Markus Kröpfl (Expleo Austria) – Softwarequalität – wer billig kauft, kauft teuer
Im Vorfeld des Confare CIOSUMMIT sprach Michael Ghezzo mit Markus Kröpfl, Director Sales und Prokurist bei Expleo Österreich, über die Rolle von Softwarequalität, den Einfluss von AI auf Entwicklung und Testing sowie die Herausforderungen moderner IT-Organisationen.
Unternehmen befinden sich aktuell mitten in der digitalen Transformation. Welche Rolle spielt Softwarequalität auf diesem Weg?
Softwarequalität entwickelt sich immer stärker zu einem zentralen Enabler für digitale Reife. In den letzten Jahren hat sich hier bereits viel getan – dennoch sehe ich noch häufig, dass Quality Assurance und Testing primär als Kostenfaktor betrachtet werden.
Gerade in der heutigen Zeit sollte man das aber ganz klar als strategisches Investment sehen. Wenn man die Entwicklung betrachtet – von klassischer Softwareentwicklung über Agile bis hin zu Shift Left – zeigt sich: Qualität muss immer früher und konsequenter mitgedacht werden. Qualität, die früh eingebaut wird, reduziert nicht nur Risiken, sondern verkürzt Time-to-Market und senkt langfristig die Total Cost of Ownership spürbar.
Mit der aktuellen Dynamik, insbesondere durch Innovationen im AI-Umfeld, führt daran kein Weg mehr vorbei.
Gerade in wirtschaftlich herausfordernden Zeiten wird Qualität aber oft zurückgestellt, oder?
Das erleben wir tatsächlich häufig. Gleichzeitig entwickelt sich praktisch jedes Unternehmen in Richtung Softwareunternehmen. Wenn Qualität hier nicht ernst genommen wird, kann das schnell zum Risiko werden.
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Unternehmen bewegen sich heute zwischen Standardsoftware, Individualentwicklung und Legacy-Systemen. Wie lässt sich hier Qualität sicherstellen?
Testbarkeit wird zu einem entscheidenden Kriterium.
Standardsoftware bleibt eine wichtige Basis. Gleichzeitig eröffnet AI neue Möglichkeiten, insbesondere bei der Modernisierung von Legacy-Systemen. Hier sehen wir aktuell einen starken Fokus.
Auch die Individualentwicklung gewinnt wieder an Bedeutung, weil sich Lösungen schneller skalieren lassen. Aber genau hier entstehen neue Herausforderungen:
Wenn Code in großer Menge – etwa durch Generatoren – entsteht, stellt sich die Frage nach Struktur, Wartbarkeit und Beherrschbarkeit.
Begriffe wie „Vibe Coding“ sind derzeit in aller Munde. Wie stark ist das in der Praxis angekommen?
Viele Unternehmen experimentieren damit, oft im Rahmen von Proof of Concepts. In der Breite ist es aber noch nicht angekommen – ich kenne aktuell kein Projekt, das ausschließlich darauf basiert. Wir sehen Vibe Coding aktuell vor allem in PoCs – in produktiven Enterprise-Umgebungen fehlt noch die nötige Governance und Traceability
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Welche Auswirkungen hat AI-generierter Code auf Testbarkeit und Sicherheit?
Aus QA-Sicht sehe ich drei zentrale Risiken:
- Menge und Struktur des Codes
Die Geschwindigkeit ist beeindruckend – aber unstrukturierter Code erschwert die Testbarkeit massiv. - Security
Durch Halluzinationen oder fehlerhafte Generierung können Sicherheitslücken entstehen. - Architektur
Besonders in großen Organisationen ist Architektur entscheidend. Viele Ansätze aus Start-ups lassen sich nicht einfach auf komplexe Unternehmensstrukturen übertragen.
Die Entwicklungen – insbesondere international – sind beeindruckend. Dennoch gelten gerade in Europa andere Rahmenbedingungen: Regulierung, gewachsene Strukturen und komplexe Organisationen.
Man muss sehr genau prüfen, was sich übertragen lässt. Sich dem Thema zu verschließen, ist aber definitiv keine Option.
Gleichzeitig sehen wir AI-native Unternehmen mit enormer Geschwindigkeit. Besteht die Gefahr, neue Legacy zu schaffen?
Absolut. Im schlimmsten Fall entsteht eine von AI generierte Legacy, die man selbst nicht mehr vollständig versteht oder kontrollieren kann.
Welche Rolle spielt AI im Testing?
Eine sehr große. AI unterstützt heute bereits bei:
- der Generierung von Testfällen
- der Priorisierung von Regressionstests
- der Erkennung von Anomalien
Es gibt sogar Ansätze mit selbstlernenden Testfällen, die sich kontinuierlich verbessern. Wichtig ist: Das ist kein einmaliges Setup, sondern ein laufender Entwicklungsprozess.
Was sollten CEOs im DACH-Raum über Testing wissen?
Die Entwicklung ist extrem dynamisch – und schwer vorhersehbar. Entscheidend ist zu verstehen, dass sich nicht nur Technologie verändert, sondern auch die Zusammenarbeit im Unternehmen.
Wir sehen eine stärkere Verzahnung von Fachbereichen, Entwicklung und QA – teilweise bis hin zu gemeinsamen Teams.
QA entwickelt sich weg von der reinen Kontrollfunktion hin zu einer beratenden, integrativen Rolle. Und ich bin überzeugt: Die Bedeutung von QA wird weiter steigen.
Testing wird oft erst am Ende eines Projekts sichtbar – ähnlich wie Security. Genau hier setzt das Prinzip „Shift Left“ an: Qualität muss früh im Prozess verankert werden.
Das verändert auch die Anforderungen an Mitarbeitende:
- Business-Verständnis
- technisches Know-how
- AI-Kompetenz
Diese Kombination wird zunehmend entscheidend.
Low-Code, No-Code und Citizen Development – Wie bewertest du aktuelle Trends wie Low-Code und Citizen Development?
Das hängt stark von der Unternehmensgröße ab.
Kleinere Organisationen können schneller experimentieren. In großen Unternehmen sind die Rahmenbedingungen komplexer – insbesondere durch Regulierung.
Beides hat seine Berechtigung, aber es braucht ein klares Verständnis der eigenen Voraussetzungen.
Wie positioniert sich Expleo in diesem Umfeld?
Wir decken ein breites Spektrum ab – von Technology Consulting bis zur Umsetzung von Transformationen.
Die zentrale Herausforderung – und gleichzeitig der Schlüssel zum Erfolg – ist die Kombination aus:
- Business-Know-how
- Technologiekompetenz
- AI-Expertise
Gerade in regulierten Branchen ist dieses Zusammenspiel entscheidend.