Stop met brandjes blussen, bouw aan kwaliteit vanaf dag één
Blog
Stop met brandjes blussen, bouw aan kwaliteit vanaf dag één
De ware kosten van een late bug en hoe Agile en AI dit kunnen voorkomen
Iedere tester kent het: de nachtmerrie van een bug die pas aan het licht komt vlak voordat de software live moet gaan. De druk is direct voelbaar, bij ontwikkelaars, testers, product owners en soms zelfs bij de klant. Releases worden uitgesteld, planningen schuiven en het vertrouwen krijgt een knauw.
Wat veel organisaties daarbij onderschatten, zijn niet alleen de zichtbare kosten van zo’n last-minute bug, maar juist de verborgen impact: teamstress, verlies aan geloofwaardigheid en gemiste leermomenten die in de hectiek van een releasecrisis verdwijnen.
Daarom neem ik, als test consultant bij Identify, je mee in wat deze verborgen kosten écht betekenen voor Agile teams. Ik laat zien hoe je ze kunt voorkomen, welke rol slimme teststrategieën daarbij spelen en hoe kunstmatige intelligentie (AI) helpt om risico’s eerder zichtbaar te maken.
De kosten van een late bug
Om te begrijpen waarom ‘laat ontdekte bugs’ zo duur zijn, hoeven we niet ver te zoeken. Het bekende principe van de “cost of defect curve” (of Boehm’s curve) laat zien dat hoe later een fout wordt gevonden in de software‑levenscyclus, hoe duurder het is om die te herstellen.
- Tijdens ontwikkeling: Een fout kost alleen wat aan ontwikkeltijd.
- Tijdens testfase: De kosten stijgen, de code moet worden aangepast, opnieuw getest, en mogelijk integratietests opnieuw uitgevoerd.
- Tijdens acceptatie of vlak voor de release: Dan begint het echt duur te worden. Documentatie, planning, regressietests en validaties moeten opnieuw. Bovendien komt de bug vaak aan het licht op een moment dat de hele releaseketen stilvalt.
- Na livegang: De ergste fase. Gebruikers ondervinden problemen, er ontstaat reputatieschade en er moet vaak ‘brand’ worden geblust in de productie.
Onderzoek van IBM liet ooit zien dat een bug die in de productieomgeving wordt gevonden, tot 100 keer zoveel kan kosten als dezelfde bug die tijdens ontwikkeling wordt ontdekt. Dat cijfer varieert per organisatie, maar de boodschap blijft: hoe later je hem vindt, hoe duurder het wordt.
Waarom gebeurt dit nog steeds?
In veel teams, zelfs in Agile omgevingen, zien we nog steeds dat de meeste testinspanningen aan het einde van een sprint of vlak voor de release plaatsvinden. “We zijn bijna klaar, nu nog even testen”, klinkt het vaak. Maar als testen pas daarna begint, ontstaat er een kettingreactie:
- Developers leveren laat code aan.
- Testers krijgen te weinig tijd om goed te valideren.
- Bugs worden laat gevonden.
- De reparatie- en hertestcycli overlappen de planning.
Kortom: testen wordt een bottleneck, in plaats van een continue kwaliteitsactiviteit.
Veel organisaties noemen dit dan ‘een Agile uitdaging’, maar vaak is het een cultuur- en procesprobleem. Agile betekent namelijk niet ‘sneller werken’, maar slimmer feedback verzamelen, vroeg en continu.
De Agile manier om bugs vroeg te vinden
Agile en Scrum bieden eigenlijk precies de kaders om late bugs te voorkomen. Het fundament ligt in:
- Kleine, iteratieve opleveringen
Door software in korte cycli te bouwen en te testen, kun je snel feedback krijgen. - ‘Shift‑left testing’
Testactiviteiten verschuiven naar voren in het proces. Niet wachten tot de code ‘klaar’ is, maar eerder starten met testontwerp, review, en zelfs automatische checks in code‑repositories. - ‘Definition of Done’ met kwaliteit ingebouwd
Teams nemen testcriteria op in hun Definition of Done (DoD). Een user story is pas ‘done’ als deze getest, code‑gereviewd én gevalideerd is. - Testautomatisering
Als je vaak kleine releases doet, wil je regressietests niet steeds handmatig herhalen. Automatisering biedt snelheid en betrouwbaarheid. - Communicatie en samenwerking
De tester is niet de laatste verdedigingslinie, maar een kwaliteitsadviseur gedurende de hele cyclus. Pair testing tussen developer en tester, refinement‑sessies met concrete acceptatiecriteria en gezamenlijke demo’s verhogen de productkwaliteit enorm.
Kortom: kwaliteit is een teamsport. Zodra testers vanaf dag één deelnemen aan ontwerp en refinement, worden bugs vaak in gedachten al voorkomen nog voordat er code geschreven is.
Van ‘testen achteraf’ naar ‘kwaliteit vooraf’
Een van de grote misverstanden rond testen is dat het enkel gaat om het vinden van fouten. In werkelijkheid gaat het om het voorkómen van fouten.
In veel succesvolle Agile teams zie je dat testers betrokken worden bij:
- Het meeschrijven aan user stories en acceptatiecriteria.
- Het meedenken over edge cases al in de refinementfase.
- Het reviewen van unit tests en integratietests samen met ontwikkelaars.
Door denken als een tester te integreren in alle fases, ontstaat een cultuur waarin bugs vaak niet eens de kans krijgen om te ontstaan.
Een mooi voorbeeld: een tester stelt tijdens refinement de vraag “Wat gebeurt er als de gebruiker zijn internetverbinding verliest tijdens het opslaan?” — misschien was dat scenario nooit in de code meegenomen. Die vraag voorkomt een toekomstige productiestoring.
De menskant van late bugs
Buiten de technische kosten is er ook de menselijke impact: de stress van een release‑eindspurt. Late bugs zorgen bijna altijd voor avonden overwerk, frustratie, en soms schuldgevoel tussen teamleden.
Die spanning tast niet alleen het moreel aan, maar ook de productiviteit op lange termijn. In extreme gevallen kan het leiden tot burn‑outklachten, vooral bij teams die structureel ‘crisis‑testen’ vlak voor livegang.
Agile wil net dát tegengaan: een duurzaam ritme waarin kwaliteit continu groeit. Dat lukt alleen wanneer het team fouten als leerkansen ziet, niet als brandjes om te blussen.
“Wat gebeurt er als de gebruiker zijn internetverbinding verliest tijdens het opslaan?”
– Stefan, Test consultant
De rol van AI in vroegtijdige kwaliteitsborging
AI verandert softwaretesten ingrijpend. Waar testautomatisering jarenlang draaide om het herhalen van bekende checks, brengt AI voorspellend en lerend vermogen naar de tafel. Een paar belangrijke toepassingen:
- Risico‑analyse en testprioriteit
AI‑modellen kunnen code‑wijzigingen analyseren, koppelen aan historische bugdata, en voorspellen waar nieuwe risico’s zitten. Zo testen teams niet alles blind, maar richten ze hun energie waar de kans op fouten het grootst is.
- Slimme testgeneratie
AI kan testscripts genereren op basis van user stories of zelfs automatisch klikpaden ontdekken via exploratieve navigatie. Tools zoals mabl, Testim of Functionize gebruiken machine learning om UI‑veranderingen te herkennen en self‑healing scripts te maken.
Dit maakt onderhoud van testautomatisering veel efficiënter, een vaak onderschatte kostenpost.
- Analyseren van log‑ en gebruikersdata
AI kan productie‑ en testlogs doorzoeken op afwijkend gedrag of patronen die voor mensen moeilijk te zien zijn. Zo kun je al in de testfase signaleren dat een fout zich ‘aankondigt’ voordat gebruikers er last van krijgen.
- Virtuele testers en copilots
Met de opkomst van generatieve AI’s (zoals ChatGPT, Copilot, TestGPT, etc.) kunnen testers nu sneller testgevallen ontwerpen, data genereren of acceptatiecriteria vertalen naar concrete tests.
De menselijke rol verschuift daardoor van handmatige uitvoering naar inzicht en interpretatie.
Risico’s en realistische verwachtingen
AI is geen magische oplossing, en het kan ook fouten introduceren. Belangrijke nuances:
- AI heeft training en context nodig; een onnauwkeurig model kan verkeerde prioriteiten stellen.
- Menselijke controle blijft essentieel. AI ondersteunt, maar neemt het beoordelingsvermogen niet over.
- Transparantie en reproduceerbaarheid van resultaten zijn belangrijk.
De beste resultaten ontstaan niet door alles te automatiseren, maar door menselijke expertise te combineren met AI‑ondersteuning.
Een ervaren tester die AI gebruikt als copiloot, kan sneller risico’s spotten en meer tijd besteden aan de diepere, creatieve testscenario’s, daar waar menselijke intuïtie onmisbaar blijft.
AI in de toekomst van Agile testen
De toekomst van kwaliteit in Agile ziet er collaboratief én intelligent uit:
- AI‑middelen integreren vanzelf in CI/CD‑pijplijnen.
- Testdata wordt automatisch gemaskeerd, gegenereerd en geanalyseerd.
- Dashboards voorspellen productierisico’s nog vóór de release.
- Teams gebruiken conversatie‑AI om testbevindingen te bespreken in natuurlijke taal.
In zo’n toekomst is ‘kwaliteit’ niet langer een afsluitende fase, maar een continu dialoog tussen mens, systeem en data.
Conclusie: bouw tijdig aan vertrouwen
Een bug die vlak voor de livegang wordt ontdekt, is meer dan alleen een technisch probleem, het is een signaal. Het vertelt iets over samenwerking, timing en cultuur binnen het team.
In een Agile organisatie is de sleutel tot succes niet ‘meer testen’, maar eerder leren. Door kwaliteit naar voren te schuiven, te investeren in automatisering, en AI bewust in te zetten, kun je niet alleen geld besparen, maar ook vertrouwen bouwen, bij je team én bij je gebruikers.
Zoals een wijs tester ooit zei: “kwaliteit is de verantwoordelijkheid van iedereen, maar testers zorgen dat niemand dat vergeet.”
Samen aan de slag?
AI verandert de toekomst van testen. Bij Identify helpen we organisaties om die stap te zetten. Klaar om samen te ontdekken wat AI voor jouw testaanpak kan betekenen? Neem contact met ons op.
Over de auteur
Stefan Brezina
Als enthousiaste test engineer heb ik een passie voor nieuwe testtechnologieën en ben ik voortdurend op zoek naar ontwikkelingen en vaardigheden om me verder te verdiepen.
Lees ook dit artikel eens
