KI ist längst Teil moderner Test- und Release-Prozesse – aber Vertrauen entsteht nicht durch Automatisierung allein. Unternehmen kämpfen mit Datenfragmentierung, intransparenten Entscheidungen und fehlender Nachvollziehbarkeit in ihren KI-gestützten Testsystemen. Genau hier zeigt sich die wahre Herausforderung: Wie stellen wir sicher, dass KI-gestützte Qualitätssicherung erklärbar, überprüfbar und auditierbar bleibt?

In diesem Vortrag geht es um die praktische Umsetzung von KI-Governance im Test- und Release-Kontext. Anhand realer Erfahrungen beleuchten wir, wie sich Feedback-Schleifen zwischen Entwicklung, Test und Betrieb automatisiert, aber kontrolliert schließen lassen – von der Testoptimierung über Release-Orchestrierung bis zur kontinuierlichen Risikobewertung. Ziel ist es, nicht mehr nur Software auszuliefern, sondern Vertrauen in die Entscheidungen der KI-Systeme aufzubauen.

Ein CTO-Blick auf das Spannungsfeld zwischen Geschwindigkeit, Compliance und erklärbarer Intelligenz.