Die EuroSTAR Conference 2026 findet vom 15.–18. Juni in Oslo statt und bringt erneut die internationale Testing-Community zusammen. Unter dem Motto „Testing at its Best“ dreht sich alles um die Frage, wie moderne Qualitätssicherung in einer zunehmend komplexen, KI-geprägten und dynamischen Softwarewelt aussehen muss.
msg.passbrains ist auch 2026 wieder vor Ort vertreten – mit einem klaren Fokus:
Wie lassen sich Effizienz, Testabdeckung und reale Nutzerperspektiven sinnvoll miteinander verbinden?
Denn moderne Qualitätssicherung steht unter Druck. Releasezyklen werden kürzer, digitale Produkte komplexer, Budgets knapper und Erwartungen von Nutzenden höher. Gleichzeitig verändert künstliche Intelligenz nicht nur die Produkte selbst, sondern auch die Art und Weise, wie getestet wird.
Genau hier setzen die Schwerpunkte von msg.passbrains an:
Crowdtesting mit realen Nutzenden und KI-basierte Testfallgenerierung mit msg.TestcaseGen.ai.
Warum EuroSTAR 2026 ein Pflichttermin für QA-Professionals ist
Die EuroSTAR Conference zählt zu den wichtigsten Treffpunkten der europäischen Software-Testing-Community. Für 2026 kündigt EuroSTAR mehr als 60 Sessions, Keynotes, Tutorials und Talks internationaler Expertinnen und Experten an. Zudem treffen dort jährlich mehr als 1.000 Teilnehmende und Teams aus rund 350 Unternehmen zusammen.
Das macht die Konferenz besonders relevant für alle, die Softwarequalität strategisch und operativ weiterentwickeln – darunter:
- QA-Leads und Testmanager
- Product Owner und IT-Projektverantwortliche
- DevOps- und Engineering-Teams
- Verantwortliche für Testautomatisierung
- UX- und Digital-Product-Teams
- Entscheiderinnen und Entscheider mit Fokus auf digitale Qualität
Die zentralen Fragen dieser Zielgruppe sind klar:
Wie lassen sich Testprozesse beschleunigen, ohne Qualität zu verlieren?
Wie kann KI sinnvoll in bestehende QA-Prozesse integriert werden?
Wie lassen sich reale Nutzungsszenarien besser abdecken?
Wie können Unternehmen trotz begrenzter Ressourcen zuverlässige digitale Produkte ausliefern?
Die Antwort liegt zunehmend in einer hybriden QA-Strategie.
Testing at its Best: Warum moderne QA beides braucht
„Testing at its Best“ bedeutet heute nicht, einfach mehr Tests durchzuführen. Es bedeutet, die richtigen Tests zur richtigen Zeit mit den passenden Methoden umzusetzen.
Genau hier entsteht der Mehrwert aus der Kombination von KI-basierter Testfallgenerierung und Crowdtesting.
KI hilft dabei, Testdesign effizienter, strukturierter und skalierbarer zu machen. Crowdtesting validiert, ob digitale Produkte unter realen Bedingungen tatsächlich funktionieren, verstanden werden und Vertrauen schaffen.
Oder anders gesagt:
KI hilft, systematisch zu planen, was getestet werden sollte.
Crowdtesting zeigt, was in der Realität tatsächlich passiert.
Diese Kombination ist besonders wertvoll, weil viele Unternehmen heute zwei gegensätzliche Anforderungen gleichzeitig erfüllen müssen: schneller werden und gleichzeitig näher an die reale Nutzung heranrücken.
KI-basierte Testfallgenerierung: Struktur und Geschwindigkeit im Testdesign
In vielen Projekten ist die Testfallerstellung noch immer ein manueller, zeitintensiver Prozess. Anforderungen werden geprüft, interpretiert, in Testszenarien übersetzt und anschließend dokumentiert. Je komplexer das Projekt, desto größer das Risiko von Lücken, Inkonsistenzen und Verzögerungen.
Mit msg.TestcaseGen.ai unterstützt msg Teams dabei, diesen Prozess intelligenter zu gestalten.
KI-basierte Testfallgenerierung kann helfen:
- Anforderungen schneller zu analysieren
- Testfälle automatisiert abzuleiten
- Abhängigkeiten und Lücken früher sichtbar zu machen
- Testabdeckung systematischer aufzubauen
- repetitive Aufgaben im Testdesign zu reduzieren
- QA-Teams von manueller Vorarbeit zu entlasten
Der Nutzen liegt nicht nur in der Geschwindigkeit. Entscheidend ist auch die Konsistenz: Wenn Anforderungen strukturiert analysiert und in nachvollziehbare Testfälle überführt werden, steigt die Qualität der Testbasis.
Für QA-Teams bedeutet das: weniger Aufwand in der Vorbereitung, mehr Fokus auf Bewertung, Priorisierung und Qualität.
Crowdtesting: Realitätscheck für digitale Produkte
So wichtig strukturiertes Testdesign ist – viele Probleme zeigen sich erst im echten Nutzungskontext.
Interne Tests können nicht jede Gerätevariante, jedes Betriebssystem, jede Umgebung und jedes Nutzungsverhalten vollständig abbilden. Hinzu kommt: Teams kennen ihre eigenen Produkte oft sehr gut. Dadurch werden bestimmte Abläufe, Workarounds oder Schwächen im Nutzungserlebnis schneller übersehen.
Crowdtesting ergänzt klassische QA genau dort.
Mit realen Nutzenden, echten Geräten und authentischen Nutzungssituationen lassen sich unter anderem folgende Aspekte prüfen:
- Usability und Verständlichkeit
- technische Fehler auf unterschiedlichen Geräten
- Performance im Alltag
- Abbrüche in kritischen Prozessen
- Barrierefreiheit und Zugänglichkeit
- Vertrauen in digitale Services
- unerwartete Nutzungsmuster
- regionale oder kulturelle Besonderheiten
Gerade bei komplexen digitalen Anwendungen, Self-Service-Portalen, E-Commerce-Prozessen oder KI-Interfaces ist diese Perspektive entscheidend. Denn technisch funktionierende Systeme können trotzdem scheitern, wenn Nutzende sie nicht verstehen, ihnen nicht vertrauen oder im entscheidenden Moment abbrechen.
Warum der Mix aus KI und Crowdtesting so stark ist
Die eigentliche Stärke entsteht, wenn beide Ansätze miteinander verbunden werden.
KI-basierte Testfallgenerierung schafft Struktur, Geschwindigkeit und Abdeckung im frühen Testprozess.
Crowdtesting liefert reale Validierung, authentisches Feedback und Erkenntnisse aus tatsächlichen Nutzungssituationen.
Dadurch entsteht ein durchgängiger QA-Ansatz:
- Anforderungen werden systematisch analysiert.
- Testfälle werden effizient generiert.
- Risiken und Lücken werden früher sichtbar.
- Reale Nutzende validieren das Produkt im Alltag.
- Feedback fließt zurück in Optimierung, Teststrategie und Weiterentwicklung.
Das Ergebnis ist nicht nur schnelleres Testing. Es ist eine bessere Entscheidungsgrundlage.
Unternehmen können früher erkennen, welche Risiken fachlich, technisch oder nutzerseitig relevant sind. Gleichzeitig erhalten sie belastbares Feedback aus realen Nutzungssituationen – und damit genau die Perspektive, die klassische Testumgebungen oft nicht liefern.
Besonders in Zeiten knapper Budgets ist diese Kombination wertvoll. KI reduziert manuellen Aufwand im Testdesign. Crowdtesting erhöht die Aussagekraft der Tests, ohne dass Unternehmen eigene interne Testkapazitäten massiv ausbauen müssen.
Besonders relevant für KI-basierte Anwendungen
Ein Schwerpunkt der EuroSTAR 2026 liegt sichtbar auf KI, Human Skills, Bias, LLMs und der Rolle von Testenden in einer zunehmend KI-gestützten Softwarewelt. Im offiziellen Programm finden sich zahlreiche Sessions zu Themen wie AI-Driven Testing, LLMs, Bias, Human-Centered Leadership und der Veränderung von Testerrollen durch KI.
Das unterstreicht eine zentrale Entwicklung:
KI verändert nicht nur den Testprozess, sondern auch die Produkte, die getestet werden.
Bei KI-basierten Interfaces reicht es nicht aus, nur die klassische Funktionalität zu prüfen. Entscheidend ist auch:
Verstehen Nutzende die Antwort der KI?
Entsteht Vertrauen oder Unsicherheit?
Sind Ergebnisse nachvollziehbar?
Wie reagiert das System auf mehrdeutige Eingaben?
Welche Bias- oder Edge-Case-Risiken entstehen im realen Dialog?
Auch hier ist die Kombination aus KI-gestütztem Testdesign und realer Nutzerperspektive besonders stark. msg.TestcaseGen.ai unterstützt dabei, Testbereiche systematisch abzudecken. Crowdtesting zeigt, wie Menschen tatsächlich mit KI-Systemen interagieren.
Was Sie bei msg.passbrains auf der EuroSTAR 2026 erwartet
Auf der EuroSTAR 2026 in Oslo zeigen wir, wie moderne Qualitätssicherung durch den gezielten Einsatz von Crowdtesting und KI-basierter Testfallgenerierung effizienter, realitätsnäher und skalierbarer wird.
Unsere Schwerpunkte vor Ort:
1. Crowdtesting mit msg.passbrains
Claudia Figura spricht mit Ihnen über reale Nutzerperspektiven, UX-Testing, Crowdtesting für digitale Produkte und Testing von KI-Interfaces. Im Mittelpunkt steht die Frage, wie Unternehmen echte Nutzungserfahrungen systematisch in ihre QA-Prozesse integrieren können.
2. KI-basierte Testfallgenerierung mit msg.TestcaseGen.ai
Stephan Ingerberg zeigt, wie KI die Erstellung von Testfällen verändert und wie Teams Anforderungen schneller analysieren, Testfälle automatisiert ableiten und Testprozesse effizienter gestalten können.
3. Hybride QA-Strategien für moderne Softwarequalität
Gemeinsam diskutieren wir mit Ihnen, wie sich KI, Automatisierung, Crowdtesting und klassisches Testmanagement sinnvoll kombinieren lassen – passend zu Ihren Prozessen, Tools und Qualitätszielen.
Warum Sie uns in Oslo treffen sollten
Ein Gespräch mit msg.passbrains lohnt sich besonders, wenn Sie aktuell vor einer dieser Herausforderungen stehen:
- Ihre QA-Ressourcen sind knapp, aber die Anforderungen steigen.
- Ihre Testfallerstellung ist noch zu manuell oder zeitaufwendig.
- Sie möchten KI sinnvoll in Ihre Testprozesse integrieren.
- Sie benötigen mehr reale Nutzerperspektive vor dem Go-live.
- Sie wollen UX-, Geräte- oder Kompatibilitätsrisiken früher erkennen.
- Sie testen KI-basierte Anwendungen oder planen entsprechende Use Cases.
- Sie suchen nach einer skalierbaren QA-Strategie für mehrere Märkte, Plattformen oder Produkte.
Wir zeigen Ihnen, wie Sie mit der richtigen Kombination aus KI-gestütztem Testdesign und Crowdtesting mehr Geschwindigkeit, bessere Abdeckung und realistischere Testergebnisse erzielen.
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Fazit: Moderne QA entsteht zwischen Automatisierung und Realität
Die EuroSTAR 2026 steht unter dem Motto „Testing at its Best“. Für msg.passbrains bedeutet das: Qualitätssicherung muss heute effizient, intelligent und realitätsnah sein.
KI-basierte Testfallgenerierung hilft, Testprozesse schneller und strukturierter zu machen. Crowdtesting sorgt dafür, dass digitale Produkte nicht nur im Testsystem funktionieren, sondern auch im echten Nutzungskontext bestehen.
Genau dieser Mix macht moderne Qualitätssicherung zukunftsfähig.
Wir freuen uns auf den Austausch mit Ihnen in Oslo.
