Zoeken

Jouw vraag

Wat levert AI-testen op?

Meer coverage, minder handwerk

1.299 testcases. 26 bugs. 0 regels handmatig geschreven. Dat waren de resultaten toen we bij een overheidsinstelling in de zorg de queries achter een rapportagesysteem lieten testen door AI. 60% meer dekking dan de bestaande testset — en 26 bugs die er al maanden in zaten zonder crash, gewoon de verkeerde cijfers. Dát is wat AI-testautomatisering oplevert: niet sneller dezelfde tests, maar tests die je met de hand nooit zou schrijven.

Handmatig testen dekt maar een fractie

Een team test de gevallen die het kan bedenken — meestal de happy flows en een handvol randgevallen. Maar bij complexe queries of processen zijn er honderden combinaties die niemand met de hand uittest. Wat je niet test, weet je niet.

De gevaarlijkste bugs crashen niet

Een crash valt op. Een query die gewoon draait maar de verkeerde cijfers teruggeeft niet. Een ontbrekend filter, een dubbeltelling, verlopen data die meetelt — de output ziet er betrouwbaar uit, terwijl er beslissingen op worden gebaseerd.

Testcode schrijven kost meer dan het oplevert

Systematisch elke edge case aftesten betekent tienduizenden regels testcode. Dat schrijft geen mens voor een handvol queries — het is simpelweg te duur. Dus blijft het achterwege, en test je aan met wat "genoeg" voelt.

Signalen dat je testdekking tekortschiet

Herken je dit? Dan mis je waarschijnlijk meer dan je denkt:

  • Je testset dekt vooral de bekende gevallen, niet de randgevallen.
  • Niemand durft met zekerheid te zeggen of de cijfers in je rapportages kloppen.
  • Bugs komen pas aan het licht als iemand toevallig een verkeerd getal opmerkt.
  • Testcode schrijven schiet er structureel bij in door tijdgebrek.
  • Er is code die “al jaren draait” en die niemand nog durft aan te raken.
Jonge vrouw kijkt bedenkelijk naar haar beeldscherm

Veelgestelde vragen

  • Vervangt AI mijn testers?

    Nee. AI neemt het volumewerk over — het systematisch genereren en uitvoeren van testcases dat met de hand te duur is. Je testers houden de regie: ze bepalen wat getest moet worden, beoordelen de bevindingen en nemen de beslissingen. AI doet het werk waar een mens niet aan toekomt.

  • Werkt dit ook op bestaande, ongedocumenteerde code?

    Juist daar is de winst het grootst. Bij code die “al jaren draait” en die niemand meer durft aan te raken, test de AI tegen de specificatie en het verwachte gedrag — en legt bloot waar de werkelijkheid daarvan afwijkt. Precies de code waar handmatig testen te veel tijd zou kosten.

  • Hoeveel meer testdekking levert het op?

    Dat verschilt per systeem, maar in het voorbeeld hierboven ging het van 190 handmatige testcases naar 1.299 — 60% meer dekking. Belangrijker dan het aantal is wát erbij komt: de randgevallen en combinaties die in de bestaande set ontbraken, en waar de bugs zich verstopten.

Zo werkt AI-testautomatisering

De winst zit niet in een tool die sneller klikt, maar in een aanpak die systematisch test wat mensen overslaan. In drie stappen:

Analyseren tegen de specificatie

De AI leest niet alleen de code, maar ook de functionele specificatie, het datamodel en de onderlinge relaties. Zo weet ze wat de code hóórt te doen — niet alleen wat hij doet.

Testcases genereren

Op basis daarvan genereert de AI honderden testcases per query: elke edge case, elke combinatie, elke grenswaarde. Tienduizenden regels testcode die je met de hand nooit zou schrijven.

Bugs valideren en rapporteren

Elke afwijking tussen specificatie en gedrag wordt gevalideerd en gerapporteerd, mét context: welke query, welk filter, welk gevolg. Zo weet je precies welke cijfers kloppen — en welke niet.
Maak een afspraak

Nieuwsgierig of maatwerk voor jou het verschil kan maken?

Neem contact met ons op voor maatwerkoplossingen in Java, geleverd door een ervaren team dat stabiliteit, continuïteit en optimalisatie garandeert voor jouw bedrijfsprojecten.

Toestemming

Gerelateerde klantcases

Informatie uitwisselen (KIK-V)

Met het Programma Keteninformatie Kwaliteit Verpleeghuiszorg (KIK-V) wordt de uitwisseling van data tussen ketenpartijen in de ouderenzorg gestandaardiseerd. Open Circle Solutions is als gevalideerde technische partner vanaf de start hierbij...
Oude vrouw met verzorger, en daarop het logo van ZorgInstituut nederland

Benodigde voorraad voorspellen (SAS)

BrandLoyalty ontwikkelt full service loyaliteitsprogramma’s waarmee klanten van supermarkten kunnen sparen voor producten. Het concept is uitgebreid, met logistieke service en analyse achteraf. Met de webapp SAS kan het bedrijf...
Oudere vrouw doet boodschappen in de supermarkt, met daarop het logo van BrandLoyalty

Golf Management Systeem (Bernardus)

De droom van Bernardus Golf is een hoogwaardige golfbaan met een beleving die op geen andere baan ter wereld te vinden is. Er zijn daarvoor innovatieve oplossingen bedacht zoals ‘member...
Speler met smartphone op green Bernardus