Die Qualitätssicherung von QESTIT AI ist methodisch fundiert und auf Fachwissen ausgerichtet. Unser Fokus liegt auf maximaler geschäftlicher Wirkung: Wir identifizieren die wichtigsten Qualitätsrisiken und konzentrieren den Einsatz der KI genau darauf. LinQRAG™bündelt 25 Jahre Erfahrung im Quality Engineering, bewährte Prozessmodelle und Best Practices direkt in der KI, und Linear Q™, unsere risikobasierte Testmethodik, stellt sicher, dass jeder generierte Testfall nach dem tatsächlichen potenziellen geschäftlichen Schaden und nicht nach seinem Umfang priorisiert wird. Der Unterschied liegt nicht im KI-Modell selbst, sondern in der darüber liegenden QE-Expertise und Methodik. Deshalb erreichen wir eine Ausbeute von ca. 90 % verwertbarer Testfälle, während generische KI in der Regel nur ca. 60 % erreicht.

QESTIT ist KI-unabhängig. Mit unserem „Bring Your Own AI“ (BYOAI)-Ansatz wählen Sie das Modell, das zu Ihrem Unternehmen passt: OpenAI, Anthropic, Mistral, Google oder Ihr eigenes On-Premise- bzw. Open-Source-Modell. Auf Anfrage sind in der EU gehostete LLMs verfügbar, und Kundendaten werden niemals zum Trainieren von Modellen von Drittanbietern verwendet. Die KI-gestützte Qualitätssicherung wird als Managed Service bereitgestellt, der in Ihrer Umgebung läuft und sich in Ihre bestehende Toolchain integrieren lässt. Für maximale Datensouveränität – entscheidend für Kunden aus den Bereichen Verteidigung, Behörden und Hochsicherheitsbereiche – stehen Air-Gapped- und On-Premise-Bereitstellungen zur Verfügung. Ihre Daten, Ihre KI, Ihre Governance – alles vollständig unter Ihrer Kontrolle.

Die Ergebnisse werden über QAIC® (QESTIT AI Connector), Jira, Xray, Confluence, Tosca, Selenium, SAP, Azure DevOps und andere direkt in Ihre bestehenden Tools übertragen. Unsere Expertise im Bereich Toolchain umfasst auch die Integration und Orchestrierung von LLM für Unternehmen, die ihre eigenen KI-Workflows entwickeln. Keine isolierten Tool-Silos, keine Medienbrüche, kein manuelles Kopieren und Einfügen zwischen Plattformen. Unterstützt CI/CD-Testintegration und Workflows für kontinuierliches Testen von Haus aus.

Ja, vom ersten Tag an aufeinander abgestimmt. Unsere Arbeitsabläufe sind auf Transparenz und Rückverfolgbarkeit ausgelegt und unterstützen Kunden, die risikoreiche KI-Systeme entwickeln oder betreiben, dabei, ihre Verpflichtungen hinsichtlich Qualitätssicherung, Tests und Rückverfolgbarkeit gemäß dem EU-KI-Gesetz zu erfüllen. Wir verwenden standardmäßig in der EU gehostete LLMs und bieten bei Bedarf Unterstützung für vom Kunden ausgewählte KI-Modelle; der Umgang mit Daten erfolgt standardmäßig gemäß der DSGVO. Unser „Security-by-Design“-Ansatz unterstützt die NIS2-Konformität. Unsere Vorgehensweisen stehen im Einklang mit dem EU-Gesetz zur Cyber-Resilienz (CRA) und unterstützen Kunden dabei, ihre Verpflichtungen hinsichtlich Softwaresicherheit und Schwachstellenmanagement für sichere digitale Produkte zu erfüllen. QESTIT ist nach ISO 27001 zertifiziert.

Jedes KI-generierte Ergebnis ist lückenlos nachvollziehbar: welche Anforderung, welches Risikogewicht, welcher Methodikschritt. Menschliche Experten prüfen, passen an und genehmigen jedes Ergebnis – die endgültige Entscheidung liegt stets bei Ihrem Team. Sie entscheiden genau, wo und wie menschliche Kontrolle zum Einsatz kommt, und schaffen so einen lückenlosen Prüfpfad für Compliance, Aufsichtsbehörden und die interne Governance. Dieses Maß an Transparenz ist das Fundament unserer Software-QA-Lösungen.

Wir bieten flexible Bereitstellungsmodelle an: von projektbezogenen Beratungsleistungen im Bereich KI-Tests bis hin zum langfristigen Managed Operation, bei dem QESTIT die KI-Qualitätssicherung als fortlaufenden Service in Ihrer Umgebung durchführt. Ausgangspunkt ist in der Regel eine KI-Potenzialanalyse – ein strukturierter Workshop, um zu ermitteln, wo KI in Ihrem spezifischen QA-Kontext den größten Mehrwert bietet. Von dort aus lässt sich der QESTIT-Prozess skalieren: Bewerten → Trainieren → Lösen → Betreiben – alles aus einer Hand von einem vertrauenswürdigen Partner, ohne fragmentierte Anbieterstruktur.