Unternehmen nicht nur Zeit, sondern echtes Geld: Fehlerkosten nach Release sind bis zu 15x höher als in der Design-Phase.

Der Fehler: QA wird erst einbezogen, wenn die Software "fertig" ist. Teams sparen an Testing-Ressourcen, weil sie es als Kostenstelle betrachten.

Was stattdessen funktioniert: QA als strategischen Partner etablieren. Qualität muss Geschäftsentscheidungen treiben, nicht nur Bugs finden. Das bedeutet: QA-Teams direkt in Release-Entscheidungen einbinden, Risikobewertungen priorisieren und Quality Gates als Teil der Business-Strategie verstehen.

Der Markt sieht das ähnlich: Die QA-Branche wächst von 55,8 Mrd. USD (2024) auf prognostizierte 112,5 Mrd. USD (2034).

Quick Win: Unternehmen, die QA als Investition verstehen, haben einen messbaren Wettbewerbsvorteil.

Shift-Left ignorieren – und dann Shift-Right verschlafen

72% der Unternehmen testen mittlerweile in frühen Phasen (gegenüber 48% in 2020). Trotzdem gibt es Teams, die beide Ansätze komplett missverstehen.

Der Fehler: Entweder nur Shift-Left (frühes Testing) oder nur Shift-Right (Production Testing) implementieren – oder keines von beiden. Manche Teams testen zwar früh, ignorieren aber komplett, was in Production passiert.

Was stattdessen funktioniert: Beide Ansätze kombinieren. Shift-Left verhindert Defekte schon im Design. Shift-Right validiert, wie echte User die Software nutzen. Zunhemend werden DevOps-Organisationen 2026 dieses hybride Modell nutzen.

Quick Win: Tests bereits in der Planungsphase designen, aber gleichzeitig Production-Monitoring, Canary Releases und A/B-Tests implementieren.

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Kommunikationsfehler in verteilten Systemen unterschätzen

Moderne Software besteht nicht mehr aus Monolithen, sondern aus verteilten Systemen: Microservices, IoT-Devices, APIs, Cloud-Backends. 74,6% der Teams nutzen mehrere Automation-Frameworks – aber die eigentliche Herausforderung liegt in den Schnittstellen.

Der Fehler: Komponenten isoliert testen, ohne ihre Kommunikation zu validieren. Teams konzentrieren sich auf einzelne Services, übersehen aber Fehler in der Interaktion. Bei IoT-Projekten wird das besonders kritisch: Ein Smart Lock, das sich durch Bluetooth-Signalstörungen öffnet. Eine Alarmanlage, die scharf schaltet, während Kunden im Laden sind. Diese Fehler entstehen nicht in einzelnen Komponenten – sie entstehen in der Kommunikation zwischen ihnen.

In unserem Webinar mit Explicatis haben wir zwei reale Fälle analysiert.
> Webinaraufzeichnung ansehen

Fall 1: Smart Lock – Ein Türschloss öffnete sich dauerhaft, wenn es von außen umschlossen wurde. Die Ursache? Eine Fehlinterpretation der Bluetooth-Signalstärke. Das System bewertete Signalschwankungen als Aktivität, ignorierte aber das Gyroskop des Smartphones. Ein Black-Box-Test unter realen Bedingungen hätte diesen Logikfehler sofort aufgedeckt.

Fall 2: 24-Stunden-Shop – Eine Alarmanlage schaltete scharf, obwohl ein Kunde noch im Laden war. Der Grund: Legacy-Lichtschranken kommunizierten via SNMP, ein Bridge-Service sollte diese zu MQTT-Messages übersetzen. Die Übersetzung funktionierte – aber nur für Austrittsmeldungen, nicht für Eintrittsmeldungen. Der MQTT-Broker wusste nichts von der Person in der Lobby. Fehler durch fehlende Redundanz, verdeckt durch Systemkomplexität.

Was stattdessen funktioniert: Kommunikationsketten früh testen. Auch wenn vollständige End-to-End-Tests nicht möglich sind, solltet ihr so früh wie möglich mit Mock-Servern, VMs und Simulationen arbeiten. Gezielt Signalstörungen provozieren, Netzwerkabbrüche simulieren, Timing-Probleme testen. Bei IoT-Projekten empfehlen wir außerdem dedizierte Hardware-in-the-Loop-Setups (HiL), sobald reale Interaktionen kritisch werden.

Quick-Win: Die vollständige Aufzeichnung unseres Webinars "IoT-Testing: Kommunikationsfehler früh erkennen" findest du auf unserem >> YouTube-Kanal.

Mobile Testing als Nebensache behandeln

Mobile hält 2026 den größten Anteil bei Endpoint-Interfaces. Trotzdem behandeln viele Teams Mobile Testing immer noch als nachgelagerte Aufgabe.

Der Fehler: Tests nur auf Emulatoren laufen lassen oder Mobile-Szenarien komplett vernachlässigen. QA-Budgets fließen hauptsächlich in Web-Testing, während User zunehmend mobil unterwegs sind.

Was stattdessen funktioniert: Mobile-first denken. Real-Device-Testing implementieren, bevor man Emulatoren skaliert. Mobile Performance, Sicherheit und End-to-End User Journeys genauso ernst nehmen wie Desktop-Szenarien.

Quick-Win: Besonders kritisch ist die Cross-Platform-Zuverlässigkeit. Eine App, die auf iOS funktioniert aber auf Android crasht, kostet Reputation und Umsatz.

Test-Maintenance unterschätzen

Teams implementieren Automation, feiern die ersten Erfolge – und unterschätzen die laufenden Kosten. Flaky Tests, veraltete Selektoren und unstrukturierte Test-Suites führen zum Automation-Debt.

Der Fehler: "Test suite maintenance cost" – nicht die Herausforderung, sondern die reinen Kosten sind das Problem. Teams haben keine Ressourcen für Wartung eingeplant, Tests werden instabil und am Ende manuell wiederholt.

Was stattdessen funktioniert: Test-Wartung von Anfang an einplanen. Self-healing-Features nutzen, wo sinnvoll. Page Object Models oder ähnliche Patterns konsequent anwenden. Wichtiger noch: Tests als Code behandeln – mit Code Reviews, Refactoring und Technical Debt Management.

Unsicher, ob sich Testautomatisierung für euer Projekt lohnt? Mit unserem Quick Check Testautomatisierung findest du in wenigen Minuten heraus, ob sich dein Produkt für die Testautomation eignet.

Fazit: QA 2026 ist strategisch, nicht nur technisch

Die größten QA-Fehler 2026 sind nicht technischer Natur. Es sind strategische Fehlentscheidungen: KI ohne Verständnis einsetzen, Testing als Kostenfaktor sehen, Kommunikationsketten nicht testen, Wartung unterschätzen.

Der QA-Markt wächst jährlich – nicht weil Tools besser werden, sondern weil Unternehmen verstehen: Qualität ist ein Wettbewerbsvorteil. Teams, die QA strategisch denken, Risk-based Testing praktizieren und kontinuierliche Weiterentwicklung leben, werden 2026 erfolgreicher sein.

Die gute Nachricht: Diese Fehler sind vermeidbar. Es braucht keine Revolution, sondern eine klare Strategie, realistische Ressourcenplanung und die Bereitschaft, Testing als integralen Teil der Softwareentwicklung zu sehen – nicht als nachgelagertes Problem.

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