Das türkische Unternehmen Text2Test entwickelt eine Plattform für KI-gestützte Softwaretests. Sie ermöglicht es Nutzern, in natürlicher Sprache zu beschreiben, was ein Produkt tun soll, und diese Beschreibung anschließend in einen ausführbaren Test umzuwandeln, der in echten Browsern läuft. Nach Angaben des Unternehmens erfordert der Prozess weder das Schreiben von Code noch die Verwendung anfälliger UI-Selektoren, und die Tests können mit Änderungen an der Anwendung Schritt halten.
Text2Test wurde im Mai 2024 von Esin Yılmaz, der CEO, und Prof. Dr. Cemal Yılmaz, dem CTO, gegründet. Das Team besteht derzeit aus neun Personen. Nach den vom Team bereitgestellten Informationen entwickelte das Unternehmen seine Infrastruktur über einen Zeitraum von rund zwei Jahren Forschung und Entwicklung intern, statt auf eine fertige Plattform für Softwaretests zurückzugreifen.
Von Selektoren zum semantischen Verständnis
Herkömmliche Tools für UI-Tests basieren häufig auf Code oder Elementselektoren, wodurch Tests bei Änderungen an der Struktur der Benutzeroberfläche ausfallen können. Text2Test zufolge lesen seine Modelle den Bildschirm auf eine semantische und visuelle Weise, die dem Verständnis eines menschlichen Testexperten näherkommt, anstatt ausschließlich rohes HTML oder Selektoren zu analysieren. Nach Angaben des Unternehmens ist der Test damit daran geknüpft, was das Produkt tun soll, und nicht daran, wie der Code geschrieben wurde.
Das Unternehmen ordnet sein Produkt der Kategorie der KI-gestützten Testautomatisierung zu. Diese umfasst herkömmliche, auf Selektoren basierende Tools sowie No-Code-Plattformen und Lösungen auf Grundlage großer Sprachmodelle. Text2Test hebt außerdem die Unterstützung für einen MCP-Server hervor, der mit Quellen für Anforderungen, Design und Code wie Jira, Figma, GitHub und OpenAPI verbunden werden kann, um aus bereits vorhandenen Dokumenten Testpakete zu erzeugen.
Was ändert sich in der Praxis?
Text2Test zufolge werden bei KI-gestützten Testtools Token üblicherweise bei jedem Lauf verbraucht, während die Token auf seiner Plattform während der Zusammenstellung des Tests verbraucht werden. Damit ist der Kostenfaktor nach Unternehmensangaben an die Erstellung der Tests und nicht an die Anzahl ihrer Ausführungen gekoppelt. Die Plattform unterstützt derzeit Tests von Webanwendungen. Das Unternehmen erklärt, dass native iOS- und Android-Anwendungstests bei ihm verfügbar sind und ein Test einmal geschrieben und auf beiden Plattformen ausgeführt werden kann. Es arbeitet jedoch daran, diese Funktion im Self-Service-Modell bereitzustellen.
Finanzierung, Kunden und Expansion
Text2Test gab bekannt, 495.000 US-Dollar in einer Brückenfinanzierungsrunde erhalten zu haben, wobei darauf hingewiesen wurde, dass die Runde noch nicht abgeschlossen ist. Die Plattform arbeitet mit einem abonnementbasierten SaaS-Modell, während die ersten Kunden aus dem Banken- und Versicherungssektor stammten. Aufgrund der detaillierten regulatorischen Anforderungen in diesen beiden Sektoren startete das Umsatzmodell mit Optionen für die Bereitstellung in der lokalen Infrastruktur des Kunden sowie mit Unternehmenskontingenten, die Service-Level-Agreements und maßgeschneiderte Verträge umfassen.
Das Unternehmen startete außerdem das Self-Service-Modell mit monatlichen Abonnementplänen, die auf unterschiedliche Größen und Bedürfnisse abzielen. Es erklärt, darüber Unternehmen in der Türkei, Europa, Asien und Amerika erreichen zu wollen. Der nächste Schritt besteht darin, das Testen mobiler Anwendungen über einen lokalen Agenten auszuweiten, der den Mac des Nutzers sowie dessen Geräte oder Emulatoren verbindet.
Dieser Schritt zeigt eine praktische Entwicklung in der Testautomatisierung: die Abhängigkeit vom manuellen Schreiben und Pflegen von Tests zu verringern und sie direkt mit den Anforderungen zu verknüpfen. Die meisten Versprechen der Plattform, etwa dass Tests von Änderungen an der Benutzeroberfläche unberührt bleiben und die Betriebskosten sinken, sind in diesem Beitrag jedoch weiterhin Aussagen des Unternehmens selbst. Unabhängige Zahlen zu Erfolgsquoten oder ein Leistungsvergleich mit konkurrierenden Tools liegen nicht vor.