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Qualitätsmanagementplan etablieren 
Ein dokumentierter Plan legt verbindliche Qualitätsziele, Rollen, Prozesse und Prüfpunkte im 
Projekt fest. Er sorgt für Klarheit und Nachvollziehbarkeit, gerade bei interdisziplinären 
Teams. 
KVP-Zyklen und Root-Cause-Analysen nutzen 
Qualität ist kein Einmalziel, sondern ein laufender Prozess. KVP-Zyklen (kontinuierlicher 
Verbesserungsprozess) helfen, systematisch aus Fehlern zu lernen. Root-Cause-Analysen 
identifizieren Ursachen, nicht nur Symptome. 
Die Rolle von Künstlicher Intelligenz (KI) 
KI-gestützte Tools können insbesondere in IT-, Software- und datengetriebenen Projekten 
die Qualitätssicherung automatisieren und objektivieren. 
Mögliche Einsatzfelder sind: 
• 
Analyse von Quellcode auf Fehler, Komplexität oder Sicherheitslücken 
• 
Automatisierte Tests und Regressionstests 
• 
Frühzeitige Erkennung von Mustern, die typischerweise zu Qualitätsproblemen 
führen 
Beispiele für KI-gestützte Testtools: 
• 
DeepCode (jetzt Teil von Snyk) 
• 
Codacy 
• 
GitHub Copilot für Code-Review-Unterstützung 
• 
Testim für automatisiertes Testen in Frontend-Anwendungen 
Konkrete Prompt-Vorschläge für Projektmanager zur KI-gestützten Qualitätssicherung 
• 
Untersuchen Sie den bestehenden Code auf potenzielle Sicherheitslücken und 
technische Schulden. Welche Codestellen enthalten Anti-Patterns oder komplexe, 
schwer wartbare Strukturen? Verwenden Sie statische Codeanalyse und 
semantische Bewertung mit KI. 
• 
Analysieren Sie automatisiert durchgeführte Tests der letzten vier Sprints. Wo gab es 
die häufigsten Fehlerquellen? Welche Module oder Komponenten sind besonders 
anfällig? Welche Tests müssen ergän