AI Manifest Testen & AI

De wereld van softwaretesten en kwaliteitsborging verandert razendsnel. AI, testautomatisering en generatieve modellen lijken het speelveld opnieuw te definiëren. Sommigen roepen dat de menselijke factor overbodig wordt. Dat AI alle testcases schrijft, zelf software valideert en dat diep nadenken verleden tijd is.

Wij zien dat anders.

Nieuwe technologieën hebben altijd impact gehad op ons vakgebied, maar nooit door simpelweg mensen te vervangen. Elke technologische sprong heeft nieuwe uitdagingen gebracht – en daarmee nieuwe rollen, nieuwe expertise en nieuwe manieren om waarde toe te voegen. AI is daarin geen uitzondering.

Automatisering is geen teststrategie

AI en geavanceerde testautomatisering nemen repeterende taken over. En dat is goed – niemand zit te wachten op eindeloos handmatige regressietests. Maar dat betekent niet dat AI zelfstandig een solide teststrategie kan neerzetten.
AI mist context. Het begrijpt geen bedrijfsprocessen, risico’s of de impact van een bug op de gebruiker.
AI is niet creatief. Exploratief testen, edge cases bedenken en risico’s inschatten blijft mensenwerk.
AI genereert, maar valideert niet. Het kan een test schrijven, maar weet niet of die test relevant of correct is.

Kortom: AI helpt testers, maar vervangt ze niet. De échte waarde zit in de combinatie van menselijk inzicht en slimme tooling.

AI Zelf Testen: Kritisch nodig, niet optioneel

De inzet van AI betekent niet alleen dat we anders gaan testen, maar ook dat we AI zelf moeten testen. Generatieve AI-systemen zijn krachtig, maar ook onvoorspelbaar. Ze kunnen hallucineren, biased antwoorden geven en onverwachte fouten veroorzaken. Wie denkt dat AI altijd een correcte uitkomst geeft, loopt een groot risico.

AI-systemen zijn black boxes. We weten vaak niet exact hoe een model tot een antwoord komt. Dit maakt validatie en testing cruciaal.
Bias en ethische vraagstukken zijn reëel. AI leert van historische data, inclusief fouten en vooroordelen. Zonder zorgvuldige kwaliteitscontrole kan AI schadelijke beslissingen versterken.
Het testen van AI vraagt om nieuwe methodieken. Statische testcases zijn niet voldoende. AI vraagt om dynamisch testen, continue monitoring en validatie van output.

Het testen van AI is een vak apart – en het wordt steeds belangrijker.

Kritisch denken wordt belangrijker

Er wordt vaak geroepen dat AI ons dommer maakt. Dat we straks niet meer zelf nadenken, maar alleen nog goede prompts hoeven te geven. Maar de realiteit is dat AI vooral een katalysator is: wie het goed inzet, wordt slimmer en effectiever. Wie het klakkeloos vertrouwt, wordt juist afhankelijk.

Een LLM is geen waarheid, maar een patroonherkenner. Als je niet begrijpt wat er uitkomt, kun je ook niet beoordelen of het klopt.
AI maakt snelheid mogelijk, maar vaak gaat dat niet gepaard met kwaliteit. Snel gegenereerde testscripts zijn nutteloos als ze de verkeerde risico’s afdekken.
Goed AI-gebruik vergt vakmanschap. De testers die AI slim inzetten, niet blind vertrouwen, en weten waar de grenzen liggen, blijven onmisbaar.

Het testen van AI-systemen en het effectief gebruiken ervan vereist juist méér inzicht en kritisch denken dan ooit.

Kennis behouden is geen optie, maar een noodzaak

Vroeger dachten we dat internet boeken zou vervangen. Nu weten we dat het vooral de manier waarop we leren heeft veranderd. Met AI is het niet anders.

Zonder basiskennis kun je AI niet controleren. Als je een test laat genereren, maar niet snapt waarom die werkt, kun je hem ook niet beoordelen.
Diepgang blijft essentieel. AI helpt verbanden leggen, maar jij moet nog steeds begrijpen wat die verbanden betekenen.
Prompting is geen skill, kritisch denken wel. Goede vragen stellen is nuttig, maar als je de materie niet beheerst, krijg je nog steeds rommel als output.

Het probleem is niet dat AI “dingen” van ons overneemt. Het probleem is dat sommigen denken dat ze daardoor minder hoeven te weten.

AI is een kans – voor wie hem grijpt

De testers van de toekomst zijn niet degenen die bang zijn dat AI hun werk overneemt. Het zijn degenen die AI gebruiken om hun werk slimmer, sneller en beter te maken.