AI Lab – Softwarequalität der nächsten Generation
Innovation mit Bodenhaftung
Künstliche Intelligenz ist mehr als ein Trend, sie ist der nächste logische Schritt in der Evolution der Qualitätssicherung.
Im AI Lab der ghc solutions GmbH verbinden wir unsere Expertise in Testing, Qualitätsmanagement und Anforderungsmanagement mit den Möglichkeiten moderner KI.
Unser Ziel ist klar: bessere Anforderungen, bessere Tests, bessere Software.
Im Mittelpunkt steht dabei nicht das bloße Ausprobieren neuer Technologien, sondern der konkrete Nutzen für Ihr Unternehmen. Wir unterstützen Sie dabei, sinnvolle Einsatzszenarien für KI zu identifizieren, einzuordnen und kontrolliert in Ihre Prozesse zu integrieren – als strukturierter Einstieg in das Thema KI-gestützte Qualitätssicherung.
Das AI Lab ist unsere Innovationsschmiede: Hier evaluieren wir KI-Ansätze mit einem klaren Fokus auf Praxistauglichkeit, Sicherheit und Mehrwert, bevor sie in Kundenprojekten zum Einsatz kommen. So stellen wir sicher, dass KI kein Risiko, sondern ein beherrschbarer und nachhaltiger Qualitäts-Turbo wird.
Qualität entsteht nicht erst beim Testen.
Sie beginnt bei der Anforderung.
Deshalb begleiten wir Sie ganzheitlich entlang des Software Development Life Cycle (SDLC):
KI unterstützt dabei, unklare, widersprüchliche oder untestbare Anforderungen frühzeitig sichtbar zu machen – bevor sie zu teuren Fehlentwicklungen führen.
KI hilft bei der Ableitung, Priorisierung und Wartung von Testfällen – risikobasiert, effizient und nachvollziehbar.
Durch Governance, Transparenz und Human-in-the-Loop-Konzepte (HITL) bleibt Qualität jederzeit kontrollierbar und verantwortungsvoll steuerbar.
Unser Angebot: KI-Grundlagenschulung für QA & Requirements
Bevor KI Prozesse automatisiert, muss man sie verstehen.
In unserem Workshop vermitteln wir ein solides Fundament, um KI im Projektalltag sinnvoll, sicher und qualitätsorientiert einzusetzen – sowohl im Testing als auch im Anforderungsmanagement.
Vorteile von ghc solutions
- Grundlagen & Begriffe
Was Requirements Engineers und Tester über LLMs, NLP und Machine Learning wissen müssen. - Prompt Engineering für Qualität
Wie man aus Anforderungen präzise User Stories, Akzeptanzkriterien und Testfälle ableitet. - Qualität von KI-Systemen
Wie testet man Software, die nicht deterministisch ist – und wie definiert man akzeptable Qualitätsgrenzen, Zielmetriken und Risiken bei KI-basierten Systemen? - Risiken, Verantwortung & Ethik
Bias, Halluzinationen, Datenschutz, Nachvollziehbarkeit und verantwortungsbewusster KI-Einsatz im Griff behalten.
- Bessere Anforderungen
Frühzeitige Identifikation von Lücken und Unschärfen – bevor sie teuer werden. - Effizienteres Testing
Erste Schritte zur KI-gestützten Testfallgenerierung und -priorisierung. - Sicherheit, Compliance & Ethik
Fundierter und verantwortungsvoller Umgang mit KI-Tools – inklusive Governance, Datenschutz, DSGVO-Bewusstsein und ethischer Leitplanken.
Häufige Fragen zu KI im Anforderungsmanagement & Softwaretest (FAQ)
KI ist heute ein leistungsfähiger Assistent. Sie unterstützt bei der Analyse von Anforderungen, der Ableitung von Testfällen, der Generierung von Testdaten sowie bei der Erkennung von Auffälligkeiten und Risiken. Entscheidungen, Priorisierung und Verantwortung bleiben dabei bewusst beim Menschen.
KI kann Spezifikationen semantisch analysieren, Unklarheiten sichtbar machen und auf fehlende oder widersprüchliche Anforderungen hinweisen. So wird Qualität bereits am Anfang des Projekts abgesichert – nicht erst in der Testphase.
- Sicherheits- & Datenschutzrisiken: Zentrale Risiken sind der Abfluss sensibler Daten in öffentliche KI-Modelle, „Halluzinationen“ (plausibel klingende Falschaussagen), Bias durch verzerrte Trainingsdaten sowie unklare Datenhaltung und fehlende Nachvollziehbarkeit.
- DSGVO & Datenhoheit: Entscheidend ist, wo Daten verarbeitet werden, wie sie gespeichert werden und ob sie (direkt oder indirekt) in Training oder Logging einfließen. Genau hier entstehen in der Praxis die größten Fallstricke. Wir unterstützen Sie bei der Auswahl geeigneter Modelle, Infrastruktur- und Hosting-Konzepte (z. B. On-Prem, Private Cloud, EU-Hosting) – damit Datenschutz und Datenhoheit von Anfang an sauber geregelt sind.
- Compliance (BSI & EU AI Act): Wir orientieren uns bei unseren Empfehlungen strikt an den Vorgaben des BSI, der DSGVO und dem EU AI Act – damit KI in Ihrem Unternehmen nicht nur funktioniert, sondern auch belastbar und auditfähig ist.
Nein. KI ersetzt keine Rollen – sie verändert sie. Wir setzen konsequent auf Human-in-the-Loop (HITL): KI übernimmt repetitive und datenlastige Aufgaben, während unsere Experten die fachliche Bewertung, Steuerung und Qualitätssicherung verantworten.
Neben dem klassischen Testing-Know-how nach dem weltweiten Standard des International Software Testing Qualifications Board (ISTQB) gewinnen Fähigkeiten im Prompt Engineering, ein Grundverständnis für Machine Learning sowie eine ausgeprägte Data-Literacy an Bedeutung. Kritisches Denken ist essenzieller denn je, um KI-Ergebnisse valide einordnen zu können.
Häufige Hürden sind Datenqualität, Transparenz und der kulturelle Wandel. KI erfordert Vertrauen – und gleichzeitig erhöhte Wachsamkeit. Wir empfehlen, mit klar definierten Pilotprojekten (z. B. in der Regression oder Anforderungsanalyse) zu starten, um messbare Erfolge bei überschaubarem Risiko zu erzielen.
Ihr Weg zur intelligenten Qualitätssicherung
Lassen Sie uns gemeinsam herausfinden, wie viel KI für Ihr Produkt und Ihre Prozesse sinnvoll ist.
Wir entwickeln ein passendes Konzept, das Ihre Ressourcen schont und die Qualität up¯solut sicherstellt