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Mehr Testabdeckung, weniger Wartungsaufwand, belastbare Release-Entscheidungen. Zum Festpreis, ohne Tooling-Projekt.
Beispielhafte Visualisierung – inspiriert vom Appmatics QA-Cockpit
Weder manuelles Testing noch klassische Automatisierung werden der wachsenden Komplexität moderner Software gerecht. Klassische Automatisierung bricht bei häufigen Änderungen und vielen Abhängigkeiten – Tempo ist nur das Symptom.
Schematisch: Entwicklungsgeschwindigkeit vs. QA-Kapazität
Zwei Komponenten, immer zusammen: AI generiert und führt Tests aus, QA-Experten sichern die Qualität. Unlimited Testing zum Festpreis – kein Stundensatz, kein Scope-Creep, transparent über die Anzahl der Testcases.
AI-Agenten übernehmen alles Regelbasierte und Skalierbare – automatisiert, konsistent, ohne Routine-Aufwand.
Unsere QA-Experten steuern Scope, Priorisierung und Release-Entscheidungen. Manuelles Testing – Exploratory, UX, Accessibility – ist inklusive.
Agentic QA integriert sich in deine bestehende Toolchain. Kein eigenes Setup, keine neue Infrastruktur, kein langer Implementierungs-Marathon. Wir bringen das Tooling mit – du bekommst Ergebnisse.
GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins, Azure DevOps. Wir hängen uns in deine bestehende Pipeline, ohne sie umzubauen.
Jira, Linear, Azure Boards, GitLab Issues. Tickets kommen mit Screenshots, Steps und Kontext in der richtigen Spalte an.
Slack, MS Teams, E-Mail. Go / No-Go-Signale und Bug-Notifications dorthin, wo deine Teams ohnehin schon hinschauen.
Etablierte Open-Source-Frameworks im Backend. Auf Wunsch hast du jederzeit Zugriff auf die Testcases – kein proprietäres Format.
SAML / OIDC, Microsoft Entra ID, Google Workspace. Dein Team meldet sich an wie überall sonst – keine neue Passwort-Verwaltung.
Test-Infrastruktur in der EU. Dein Code und deine Testdaten verlassen nicht die DSGVO-Zone. AVV inklusive.
Kritische User-Journeys identifizieren, Testcases priorisieren, Zugänge zu deinen Tools klären.
Anbindung an Pipeline, Ticketsystem und Kommunikationskanäle. Wir konfigurieren, du gibst frei.
AI-generierte Testcases laufen, Bug-Reports erscheinen in deinen Tools, Go / No-Go-Dashboard ist live.
In jedem Paket dieselbe Qualitätslogik – QA Expert in the Lead, Review-Gates, klare Go / No-Go Logik. Der Unterschied liegt ausschließlich im Scope: wie viele Prozesse, Varianten und Systeme wir verbindlich übernehmen.
Kleiner Scope. Wenige geschäftskritische Journeys.
Mittlerer Scope. Regelmäßiger Release-Druck. Mehr Varianten und mehr Defects.
Großer Scope. Hohe Komplexität (Systeme / Integrationen), mehrere Teams oder geschäftskritische Releases.
Wir liefern in jedem Paket dieselbe Qualitätslogik. Der Unterschied ist nur, wie viel Scope wir übernehmen. Mehr Testcases heißt nicht bessere Qualität – sondern mehr Prozesse, Varianten und Systeme, die wir mit derselben Qualität absichern.
Trage deine aktuellen QA-Kosten, Release-Frequenz und Bug-Reaktionszeit ein. Du siehst direkt, ab welchem Paket sich Agentic QA für dich amortisiert – ohne Vertriebsgespräch.
Kein Problem. In einem kurzen Gespräch analysieren wir gemeinsam deinen QA-Prozess und empfehlen den passenden Einstieg – ohne Verpflichtung.
Wenn Stack, Scope oder ROI noch unklar sind: Wir analysieren deinen QA-Prozess, priorisieren Use-Cases und liefern einen Blueprint plus Entscheidungsvorlage – damit du fundiert entscheiden kannst, welches Paket zu dir passt.
In 20 Minuten klären wir, welche Coverage-Lücken bei dir bestehen – und wie das Zusammenspiel aus Agenten und Experten deinen Release-Rhythmus sofort entlastet.
Fragen zu Agentic QA oder ob der Ansatz zu deinem Stack passt? Einfach melden.
Jetzt anfragen →Klassische Automation führt vordefinierte Scripts aus. Agentic QA nutzt AI-Agenten, die Testfälle selbst generieren, Scripts erstellen und sich an UI-Änderungen anpassen. Der entscheidende Unterschied: Unsere Agenten lernen aus 10 Jahren Bugticket-Daten und arbeiten risiko- und zielbasiert statt nur klickgetrieben.
AI nutzen wir dort, wo sie messbaren Mehrwert bringt: bei der Testcase-Generierung aus Anforderungen und Code-Diffs, beim Self-Healing der Tests bei UI-Änderungen und bei der Analyse von Bug-Tickets (Klassifikation, Priorisierung, Kontext-Anreicherung). Die Ausführung, Parallelisierung und CI/CD-Integration läuft über etablierte Test-Automation-Frameworks – das ist klassische Automation, kein AI-Theater. Wir trennen das in unserer Kommunikation bewusst: AI für die generativen Aufgaben, Automation für die Skalierung. So bekommst du beides – ohne Buzzword-Aufschlag.
Nein. AI skaliert repetitive Aufgaben wie Testfall-Erstellung, Script-Generierung und Bug-Reporting. An zwei festen Punkten im Cycle validieren unsere QA-Experten die Ergebnisse. Exploratory Testing, UX-Reviews und fachliche Bewertungen bleiben menschlich. AI unterstützt, ersetzt aber nicht.
Deine Daten verlassen nicht deine Infrastruktur. Die Agenten können in deiner Umgebung laufen. Wir arbeiten DSGVO-konform mit deutschen Verträgen und deutschem Support. Keine US-Cloud-Abhängigkeit.
In unserem Pilot-Format erreichst du in 4 Wochen einen produktiven Quick Win. Die vollständige Integration hängt von deiner Systemlandschaft ab. Der Einstieg ist die Potenzialanalyse, die ohne Vorab-Aufwand startet.
Native Integration mit Jira, Confluence, Slack und Teams. Die Automation läuft auf etablierten, browserbasierten Test-Frameworks. Die Agenten lassen sich dort einbinden, wo dein Team arbeitet: UI, Slack/Teams oder direkt per Jira-Button. Weitere Integrationen auf Anfrage.
Ja. Wir brauchen eine stabile Testumgebung, definierte Zugangsdaten, funktionierende Testdaten und klare User Flows. Diese Voraussetzungen klären wir gemeinsam im Onboarding. Das ist kein großes Projekt. In der Regel bist du in zwei Wochen startklar.
An zwei festen Punkten im Agentic QA Cycle validiert ein QA Experte die Ergebnisse manuell. Testcase-Generierung und Automatisierung werden vor der Ausführung abgenommen. Bug Reports und Release-Entscheidung werden nach der Ausführung geprüft. Kein Release geht ohne menschliche Freigabe raus.