Wir müssen immer mehr Funktionalität in immer kürzerer Zeit testen, da erfolgreiche Software mit jeder neuen Version wächst, während sich die Release-Zyklen immer weiter verkürzen. Viele Teams, mit denen wir arbeiten, haben Tausende oder sogar Hunderttausende von Tests in verschiedenen Phasen und Stufen des Testprozesses. Meistens sind es viel zu viele Tests, um sie für jedes Release vollständig auszuführen, von der CI ganz zu schweigen. Daher müssen wir zwangsläufig eine Auswahl treffen. Aber wie wählen wir die Tests am besten aus? Welche Tests werden mit minimalem Aufwand und innerhalb der verfügbaren Zeit die meisten Fehler finden? Ich habe mich in den letzten zehn Jahren mit dieser Fragestellung beschäftigt. Anfangs mit Ansätzen aus dem Forschungsbereich Testfallselektion und -Priorisierung, später mit AI-basierten Techniken. Unser Team hat diese Ansätze, sowohl mit als auch ohne AI, in unserem eigenen Entwicklungsprozessen und in Zusammenarbeit mit Kunden-Teams implementiert und getestet. In diesem Vortrag stelle ich unsere Misserfolge und Erfolge vor und zeige, welcher Ansatz in welchem Kontext am besten funktioniert.