Agentic Coding verspricht eine Revolution der Entwicklungsproduktivität. Doch während LLMs Code innerhalb von Sekunden erzeugen können, bleibt die Frage der Softwarequalität oft ungeklärt. Wie können traditionelle Testverfahren mit der steigenden Änderungsfrequenz umgehen? Wie hält man die Codequalität hoch, die sowohl für LLMs als auch für menschliche Entwickler essenziell ist?

Benjamin zeigt in seinem Vortrag, wie sich bewährte Verfahren, wie statische Analysen, Test-Gap-Analyse oder änderungsbasierte Testfallselektion so in die KI-basierte Entwicklung einbetten lassen, dass dabei besserer Code entsteht. Dadurch gewinnen QA-Expert:innen und Entwickler:innen den nötigen Freiraum, um sich auf die wirklich kritischen Aspekte zu konzentrieren: kreative Problemlösung und die Bewertung architektonischer Entscheidungen.