ISTQB Zertifizierter Tester – Testen mit generativer KI (CT-GenAI) erweitert das Foundation-Level und bietet Fachleuten im Bereich Testen und Qualitätssicherung einen strukturierten und praktischen Rahmen, um zu verstehen, wie, wann und warum Large Language Models (LLMs) und andere generative KI-Techniken während des gesamten Testprozesses eingesetzt werden sollten.
Der Kurs vermittelt sowohl die Grundlagen der generativen KI als auch deren praktische Anwendung in Bereichen wie Anforderungsanalyse, Testdesign, Automatisierung, Reporting und kontinuierliche Verbesserung. Die Teilnehmenden lernen, Prompt Engineering in realen Testumgebungen anzuwenden und GenAI-Funktionen verantwortungsvoll zu integrieren, wobei sie Risiken wie Verzerrungen, Sicherheitsprobleme, Datenschutz und Umweltauswirkungen managen.
- Softwaretester und UAT-Tester
- Testanalysten und Testautomatisierungsingenieure
- Testmanager und Qualitätsmanager
- Softwareentwickler, die am Testen beteiligt sind
- Projektmanager und Softwareentwicklungsmanager
- Geschäftsanalysten
- IT-Leiter und Berater, die ein solides Verständnis für den Einsatz von GenAI im Testbereich erlangen möchten
- Grundlegende Konzepte, Fähigkeiten und Grenzen der generativen KI
- Wie man LLMs in verschiedenen Phasen des Testprozesses einsetzt
- Effektive Prompt-Engineering-Techniken für Softwaretests
- Wie man KI-generierte Ergebnisse bewertet und verbessert
- Identifizierung und Minderung von Risiken im Zusammenhang mit der Nutzung von GenAI
- Möglichkeiten zur Integration von LLM-basierten Lösungen in Testorganisationen
- Wie man zur Definition einer GenAI-Einführungsstrategie und eines Fahrplans beitragen kann
Für die Teilnahme an der CT-GenAI-Prüfung ist eine Zertifizierung erforderlich:
- ISTQB® Zertifizierter Tester Foundation Level (CTFL)
Praktische Erfahrung im Softwaretesting und ein grundlegendes Verständnis von Qualitätssicherungsprozessen werden empfohlen.
1. Einführung in generative KI für Softwaretests
• Grundlagen und wesentliche Konzepte der generativen KI
• Die Unterschiede zwischen traditioneller KI, maschinellem Lernen, Deep Learning und generativer KI
• Grundlagen von LLM-Modellen (Große Sprachmodelle)
Arten von KI-Modellen: Basismodelle, instruktionsoptimierte Modelle und Schlussfolgerungsmodelle
• Multimodale Modelle und ihre Verwendung beim Testen
• Grundsätze für den Einsatz von generativer KI in Softwaretestprozessen
• Fähigkeiten der LLMs zur Durchführung von Testaktivitäten
• Einsatz von Chatbots und KI-Anwendungen im Softwaretest
2. Schnelle Entwicklung für effiziente Softwaretests
• Strukturieren und erstellen Sie effektive Aufforderungen
• Wesentliche Interventionstechniken für Testaktivitäten
• Unterschiede zwischen Systemaufforderung und Benutzeraufforderung
• Analyse von Anforderungen und Testszenarien mithilfe von KI
• Generierung und Implementierung von Testfällen mithilfe generativer KI
• Automatisierte Regressionstests mit KI-Unterstützung
• Überwachung und Steuerung von Testprozessen mithilfe von KI
• Die richtigen Prompting-Techniken für verschiedene Szenarien auswählen
• Bewertung der KI-generierten Ergebnisse
• Kennzahlen zur Validierung der durch generative KI erzielten Ergebnisse
• Iterative Techniken zur Verfeinerung und Optimierung von Eingabeaufforderungen
3. Umgang mit den Risiken, die mit generativer KI im Softwaretesting verbunden sind
• Halluzinationen, Denkfehler und Verzerrungen in KI-Modellen
• Identifizierung von Problemen in den von LLMs generierten Ergebnissen
• Techniken zur Reduzierung von Halluzinationen und zur Verbesserung der Ergebniskonsistenz
• Datensicherheits- und Datenschutzrisiken
• Schwachstellen im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI in Testprozessen
• Strategien für Datenschutz und erhöhte Sicherheit
• Die Auswirkungen des Energieverbrauchs und des KI-Einsatzes auf die Umwelt
• Vorschriften, Standards und bewährte Verfahren im Zusammenhang mit KI
4. LLM-basierte Testinfrastruktur
• Architekturen für KI-basierte Testinfrastrukturen
• Wesentliche Komponenten und Konzepte von LLM-gestützten Infrastrukturen
• Einführung in die abrufgestützte Generierung (RAG)
• Die Rolle von KI-Agenten bei der Automatisierung von Testprozessen
• Feinabstimmung der im Test verwendeten KI-Modelle
• Einführung in LLMOps für die Bereitstellung und Verwaltung von KI-Modellen
5. Implementierung generativer KI in Testorganisationen
• Strategien zur Einführung von generativer KI im Softwaretest
• Die Risiken des unkontrollierten Einsatzes von KI (Schatten-KI)
Wesentliche Elemente einer KI-Teststrategie
• Auswahl von LLM- und SLM-Modellen für Testaktivitäten
• Phasen der Implementierung von generativer KI in Organisationen
• Veränderungsmanagement im Kontext der KI-Einführung
• Für KI-gestütztes Testen erforderliche Fähigkeiten und Kenntnisse
• Entwicklung von KI-Fähigkeiten in Testteams
• Die Entwicklung von Testprozessen in KI-gestützten Organisationen
Prüfungsstruktur
- Anzahl der Fragen: 40
- Mindestpunktzahl zum Bestehen: 30 Punkte (65%)
- Gesamtpunktzahl: 46
- Prüfungsdauer: 60 Minuten
- +25 % zusätzliche Zeit für nicht-muttersprachliche Bewerber
FAQ-Kurs ISTQB Zertifizierter Tester – Testen mit generativer KI (CT-GenAI)
Wie die Zertifizierung dazu beiträgt ISTQB CT-GenAI zur Steigerung des ROI in Testprozessen?
Die Zertifizierung ermöglicht den effektiven Einsatz von KI-generativen Modellen zur Automatisierung der Erstellung von Testfällen und synthetischen Daten, wodurch die Betriebskosten und die Testausführungszeit erheblich reduziert werden.
Wie trägt diese Schulung zur Senkung der Softwareentwicklungskosten für Unternehmen bei?
Durch die Integration von KI in den gesamten Testzyklus können Teams die Analyse-, Ausführungs- und Berichtsprozesse beschleunigen, den Bedarf an manuellen Ressourcen reduzieren und die Markteinführungszeit verkürzen.
Welche konkreten finanziellen Vorteile können Unternehmen durch den Einsatz von GenAI im Testbereich erzielen?
Unternehmen können Produktionsfehler reduzieren, die Ressourcen für die Qualitätssicherung optimieren und die Teamproduktivität steigern, wodurch direkte Einsparungen erzielt und die Qualität der Ergebnisse verbessert wird.
Wie unterstützt der Kurs die digitale Transformation und die KI-Strategie des Unternehmens?
Die Schulung vermittelt die notwendigen Fähigkeiten, um KI in die Testinfrastruktur zu integrieren und eine skalierbare GenAI-Einführungsstrategie zu entwickeln, die auf die Geschäftsziele abgestimmt ist.
Welche Auswirkungen hat die Zertifizierung auf die Produktivität der QA-Teams?
Teams werden in der Lage sein, automatisch Testartefakte zu generieren und bestehende Prozesse zu optimieren, wodurch die Produktivität deutlich gesteigert wird, ohne dass die Kosten proportional steigen.
Inwieweit trägt die Zertifizierung zu Wettbewerbsvorteilen auf dem Markt bei?
Unternehmen, die KI frühzeitig in ihre Testprozesse einbeziehen, können schneller und effizienter liefern und sich so als Vorreiter in Sachen Innovation und Softwarequalität positionieren.
Wie lange ist die voraussichtliche Amortisationszeit (ROI) dieser Schulung?
Durch geringere Testkosten und höhere Effizienz kann der ROI schnell erreicht werden, insbesondere in Organisationen mit intensiven QA-Prozessen und häufigen Projekten.
Wie lange ist die voraussichtliche Amortisationszeit (ROI) dieser Schulung?
Durch geringere Testkosten und höhere Effizienz kann der ROI schnell erreicht werden, insbesondere in Organisationen mit intensiven QA-Prozessen und häufigen Projekten.
Wie unterstützt der Kurs die Skalierung von Qualitätssicherungsprozessen in großen Unternehmen?
Durch den Einsatz von LLMs und intelligenter Automatisierung können Unternehmen Testprozesse skalieren, ohne dass das Team linear wächst, und so langfristig die Kosten optimieren.
Warum sollten Unternehmen gerade jetzt in diese Art von Zertifizierung investieren?
Generative KI definiert die Standards im Testbereich neu, und der Mangel an internen Fachkräften kann in Zukunft zu Wettbewerbsnachteilen und höheren Kosten führen.
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