Wie KI Ihre IV&V-Prozesse schneller, sicherer und smarter macht

Ob in der Automobilindustrie, Medizintechnik oder im Maschinenbau– Produkte werden zunehmend softwaredefiniert, vernetzt und sicherheitskritisch. Jedes neue Release, jedes Update muss nahtlos mit Dutzenden Subsystemen interagieren – und dennoch absolut zuverlässig funktionieren. Kaum ein Bereich der Produktentwicklung steht derzeit unter so hohem Druck wie die Integration, Verifikation und Validierung (IV&V).

Der einst lineare Prozess ist heute ein beschleunigter Entwicklungszyklus, in dem Integration, Verifikation und Validierung eng verzahnt ablaufen – unterstützt durch hybride, virtuelle und physische Methoden. Die Herausforderungen im Überblick:

• Ein sehr hoher Anteil der gesamten Entwicklungszeit und -kosten fließen laut Fraunhofer-Allianz Verkehr heute in IV&V-Aufgaben 
• Die Zahl der Testfälle wächst exponentiell – ebenso der Aufwand für Dokumentation, Compliance und Nachvollziehbarkeit
• Gleichzeitig verlangen Märkte und Management immer kürzere Time-to-Market-Zyklen

Das Ergebnis: Selbst hochprofessionelle Entwicklungsorganisationen geraten an ihre Effizienzgrenzen.

Qualität als Engpass: Herausforderungen in der modernen Produktentwicklung

Die Entwicklung moderner Systeme ist datenintensiv und komplex. Der Softwareanteil wächst, Systemgrenzen verschwimmen, und die Zahl der Interaktionen steigt exponentiell. Klassische IV&V-Methoden stoßen dabei an ihre Grenzen:

• Zu hoher manueller Aufwand in Testvorbereitung und -durchführung
• Mangelnde Traceability
• isolierte Tools und Prozesse verhindern effiziente Zusammenarbeit

Der Aufwand für den IV&V Prozess und die zugehörige Dokumentation bindet bis zur Hälfte des gesamten Entwicklungsbudgets. Fehlende Automatisierung führt zu Engpässen, Mehraufwand und Qualitätsrisiken. Zudem werden viele Arbeitsschritte redundant ausgeführt, wie zum Beispiel bei der mehrfachen Erstellung ähnlicher Testfälle, Testskripte oder Testdaten für vergleichbare Funktionen in unterschiedlichen Projekten. Artefakte werden häufig neu aufgebaut, anstatt produkt- oder projektübergreifend wiederverwendet zu werden. Dadurch gehen wertvolles Wissen, Synergien und Effizienzpotenziale verloren. Künstliche Intelligenz (KI) bietet die Chance, diesen Prozess neu zu denken, vom reaktiven Prüfen hin zu einem intelligenten, lernfähigen Qualitätssystem, das Ergebnisse konsolidiert, Zusammenhänge erkennt und über Projekte hinweg nutzbar macht.

Der Wendepunkt: Warum KI jetzt zum entscheidenden Faktor wird

Mehrere Trends treffen aktuell aufeinander und machen KI im IV&V-Bereich nicht nur relevant, sondern notwendig:

• Software-defined Systems verändern Entwicklungsstrategien grundlegend und erfordern neue Integrations-, Verifikations- und Validierungsansätze.
• Agile Prozesse fördern kontinuierliche Qualität, modellbasierte Methoden ermöglichen eine frühe Verifikation und Simulation.
• Strengere regulatorische Vorgaben machen eine lückenlose Traceability über alle Entwicklungsstufen hinweg zur Pflicht.
• KI-Technologien haben eine neue Reife erreicht, sie sind leistungsfähig, vertrauenswürdig und bereit für den produktiven Einsatz in komplexen Entwicklungsumgebungen.

Damit ist der Einsatz von KI in IV&V kein Zukunftsszenario, sondern ein entscheidender Hebel für Wettbewerbsfähigkeit und nachhaltige Produktqualität.

Wo KI konkret ansetzt: Fünf entscheidende Anwendungsbereiche im IV&V-Prozess

Künstliche Intelligenz entfaltet ihren Mehrwert entlang des gesamten IV&V Prozesses. Sie erkennt Muster, generiert Artefakte, lernt aus Ergebnissen  und steigert so Qualität und Geschwindigkeit gleichermaßen. Die folgenden fünf Anwendungsbereiche zeigen, an welchen Stellen KI bereits heute messbare Verbesserungen bringt:

• Intelligente Testplanung und Strategiefindung
  KI unterstützt bei der Planung von Integrations-, Verifikations- und Validierungsaktivitäten und analysiert dafür Anforderungen, Risiken und andere relevante Artefakte.
  
  Mehrwert: Effizientere Planung, geringerer Aufwand und höhere Testabdeckung bereits in frühen Entwicklungsphasen.
  
  
• Testfall- und Testdatengenerierung
  KI unterstützt die Erstellung und Pflege von Testfällen und Testdaten auf Basis aktueller Anforderungen, Projektänderungen und vorhandener Erfahrungswerte. Sie erkennt Zusammenhänge, generiert Szenarien und sorgt für eine konsistente Testabdeckung über alle Entwicklungsphasen hinweg.
  
  Mehrwert: Schnellere Testvorbereitung, weniger Redundanz und realitätsnahe Validierung.
  
  
• Qualitätsüberwachung und Fehleranalyse
  KI unterstützt die Auswertung von Testergebnissen und erkennt Muster, Abweichungen und mögliche Fehlerursachen.
  
  Mehrwert: Schnellere Fehlererkennung, weniger Schleifen und eine stabilere Produktqualität.
  
  
• Testanalyse, Abdeckung und Rückverfolgbarkeit
  KI bewertet, ob der geplante Testumfang alle Anforderungen abdeckt, und stellt eine durchgängige Traceability zwischen Anforderungen, Testfällen und Ergebnissen sicher. Sie unterstützt beim Erstellen von Testabdeckungsberichten und gibt Hinweise auf ungetestete Bereiche
  
  Mehrwert: Vollständige Nachvollziehbarkeit, höhere Prozesssicherheit und verbesserte Auditierbarkeit.
  
  
• Wissensmanagement, Wiederverwendung und Optimierung
  KI unterstützt den Aufbau eines zentralen Wissenspools, in dem Artefakte, Daten und Methoden projektübergreifend zugänglich sind. Erkenntnisse aus laufenden und abgeschlossenen Projekten werden zusammengeführt und für weitere Produktlinien oder Releases nutzbar gemacht. Auf dieser Basis können aus Analyseergebnissen neue Anforderungen oder Qualitätskriterien für Folgereleases und Produktvarianten abgeleitet werden.
  
  Mehrwert: Weniger redundante Arbeit, schnellere Skalierung, höherer Wissenstransfer.

Vorgehensmodell: Vom Datenverständnis zur KI-basierten IV&V-Optimierung

Um den Einsatz von KI in IV&V effizient und nachhaltig zu gestalten, setzt NTT DATA auf ein bewährtes, standardisiertes Vorgehensmodell.

Mit dem NTT DATA Value Discovery Proof of Concept (PoC) lassen sich passende Anwendungsfälle in nur drei Monaten identifizieren und umsetzen – inklusive Evaluierung von Kosten-, Qualitäts- und Effizienz-KPIs.

Durch die Analyse bestehender IV&V-Prozesse, das gezielte Prototyping von KI-Use Cases und die Integration in vorhandene Tool-Landschaften entsteht eine skalierbare Lösung zur Automatisierung und Effizienzsteigerung im Testumfeld.

Dieses Vorgehen wurde bereits mehrfach in Proof of Concepts (PoCs) erfolgreich umgesetzt und hat sich branchenübergreifend bewährt. Weiterführende Informationen unter: KI-Multi-Agenten revolutionieren die Produktentwicklung in der Automobil- und Fertigungsindustrie. 

Wie KI Testfälle automatisch generiert – ein Blick in die Praxis

Das folgende Video zeigt, wie Künstliche Intelligenz (KI) die Erstellung von Testfällen intelligenter, schneller und konsistenter macht.

Anhand eines Proof of Concept demonstriert NTT DATA, wie aus komplexen technischen Anforderungen automatisch ausführbare Testfälle entstehen – schnell, nachvollziehbar und konsistent.

Die KI liest unstrukturierte Dokumente, erkennt logische Abhängigkeiten zwischen Anforderungen und erzeugt daraus präzise Testbeschreibungen – inklusive Testschritte, erwarteter Ergebnisse und eindeutiger Rückverfolgbarkeit zu den ursprünglichen Anforderungen.

Smart Test Management mit KI-basierten Multi-Agent-Systemen

Stellen Sie sich vor: Anstatt einzelne Aufgaben zu automatisieren, arbeitet ein ganzes Team digitaler Spezialisten zusammen, das den IV&V-Prozess gezielt unterstützt und effizienter gestaltet.

Jeder dieser KI-Agenten übernimmt eine spezifische Rolle – und wird vom Test Manager Agent koordiniert und orchestriert. Gemeinsam schaffen sie ein vernetztes, intelligentes System, das Effizienz, Qualität und Transparenz in Integrations-, Verifikations- und Validierungsaktivitäten deutlich erhöht.

• Der Test Manager Agent plant und steuert die IV&V-Aktivitäten. Er legt Prioritäten fest, teilt Ressourcen zu und erkennt Abhängigkeiten zwischen den Aufgaben. Zudem überwacht er den Fortschritt, konsolidiert Ergebnisse und sorgt dafür, dass alle Agents optimal zusammenarbeiten.
• Der Test Case Generation Agent erstellt auf Basis aktueller Anforderungen konkrete Testfälle und stellt sicher, dass diese konsistent und rückverfolgbar sind. Er reagiert flexibel auf Änderungen und nutzt Erfahrungen aus laufenden und früheren Projekten, um Abdeckung und Effizienz zu steigern.
• Der Test Data Generation Agent liefert die passenden Test Daten. Er erkennt Lücken in bestehenden Datensätzen, erstellt realistische, repräsentative Szenarien und reduziert so den Aufwand für die Vorbereitung.
• Der Defect Manager Agent analysiert die Ergebnisse, sowie Logdaten bei Fehlverhalten. Er identifiziert Fehlerursachen, erstellt detaillierte Fehlerberichte, priorisiert diese nach Schweregrad und weist sie den entsprechenden Bereichen zu.

Fazit: Intelligente Produktabsicherung wird zum Wettbewerbsvorteil

Unternehmen, die frühzeitig auf KI-gestützte IV&V-Strategien setzen, profitieren von: 

• schnelleren Produktzyklen
• höherer Testabdeckung und Qualität
• reduzierten Kosten und Aufwänden
• besserer Compliance und Rückverfolgbarkeit

Die bereits umgesetzten PoCs zeigen: KI in IV&V ist keine Vision mehr, sondern Realität. 

NTT DATA begleitet diesen Wandel mit erprobten Methoden, Branchenexpertise und skalierbaren Lösungen – vom Assessment bis zum produktiven Einsatz. Neben der Nutzung von KI im Testprozess bietet NTT DATA auch AI Testing – das Testen von KI-Systemen selbst. Unsere Expert:innen kombinieren Fach- und Testkompetenz mit zertifiziertem Know-how im AI Testing nach dem internationalen ISTQB® CT-AI-Standard. So stellen wir sicher, dass KI-Funktionalitäten nachvollziehbar und reproduzierbar getestet werden.

IHR NÄCHSTER SCHRITT

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