Agentic AI in Quality Assurance: A Paradigm Shift for Modern Software Teams
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Agentic AI in Quality Assurance: A Paradigm Shift for Modern Software Teams
In modern software development, quality assurance teams are under growing pressure. Release cycles continue to shorten, while application landscapes become more complex due to cloud-native architectures, distributed systems and continuously evolving user interfaces. At the same time, expectations for reliability, security and compliance remain unchanged — or increase.
Traditional approaches to quality assurance struggle under these conditions. Manual testing does not scale, and script-based automation requires constant maintenance as interfaces and workflows change. In many organizations, test automation itself has become a source of technical debt rather than a solution to it.
Against this backdrop, Agentic AI is emerging as a new approach to quality assurance. Rather than replacing all existing testing practices, Agentic QA introduces adaptive, goal-driven systems that complement and, in some areas, fundamentally change how testing is performed. The question for engineering leaders is not whether automation should disappear, but whether static, script-centric testing models are still sufficient for modern software delivery.
Traditional QA can no longer keep pace with modern development processes
In agile and DevOps environments, everything is geared toward maximum speed — features need to go into production quickly. But testing often remains the bottleneck. If a team has to manually click through hundreds of user journeys before each release, it takes hours or days and does not scale with growing requirements.
Automated tests, as implemented with tools such as Selenium or Cypress, offer relief, but break down when it comes to dynamic elements – such as responsive designs, A/B tests or pop-ups that shift layouts. The result is so-called flakes: unreliable tests that either fail with false positives or overlook real problems.
In regulated industries such as finance or automotive, compliance requirements add to the effort. Estimates suggest that testing accounts for up to 50% of the total development budget without always delivering the desired quality. The consequences are noticeable for many teams: accumulation of technical debt in test suites, frustration among developers and delayed releases.
According to Gartner®, in its 4 Essential Steps to Build Test Automation Capabilities report, which was published on June 13, 2025, "Software engineering leaders are looking for new practices and approaches that their teams can adopt to mitigate risks to the business. Test automation, increasingly powered and enhanced by generative AI technologies, becomes an indispensable building block to reap these benefits.“
Agentic AI is intended to pave the way from rigid scripts to learning, adaptive systems, and to enable agentic quality assurance on a large scale, EPAM has developed the Agentic QA solution. As a platform in the AI/Run™.Tools solution set, Agentic QA bridges the gap between automated and manual testing, enabling developers and companies to act faster than their competitors by reducing lead times and costs. Agentic QA is intended to serve as an example of how AI-powered agents can make the work of QA teams easier. In the AI-native SDLC playbook, agents are embedded throughout the entire product lifecycle, resulting in an agentified PDLC.
Read the full article here. (published in German)
Find out how EPAM quality engineering services merge proven methodologies with next-generation agentic capabilities to deliver comprehensive quality assurance in an AI-native world. epam.com/agenticQA
Gartner, “4 Essential Steps to Build Test Automation Capabilities,” Jim Scheibmeir, Thomas Murphy, Joachim Herschmann, June 13, 2025.
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Agentische KI in der Qualitätssicherung: Ein Paradigmenwechsel für moderne Softwareteams
In der modernen Softwareentwicklung stehen Qualitätssicherungsteams unter zunehmendem Druck. Die Release-Zyklen werden immer kürzer, während die Anwendungslandschaften aufgrund von Cloud-nativen Architekturen, verteilten Systemen und sich ständig weiterentwickelnden Benutzeroberflächen immer komplexer werden. Gleichzeitig bleiben die Erwartungen an Zuverlässigkeit, Sicherheit und Compliance unverändert – oder steigen sogar noch an.
Traditionelle Ansätze zur Qualitätssicherung stoßen unter diesen Bedingungen an ihre Grenzen. Manuelle Tests lassen sich nicht skalieren, und die skriptbasierte Automatisierung erfordert ständige Wartung, da sich Schnittstellen und Arbeitsabläufe ändern. In vielen Unternehmen ist die Testautomatisierung selbst zu einer Quelle technischer Schulden geworden, anstatt eine Lösung dafür zu sein.
Vor diesem Hintergrund entwickelt sich Agentic AI zu einem neuen Ansatz für die Qualitätssicherung. Anstatt alle bestehenden Testverfahren zu ersetzen, führt Agentic QA adaptive, zielorientierte Systeme ein, die die Art und Weise, wie Tests durchgeführt werden, ergänzen und in einigen Bereichen grundlegend verändern. Die Frage für Führungskräfte im Engineering lautet nicht, ob die Automatisierung verschwinden sollte, sondern ob statische, skriptorientierte Testmodelle für die moderne Softwarebereitstellung noch ausreichend sind.
Die herkömmliche Qualitätssicherung kann mit modernen Entwicklungsprozessen nicht mehr Schritt halten.
In agilen und DevOps-Umgebungen ist alles auf maximale Geschwindigkeit ausgerichtet – Funktionen müssen schnell in die Produktion gehen. Doch das Testen bleibt oft der Engpass. Wenn ein Team vor jedem Release Hunderte von Nutzerpfaden manuell durchklicken muss, dauert das Stunden oder Tage und lässt sich bei wachsenden Anforderungen nicht skalieren.
Automatisierte Tests, wie sie mit Tools wie Selenium oder Cypress implementiert werden, bieten Abhilfe, versagen jedoch bei dynamischen Elementen – wie responsiven Designs, A/B-Tests oder Pop-ups, die das Layout verändern. Das Ergebnis sind sogenannte „Flakes“: unzuverlässige Tests, die entweder mit Fehlalarmen fehlschlagen oder echte Probleme übersehen.
In regulierten Branchen wie dem Finanzwesen oder der Automobilindustrie erhöhen Compliance-Anforderungen den Aufwand zusätzlich. Schätzungen zufolge machen Tests bis zu 50 % des gesamten Entwicklungsbudgets aus, ohne immer die gewünschte Qualität zu liefern. Die Folgen sind für viele Teams spürbar: Anhäufung von technischer Schuld in Testsuiten, Frustration unter den Entwicklern und verzögerte Releases.
Laut Gartner® heißt es in dem am 13. Juni 2025 veröffentlichten Bericht „4 Essential Steps to Build Test Automation Capabilities“: „Führungskräfte im Bereich Softwareentwicklung suchen nach neuen Praktiken und Ansätzen, die ihre Teams anwenden können, um Risiken für das Unternehmen zu mindern. Die Testautomatisierung, die zunehmend durch generative KI-Technologien unterstützt und verbessert wird, wird zu einem unverzichtbaren Baustein, um diese Vorteile zu nutzen.“
Agentic AI soll den Weg von starren Skripten hin zu lernfähigen, adaptiven Systemen ebnen und eine agentische Qualitätssicherung in großem Maßstab ermöglichen. Zu diesem Zweck hat EPAM die Lösung „Agentic QA“ entwickelt. Als Plattform innerhalb des AI/Run™.Tools-Lösungssets schließt Agentic QA die Lücke zwischen automatisierten und manuellen Tests und ermöglicht es Entwicklern und Unternehmen, durch die Reduzierung von Vorlaufzeiten und Kosten schneller als ihre Wettbewerber zu agieren. „Agentic QA“ soll als Beispiel dafür dienen, wie KI-gestützte Agenten die Arbeit von QA-Teams erleichtern können. Im KI-nativen SDLC-Playbook sind Agenten über den gesamten Produktlebenszyklus hinweg eingebettet, was zu einem „agentifizierten“ PDLC führt.
Lesen Sie hier den vollständigen Artikel.
Erfahren Sie, wie die Quality-Engineering-Dienstleistungen von EPAM bewährte Methoden mit agentenbasierten Fähigkeiten der nächsten Generation verbinden, um eine umfassende Qualitätssicherung in einer KI-nativen Welt zu gewährleisten. epam.com/agenticQA
Gartner, „4 Essential Steps to Build Test Automation Capabilities“, Jim Scheibmeir, Thomas Murphy, Joachim Herschmann, 13. Juni 2025.
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