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Planbare und sichere Qualitätssicherung deiner Software zum monatlichen Festpreis. Umgesetzt durch echte QA-Expertinnen und intelligenten Einsatz von AI. Du fokussierst dich auf dein Kernbusiness – wir übernehmen deine QA.
Wir übernehmen dein Testing komplett. Eine QA-Expertin führt das Projekt, AI-Agenten führen die Tests aus, manuelles Testing für Exploratory- und Edge-Cases ist inklusive. Du bekommst wöchentlich einen belastbaren Qualitätsstatus – zum Festpreis, ohne Stunden-Diskussion.
Bis zu 90 % Automatisierungsgrad innerhalb der vereinbarten Testcases – DSGVO-konform umgesetzt, ohne internen Mehraufwand.
Erfahrene QA-Expertinnen übernehmen Konzeption, Umsetzung und Betrieb – ganzheitlich und mit echtem Problemlösungsanspruch.
Plattformunabhängig, AI-enabled und integrierbar in bestehende Entwicklungsprozesse. Skalierbar ohne Reibungsverluste.
Monatlicher Fixpreis, transparente Prozesse, partnerschaftliche Zusammenarbeit. Kein Projektrisiko, keine versteckten Kosten.
Zwei Bewegungen laufen gerade parallel – und verstärken sich gegenseitig: Deine Entwicklung wird durch AI massiv schneller, klassische QA hält nicht mit. Die Lücke füllen deine Devs selbst: Sie prüfen, testen und reviewen, was die AI produziert hat – ohne fundierte QA-Ausbildung. Zeit, die für Features fehlt. Wir schlauen dein Team auf und übernehmen die operative Qualitätssicherung – so bleibt Dev-Kapazität dort, wo sie hingehört.
AI-gestützte Entwicklung zieht die Release-Geschwindigkeit auf das ~3-fache. Klassische QA (manuell + Legacy-Automatisierung) kommt aus eigener Kraft nur auf 1,3×. Die Differenz zwischen beiden Kurven ist die Risiko-Lücke – und weil sie irgendwie geschlossen werden muss, landet sie bei den Devs. Statt Features prüfen sie AI-Output.
Schematisch: Entwicklungsgeschwindigkeit vs. QA-Kapazität
Vier Fragen – wenn du bei zwei oder mehr „Ja" sagst, lohnt sich ein 45-Min Erstgespräch.
45 Minuten. Kostenfrei. Ohne Verpflichtung.
Ein kontinuierlicher Loop – eine QA-Expertin begleitet jede Runde.
Nach Schritt 2, vor Schritt 3: Bevor die AI die Tests automatisiert ausführt, prüft die Expertin Umfang, Priorisierung und fachliche Passung. Keine Blackbox-Automation.
Nach Schritt 4: Die Expertin triagiert die AI-Bug-Reports, priorisiert nach Risiko und gibt eine Go/No-Go-Empfehlung – ausschließlich bezogen auf den getesteten Scope. Dein Team bekommt fertig priorisierte Tickets – die finale Release-Entscheidung bleibt bei dir.
Wir integrieren uns in eure bestehenden Prozesse, Tools und Systeme – kein eigenes QA-Setup, kein neues IT-Projekt. Dein Team ist schnell arbeitsfähig.
Kommunikation, Testabläufe und Reporting werden so aufgesetzt, dass sie sich in eure bestehenden Prozesse einfügen. Wir bringen Tooling, Automatisierung und Betrieb mit – ihr bekommt Ergebnisse.
Test-Infrastruktur in Deutschland, kein US-Provider, DSGVO-konforme Datenverarbeitung. Individuelle Setups wie On-Premises prüfen wir bei Bedarf.
Du bekommst laufenden Einblick in Reportings und Testcases als lesbare Beschreibung. Automatisierung, Betrieb und Qualitätssicherung steuern wir.
Kritische User-Journeys identifizieren, priorisieren, Zugänge zu deinen Tools klären.
Anbindung an Pipeline, Ticketsystem und Kommunikationskanäle. Wir konfigurieren, du gibst frei.
AI-generierte Tests laufen, Bug-Reports erscheinen in deinen Tools, Live-Dashboard mit Go/No-Go-Empfehlung ist aktiv.
Gleiche Qualität in jedem Paket – nur der Umfang unterscheidet sich. Wenn du nicht sicher bist, welches passt: Buch dir ein Erstgespräch, wir empfehlen dir das Richtige.
Kleiner Scope. Kritische Kern-Flows.
Mittlerer Scope. Regelmäßige Releases.
Großer Scope. Mehrere Teams / Produkte.
Essentials, Standard oder Professional unterscheiden sich nur im Umfang – nicht in der Qualität. Mehr Testcases bedeuten nicht bessere Qualität, sondern mehr abgedeckte Prozesse.
Trage deine aktuellen QA-Kosten, Release-Frequenz und Bug-Reaktionszeit ein. Du siehst direkt, ab welchem Paket sich Managed Agentic QA für dich amortisiert – ohne Vertriebsgespräch.
Fragen zu Managed Agentic QA oder ob der Ansatz zu deinem Stack passt? Einfach melden.
Jetzt anfragen →Wir sind flexibel. Kurzzeitige Peaks (z. B. vor einem großen Release) fangen wir auf, ohne dass sofort ein Wechsel nötig ist. Wächst dein Bedarf dauerhaft über das Paket-Volumen hinaus, schlagen wir dir den Wechsel ins nächstgrößere Paket vor – transparent und mit dem Nachweis, wo der Mehrbedarf entsteht. Kein Auto-Upgrade, keine versteckten Overage-Gebühren.
Eine Journey ist ein zusammenhängender, geschäftskritischer Ablauf, den ein Nutzer in deinem Produkt durchläuft – z. B. Registrierung, Login, Checkout, Buchung, Tarifwechsel oder Account-Verwaltung. Ein Testcase deckt einen konkreten Prüfschritt innerhalb einer Journey ab (Happy Path, wichtigste Varianten und Edge-Cases). Faustregel: Eine Journey besteht aus 3–4 Testcases. Ein Paket mit 20 Testcases sichert typischerweise ~5 geschäftskritische Journeys ab. Wir starten immer mit einer Priorisierung: Welche Journeys sind für Umsatz, Vertrauen und Nutzung entscheidend? Genau die kommen zuerst in den Scope.
Klassische Automation führt vordefinierte Scripts aus. Managed 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.
Nein. AI skaliert repetitive Aufgaben wie Testfall-Erstellung, Script-Generierung und Bug-Reporting. An zwei festen Punkten im Cycle validieren unsere QA-Expertinnen die Ergebnisse. Exploratory Testing und fachliche Bewertungen bleiben menschlich. AI unterstützt, ersetzt aber nicht. Dedizierte UX- oder Accessibility-Reviews sind eigene Appmatics-Services und nicht Teil der Managed-QA-Flatrate.
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.
Ja. Wir brauchen eine stabile Testumgebung, definierte Zugangsdaten, funktionierende Testdaten und klare User Flows. Diese Voraussetzungen klären wir gemeinsam im Onboarding. In der Regel bist du in zwei Wochen startklar.