Mabl: KI-gestützte Testautomatisierung für schnellere, fehlerfreie Apps
In einer Ära, die von schneller digitaler Innovation geprägt ist, sind die Integrität, Benutzerfreundlichkeit und Sicherheit von Softwareprodukten für Unternehmen aller Branchen von größter Bedeutung geworden. Die Risiken sind unbestreitbar hoch: Allein im Jahr 2024 stiegen Datenlecks im Vergleich zum Vorjahr um erstaunliche 211 % und betrafen Branchen von der Gesundheitsversorgung über das verarbeitende Gewerbe bis hin zum Einzelhandel und den Versorgungsunternehmen. Gleichzeitig hat sich die Kundenerfahrung als zentraler Pfeiler etabliert, insbesondere für Software-as-a-Service (SaaS)-Lösungen. Die proaktive Erkennung und Behebung von Fehlern, gepaart mit Verbesserungen der Navigationslogik und der Anwendungsleistung, dient nicht nur der Bindung bestehender Kunden; Studien deuten darauf hin, dass diese Bemühungen den Umsatz eines Unternehmens verdoppeln können.
Dieser kritische Qualitätsbedarf ist der Punkt, an dem die Qualitätssicherung (QA), die sowohl manuelle als auch automatisierte Tests umfasst, eine transformative Rolle spielt. Ein erfahrenes QA-Team ist maßgeblich daran beteiligt, Softwareentwicklungszyklen zu beschleunigen, die Anwendungsfunktionalität zu validieren und die Veröffentlichung fehlerhafter Software in der Produktion zu verhindern. Über direkte Tests hinaus erstellen sie umfassende Dokumentationen, die die Abstimmung der internen Teams sicherstellen, die Einhaltung gesetzlicher Standards erleichtern und bei der Budgetverwaltung helfen. Historisch standen Unternehmen, die eine digitale Transformation durchliefen, vor einer schwierigen Wahl: ob sie stark in automatisierte Tests investieren oder sich auf arbeitsintensive manuelle QA verlassen sollten. Selbst wenn die Automatisierung als wesentlich erachtet wurde, griffen viele Unternehmen aufgrund eines erheblichen Mangels an qualifizierten Software Development Engineers in Test (SDETs) und deren höheren Vergütungssätzen auf manuelle Prozesse zurück.
Um diese wachsende Lücke zwischen der Nachfrage nach Testautomatisierung und der Knappheit an spezialisierten SDETs zu schließen, wandten sich Technologieunternehmen der künstlichen Intelligenz zu. Diese Konvergenz führte zur Entwicklung von Mabl, einer KI-basierten Testautomatisierungslösung, die 2017 von den ehemaligen Google-Ingenieuren Dan Belcher und Izzy Azeri auf den Markt gebracht wurde. Ihre Vision war es, eine intelligente, Low-Code-Testautomatisierungsplattform zu entwickeln, die sich nahtlos in moderne DevOps-Workflows integrieren lässt und es Unternehmen ermöglicht, die Softwarebereitstellung zu beschleunigen, ohne die Qualität zu beeinträchtigen. Durch die Einbettung von Mabl in Entwicklungspipelines können interne oder ausgelagerte IT-Teams die Softwarequalität erheblich verbessern und gleichzeitig erhebliche Reduzierungen der QA-Kosten erzielen.
Im Gegensatz zu traditionellen Testframeworks wie Selenium, Cypress und Appium, die umfangreiches Skripting und fortlaufende Wartung erfordern, nutzt Mabl KI-gesteuerte Automatisierung, um Tests schneller, intelligenter und erheblich einfacher zu verwalten. Ein entscheidender Vorteil liegt in seiner Fähigkeit, verschiedene Testtypen – einschließlich UI, API, Performance und Barrierefreiheit – in einer einzigen, vereinheitlichten Plattform zu konsolidieren, wodurch Testmanagement und -ausführung optimiert werden. Ob beim Testen von Unternehmens-SaaS-Plattformen, E-Commerce-Websites, kundenorientierten Portalen oder internen Geschäftsanwendungen – Mabl ermöglicht es Teams, Probleme schnell zu identifizieren und zu lösen, oft ohne tiefgreifende technische Expertise zu benötigen.
Mabls Fähigkeiten sind vielfältig und darauf ausgelegt, die Komplexität der Testautomatisierung zu beseitigen. Die Low-Code-Testautorisierungsfunktion ermöglicht es QA-Ingenieuren, Geschäftsanalysten und sogar Produktmanagern, automatisierte Tests zu erstellen, indem sie einfach mit einer Anwendung interagieren, wie es ein Endbenutzer tun würde. Mabl zeichnet diese Interaktionen automatisch auf und generiert die notwendigen Testskripte, wodurch komplexes Codieren überflüssig wird. Ein QA-Analyst kann beispielsweise schnell automatisierte Tests für Kundenanmeldungen, Produktsuchen, Checkout-Prozesse und Zahlungsabwicklungen für einen Online-Shop einrichten, ohne eine einzige Codezeile schreiben zu müssen.
Einer der größten Herausforderungen bei der Testautomatisierung ist die Pflege von Skripten, wenn sich Anwendungen weiterentwickeln. UI-Redesigns, neue Funktionen und Layoutänderungen führen häufig dazu, dass traditionelle Tests fehlschlagen. Mabl begegnet dem mit seiner KI-gestützten Auto-Healing-Funktion, die selbst geringfügige Anwendungsänderungen erkennt und Tests automatisch anpasst, wodurch manuelle Skriptaktualisierungen überflüssig werden. Diese Funktionalität stellt sicher, dass Tests robust und relevant bleiben, und ermöglicht es Entwicklungsteams, sich auf andere kritische Projekte zu konzentrieren.
Darüber hinaus unterstützt Mabl datengesteuertes Testen, eine entscheidende Fähigkeit für Unternehmensanwendungen, die auf dynamische Dateneingaben angewiesen sind, wie z. B. verschiedene Benutzerrollen oder Preismodelle. Anstatt zeitaufwändiger manueller Validierung zahlreicher Variationen können QA-Teams dynamische Datensätze in Testfälle integrieren und die Ausführung verschiedener Benutzerszenarien automatisieren. Dies ermöglicht es beispielsweise einem Logistikunternehmen, unzählige Sendungsverfolgungsnummern, Kundenstandorte und Lieferstatus zu simulieren, um sicherzustellen, dass seine Sendungsverfolgungsplattform vor dem Start für alle Benutzer fehlerfrei funktioniert. Mabl bietet auch Flexibilität mit Cloud-basierten und lokalen Testoptionen, um unterschiedlichen Sicherheits- und Betriebsbedürfnissen gerecht zu werden. Während Cloud-Tests sofortige Ergebnisse für verteilte Teams liefern und die DevOps-Integration optimieren, werden lokale Tests für sicherheitskritische Anwendungen wie mBanking- und EHR-Systeme bevorzugt, um sicherzustellen, dass sensible Daten vor Ort bleiben.
Entscheidend ist, dass Mabl fortschrittliche Barrierefreiheits- und Performancetests umfasst. Die Kundenerfahrung beeinflusst, wie bereits erwähnt, den Geschäftserfolg maßgeblich. Trotz ihrer Bedeutung für die Benutzerzufriedenheit und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften (insbesondere im Gesundheitswesen und bei öffentlichen Dienstleistungen) werden Software-Barrierefreiheit und -Performance in der Qualitätssicherung oft übersehen. Mabls integrierte Barrierefreiheitstests identifizieren Probleme im Zusammenhang mit Screenreadern, Farbkontrast und Tastaturnavigation und helfen Unternehmen, Standards wie WCAG ohne zusätzliche Tools einzuhalten. Die sofort einsatzbereiten Performancetest-Funktionen können Spitzenlasten simulieren, wodurch kostspielige Ausfallzeiten und schlechte Benutzererfahrungen verhindert werden, was Unternehmen potenziell Millionen an verlorenen Einnahmen ersparen kann. Ein Energieunternehmen könnte beispielsweise Mabl nutzen, um Tausende von Benutzern zu simulieren, die sich gleichzeitig in ein neues Kundenportal einloggen, und so die Systemreaktionsfähigkeit unter hoher Last validieren.
Mabl agiert in einem schnell wachsenden globalen Automatisierungstestmarkt, der mit einer beeindruckenden CAGR von 18,7 % wächst. Während zahlreiche Low-Code-Plattformen wie Katalon, BrowserStack, Tricentis Tosca, Testim und Leapwork als Alternativen zu traditionellen Frameworks aufgetaucht sind, zeichnet sich Mabl als intelligentere, unternehmensfähige Lösung aus, die Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und Qualität in Einklang bringt. Seine KI-gestützten selbstheilenden Tests stechen hervor, indem sie Skripte automatisch an sich entwickelnde UI-Elemente, neue Funktionen oder Leistungsparameteränderungen anpassen, wodurch der Testaufwand erheblich reduziert und Release-Zyklen beschleunigt werden. Mabl übertrifft auch viele Low-Code-Lösungen, indem es eine umfassende Testabdeckung bietet, die Performance-, Barrierefreiheits-, API- und End-to-End-UI-Tests innerhalb einer einzigen Plattform umfasst, wodurch die Notwendigkeit fragmentierter Toolsets entfällt. Darüber hinaus gewährleistet die nahtlose Integration in CI/CD-Pipelines und DevOps-Plattformen wie Azure DevOps, Jenkins, GitHub Actions, Jira und Slack eine reibungslose Kommunikation und ermöglicht eine frühere Fehlererkennung im Entwicklungsprozess, wodurch kostspielige Spätphasenkorrekturen verhindert werden.
Für Führungskräfte bietet Mabl einen klaren Wettbewerbsvorteil: schnellere, kostengünstigere Tests, die die Softwarebereitstellung pünktlich, im Rahmen des Budgets und fehlerfrei gewährleisten. Führende Unternehmen, darunter Barracuda, Charles Schwab, Chewy, DataRobot, JetBlue, NCR und Stack Overflow, verlassen sich auf Mabl, um kostspielige Fehler zu minimieren, die Kundenzufriedenheit zu steigern und Produktfreigabezyklen zu beschleunigen. Die Einführung von Mabl führt zu niedrigeren QA-Kosten durch die Automatisierung sich wiederholender, wartungsintensiver Aufgaben und einer schnelleren Markteinführungszeit durch die frühzeitige Identifizierung und Behebung von Fehlern in der Entwicklung. Dies führt zu einer erhöhten Softwarezuverlässigkeit und Kundenvertrauen, da Studien zeigen, dass bis zu 88 % der Benutzer nach einer schlechten Erfahrung weniger wahrscheinlich eine Anwendung erneut verwenden. Darüber hinaus fördert Mabl die nahtlose Zusammenarbeit zwischen internen und verteilten IT-Teams durch die Integration mit gängigen DevOps-Tools und verwandelt die Qualitätssicherung in eine gemeinsame Verantwortung.
Ein überzeugendes reales Beispiel für Mabls Wirkung stammt von Live Aware Labs, einem in Seattle ansässigen Innovator im Bereich der Spielpublikumsanalyse. Live Aware Labs entwickelte ein webbasiertes Kollaborationstool für Spieletester und -entwickler, das es ihnen ermöglicht, Fehler zu identifizieren und zu beheben, indem sie Gameplay-Videos streamen, aufzeichnen und analysieren. Mit der Skalierung ihrer Plattform wurde die Aufrechterhaltung hoher Leistung, Stabilität und effizienter QA-Prozesse entscheidend, insbesondere für die Optimierung ihrer Windows-, macOS-, Android- und iOS-Bildschirmaufnahmeanwendungen. Das Unternehmen stand vor Herausforderungen bei der Optimierung älterer Komponenten, der Verbesserung der Systemstabilität, der Automatisierung von Testworkflows und der Minimierung von Regressionstestaufwänden, um Produktfreigaben zu beschleunigen. Angesichts dieser Hürden wurde Mabl empfohlen, um Regressionstests zu automatisieren, Kosten zu senken und die Softwarebereitstellung zu beschleunigen. Durch die Integration von Mabls Low-Code-/No-Code-Funktionen und der KI-gesteuerten Automatisierung erreichte Live Aware Labs eine signifikante Reduzierung der Testzeit vor der Veröffentlichung, eine schnellere Erhöhung der Testabdeckung und eine Senkung der Einstiegshürde für die QA-Automatisierung. Dies führte zu einer Reduzierung des Zeitaufwands für Regressionstests in automatisierten Bereichen um mehr als 50 %, zur Behebung kritischer Leistungsprobleme in weniger als einem Monat und zu einer verbesserten Streaming- und Aufnahmequalität, während gleichzeitig neue Plattformfunktionen nahtlos integriert wurden.