Wat betekent Augmented Testing voor jouw organisatie?
De routekaart naar snellere testanalyse
De softwarewereld ontwikkelt zich razendsnel. Met Agile, DevOps en CI/CD is snelheid inmiddels geen keuze meer, maar een vereiste. Organisaties moeten vaker releasen, sneller reageren op veranderingen en tegelijkertijd de hoogste kwaliteitsstandaarden waarborgen.
Testautomatisering is daarbij al jaren een onmisbaar onderdeel van het ontwikkelproces. Maar er is één aspect dat opvallend achterblijft in deze technologische versnelling: testanalyse. Hoewel tests tegenwoordig met één druk op de knop kunnen worden uitgevoerd, blijft het analyseren van de resultaten vaak een handmatig en tijdrovend proces.
Testers moeten foutmeldingen doorspitten, logs analyseren en oorzaak-gevolgrelaties blootleggen, vaak zonder directe context of tooling die daarin ondersteunt. Dat kost niet alleen tijd, maar vergt ook focus. Testers worden opgeslokt door ruis, terwijl hun werk juist gericht zou moeten zijn op het bewaken en verbeteren van kwaliteit.
De kloof tussen snellere testuitvoering en testanalyse leidt in de praktijk tot frustratie. De feedbackloop vertraagt. Developers wachten op inzichten, product owners hebben onvoldoende vertrouwen in de kwaliteit van een release en bugs vinden hun weg alsnog naar productie. In een omgeving waarin snelheid en betrouwbaarheid cruciaal zijn, is dat simpelweg onhoudbaar.
Gelukkig biedt technologische innovatie een uitweg. De opkomst van kunstmatige intelligentie, met name in de vorm van generatieve taalmodellen, retrieval augmented generation (RAG) en geavanceerde data-analyse, maakt het mogelijk om testanalyse radicaal te vernieuwen.
In plaats van achteraf te reageren op fouten, kunnen teams nu proactief sturen op kwaliteit — en dat alles op basis van realtime inzichten en intelligente prioritering.
In deze whitepaper verkennen we hoe AI en datagedreven benaderingen testanalyse transformeren van vertragende factor tot strategisch voordeel. We laten zien hoe technieken als RAG en LLM’s (Large Language Models) helpen om ruis te reduceren, patronen te herkennen en testdata contextueel te interpreteren. Daarbij kijken we niet alleen naar de technologie, maar ook naar de impact in de praktijk: hoe organisaties tientallen procenten aan tijd besparen, fouten eerder herkennen en met meer vertrouwen software releasen.
Dit document is geen technische handleiding, maar een routekaart naar een snellere, slimmere en effectievere testanalyse, gebouwd op bewezen technologie, praktijkervaring en de overtuiging dat kwaliteit geen bottleneck in snel releasen hoeft te zijn.
De uitdagingen bij software testen
Testen is allang niet meer het sluitstuk van softwareontwikkeling. Het is een integraal onderdeel van het ontwikkelproces geworden, verweven met elke sprint, elke commit en elke deployment. Maar terwijl testautomatisering floreert, blijft één aspect opvallend onderbelicht: de analyse van testresultaten. En juist daar wringt het.
In veel organisaties draaien CI/CD-pipelines op volle toeren. Builds worden automatisch aangemaakt, tests worden automatisch gestart en resultaten rollen binnen met indrukwekkende snelheid. Maar dan begint het echte werk pas. Wat betekenen die resultaten? Welke fouten zijn nieuw? Welke zijn herhalingen? Wat is de oorzaak?
De hoeveelheid data die moderne testomgevingen genereren is gigantisch. Elke testrun produceert een stroom van signalen, logs, foutmeldingen, screenshots en resultaten die allemaal geïnterpreteerd moeten worden. Zonder context of ondersteuning blijft het echter een tijdrovende puzzel. Testers moeten handmatig door lange logbestanden bladeren, fouten groeperen, stabiliteit beoordelen en prioriteren. In de praktijk leidt dat tot vertragingen, interpretatieverschillen en gemiste inzichten.
Daarbij komt dat veel testdata verspreid is over verschillende tools en systemen. Deze gefragmenteerde informatiestroom zorgt voor inefficiëntie en verlies van inzicht. Bovendien is de betekenis van testresultaten vaak afhankelijk van de context: een foutmelding zegt weinig zonder kennis van de bijbehorende (code)wijziging, user story of business impact.
Hierdoor wordt de druk op testers groter. Niet alleen moeten ze sneller analyseren, maar ook nauwkeuriger, consistenter en in een taal die begrijpelijk is voor stakeholders buiten het QA-team. Tegelijkertijd zijn de middelen beperkt. Veel organisaties kampen met een tekort aan ervaren testspecialisten, terwijl het aantal releases en testscenario’s alleen maar toeneemt.
De gevolgen zijn duidelijk zichtbaar. Regressietests duren onnodig lang. False positives zorgen voor overbodige vertraging. Essentiële fouten worden over het hoofd gezien of te laat gemeld. Teams verliezen het overzicht en daarmee hun vermogen om veilig én snel te releasen.
Kortom, de bottleneck is verschoven. Niet de testuitvoering, maar de testanalyse remt de snelheid. En wie dat niet adresseert, riskeert niet alleen vertraging, maar ook kwaliteitsverlies en klantontevredenheid.
AI, RAG en data-analyse als gamechanger
In een landschap waar snelheid en schaalbaarheid de norm zijn geworden, biedt kunstmatige intelligentie een uitweg uit de testanalyse-impasse. AI heeft het vermogen om grote hoeveelheden data te structureren, te interpreteren en er betekenisvolle inzichten uit te halen — precies wat ontbreekt in veel testomgevingen.
De kracht van AI zit in de combinatie van snelheid, consistentie en contextbegrip. In plaats van per foutmelding een handmatige analyse te doen, kan een AI-model patronen herkennen over builds heen. Het herkent instabiele tests, vergelijkt fouttypen, relateert testresultaten aan logs en kan zelfs voorspellen welke tests waarschijnlijk opnieuw zullen falen.
Daarnaast heeft AI het vermogen om te leren. Door continu te analyseren welke tests waarde opleveren en welke niet, kan een AI-systeem testsets optimaliseren. Tests die nooit falen of geen nieuwe informatie opleveren, worden uitgesloten. Tests die kritiek zijn voor de business, worden naar voren gehaald. Het resultaat is een sneller en effectiever testproces.
Ook maakt AI het mogelijk om testanalyse toegankelijker te maken. Dankzij generatieve taalmodellen kunnen testers — en andere teamleden — in natuurlijke taal vragen stellen en direct contextuele antwoorden krijgen. Geen SQL-queries, geen filteropties, maar gewoon een vraag als “Waarom is de test op de betaalmodule gisteren gefaald?” met een begrijpelijk en direct toepasbaar antwoord.
Dit verlaagt niet alleen de drempel voor analyse, maar verhoogt ook de betrokkenheid van het hele team. Want dan wordt testinformatie niet alleen begrepen door de QA-specialist, maar ook door de developer, de product owner en zelfs het management. Testanalyse wordt zo een gedeelde verantwoordelijkheid in plaats van een geïsoleerde taak.
De impact hiervan is groot. Teams nemen sneller beslissingen, verkorten hun feedbackloops en voorkomen fouten voordat ze in productie belanden. Door testanalyse te verrijken met AI wordt kwaliteit geen gevolg, maar een bewuste, transparante keuze, die is ingebed in het ontwikkelproces.
Retrieval Augmented Generation (RAG)
Hoewel AI en met name Large Language Models een indrukwekkende stap vooruit zijn in de manier waarop we met tekst en informatie omgaan, hebben ze ook hun grenzen. LLM’s zijn getraind op gigantische hoeveelheden tekst, maar weten niet automatisch wat er speelt binnen een specifieke organisatie, sprint of release. Ze missen context, en juist die context is essentieel in testanalyse. Waarom faalt een test? Wat is er recent gewijzigd in de code? Welke user story hangt aan deze functionaliteit?
Dit soort vragen vergen toegang tot actuele, interne informatie. Retrieval Augmented Generation (RAG) is ontwikkeld om precies dat probleem op te lossen. In plaats van alleen te vertrouwen op wat een taalmodel weet, zoekt RAG eerst relevante informatie op in een gekoppelde kennisbron. Denk hierbij aan changelogs, testresultaten, requirements of documentatie, die het combineert met de taalvaardigheid van een LLM. Zo ontstaat een antwoord dat niet alleen vloeiend geformuleerd is, maar ook inhoudelijk correct en onderbouwd.
In de context van softwaretesten is dat een gamechanger. Het RAG-systeem zoekt in realtime naar gerelateerde testruns, codewijzigingen, commitberichten en bijbehorende user stories, en formuleert een antwoord dat inzicht geeft in wat er misging, inclusief verwijzingen naar de relevante documentatie.
Deze manier van werken heeft grote voordelen. In plaats van zelf op zoek te gaan naar logica, verbanden en achterliggende informatie, krijgen teams direct context bij hun testresultaten. Het versnelt niet alleen de analyse, maar verhoogt ook de betrouwbaarheid van de conclusies. En omdat het systeem leert van feedback, worden de antwoorden steeds beter.
RAG zorgt ervoor dat AI geen black box is, maar een transparant hulpmiddel dat uitlegbaar, controleerbaar en betrouwbaar is. In plaats van standaard dashboards met grafieken biedt het een gesprekspartner die weet waar je mee bezig bent — een partner die begrijpt wat belangrijk is in jouw context en die de kennis inzet om testanalyse eindelijk écht schaalbaar en proactief te maken.
Geavanceerde data-analyse
Testanalyse is in wezen een dataprobleem. Iedere testrun, iedere commit, iedere bug en iedere story genereert signalen. Maar zonder de juiste tools en technieken blijven deze signalen slechts losse datapunten. Geavanceerde data-analyse maakt het mogelijk om van die versnipperde data een samenhangend en actueel beeld te maken — een beeld dat inzicht geeft in waar risico’s zich ophopen, waar kwaliteit verslechtert en waar ruimte is voor verbetering.
In moderne ontwikkelomgevingen komt data uit alle hoeken. CI/CD-pipelines geven informatie over codekwaliteit, buildstatus en testresultaten. Versiebeheer levert changelogs, terwijl issue trackers inzichten bevatten in bugs en gebruikersfeedback. Al deze data bevat waarde, maar alleen als je het weet te combineren en interpreteren.
Door deze bronnen te koppelen en met elkaar in verband te brengen, kunnen patronen worden blootgelegd die anders verborgen zouden blijven. Denk aan tests die steeds falen na een bepaald soort wijziging, aan componenten die structureel instabiel zijn of aan testsets die hun waarde verloren hebben doordat ze nooit meer falen.
Met machine learning kunnen deze patronen automatisch worden herkend, geclassificeerd en gekoppeld aan acties: een test herzien, een codegedeelte refactoren of een feature nader analyseren.
Wat deze aanpak vooral oplevert, is richting. In plaats van reactief achter fouten aan te lopen, kunnen teams preventief werken aan verbetering. Ze zien aankomen waar de pijn zit en kunnen keuzes maken op basis van feiten in plaats van aannames. Dat maakt de testanalyse niet alleen effectiever, maar ook waardevoller in de communicatie met andere teams of teamleden.
Geavanceerde data-analyse brengt rust in de complexiteit. Het helpt bij het filteren van wat echt belangrijk is. In plaats van alle data even zwaar te behandelen, komt naar voren welke signalen aandacht verdienen en welke genegeerd kunnen worden. En daarmee ontstaat ruimte: voor verdieping, voor strategie en voor continue kwaliteitsverbetering.
De impact van LLM’s op testanalyse
De introductie van LLM’s heeft niet alleen onze manier van communiceren met technologie veranderd, maar ook de manier waarop we software bouwen, testen en verbeteren. Het realiseren van regels code of ingewikkelde query’s kunnen we nu vereenvoudigen door in gewone taal te communiceren met systemen. Dat opent de deur naar een toegankelijkere manier van testanalyse.
Large Language Models (LLM’s)
Binnen softwaretesten kunnen LLM’s meerdere rollen vervullen. Ze kunnen helpen bij het schrijven van testscenario’s op basis van requirements, bij het genereren van testdata of bij het samenvatten van testresultaten. Maar hun grootste kracht ligt misschien wel in het ondersteunen van de analyse zelf.
Waar traditionele tools alleen rapporteren wat er is gebeurd, kan een LLM uitleggen waarom het gebeurde. Het kan verbanden leggen tussen testresultaten, logs en user stories. Het kan helpen bij het identificeren van root cause analyses, bij het interpreteren van fouten en zelfs bij het voorspellen van problemen op basis van trends.
Het mooie is dat dit alles gebeurt in gewone taal. Geen dashboards, maar dialoog. Geen ingewikkelde rapporten, maar direct vertaald inzicht. Dat maakt testanalyse toegankelijk voor iedereen: van developer tot product owner. En dat zorgt ervoor dat kwaliteit een gedeeld begrip wordt en niet iets is wat in een ‘test-silo’ blijft hangen.
LLM’s kunnen bovendien leren van feedback. Als het model een fout verkeerd interpreteert en daar feedback op krijgt, wordt het de volgende keer beter. Zo groeit het systeem mee met het team, de codebase en de context. En precies dat maakt het zo krachtig: het is geen eenmalige investering, maar een intelligentie die zich blijft ontwikkelen.
Testanalyse met LLM’s is geen toekomstmuziek meer. Het gebeurt nu. En het verandert de rol van testen fundamenteel: van controle achteraf naar meedenken in het moment.
Tijdwinst door AI-gedreven testanalyse
Een van de meest gestelde vragen bij het inzetten van AI voor testanalyse is: “Hoeveel tijd besparen we daar écht mee?” Het antwoord is inmiddels glashelder dankzij zowel een uitgebreide interne analyse als praktijkervaring van onze klanten.
De inzet van AI en data-analyse voor het interpreteren van testresultaten levert een structurele tijdwinst op die direct voelbaar is in het dagelijkse werk van testers. Organisaties die met deze technologieën werken, rapporteren een besparing van meer dan 50% op handmatig analysewerk.
Die tijdswinst zit in drie cruciale verbeteringen: snellere foutidentificatie, geautomatiseerde prioritering van testgevallen en het automatisch herkennen van irrelevante of flaky tests. Testers hoeven niet langer handmatig logbestanden en foutmeldingen te analyseren — ze krijgen direct inzicht in de oorzaak, onafhankelijk van welke testtool ze gebruiken. Zo ontstaat ruimte om weer te focussen op waar het écht om draait: het waarborgen van softwarekwaliteit.
Onderzoek binnen Orangebeard
Om deze impact te onderbouwen, hebben we binnen Orangebeard grootschalig onderzoek gedaan naar testgedrag en analyse-efficiency, gebruikmakend van de beschreven technologieën. Daarvoor is onder andere het volgende gebeurd:
Allerlei soorten testruns zijn verzameld, van unittests tot end-to-end en integratietests.
De meest gebruikte testtools zijn tegelijkertijd laten rapporteren, waaronder Cypress, Ranorex, Selenium, Robot Framework, Playwright, JUnit en SpecFlow.
Meer dan 1.000.000 testruns zijn geanalyseerd op faalgedrag, tijdsbesteding en verbeterpotentieel.
Op basis van deze data hebben we geavanceerde modellen gebouwd die herkennen welke tests steeds terugkerende fouten veroorzaken en waar in het proces vertraging ontstaat. Dat leverde niet alleen inzichten op voor ons, maar er bleek ook bewijs voor de effectiviteit ervan in de praktijk.
Deze voordelen vertalen zich direct naar een snellere time-to-market, lagere kosten en een hogere softwarekwaliteit. Organisaties die AI-gedreven testanalyse omarmen, creëren daarmee een structureel concurrentievoordeel. In de praktijkcases delen we een tweetal voorbeelden die laten zien hoe verschillende teams deze tijdswinst behaald hebben.
Van reactief naar proactief testen
Waar traditionele testanalyse vaak draait om rapporten vol data die je zelf moet interpreteren, biedt Orangebeard een fundamenteel andere aanpak. Geen handmatig graafwerk meer, maar directe en onderbouwde antwoorden op je testvragen – in realtime.
In de praktijk betekent dit dat Orangebeard actief meeleest met je builds, commits, changelogs en testresultaten. Het platform herkent patronen, signaleert instabiliteit en wijst overbodige tests aan. Op basis van die inzichten krijg je contextueel advies via slimme dashboards én een natuurlijke taalinterface: de testassistent.
Geen abstracte visualisaties, maar concrete aanbevelingen in begrijpelijke taal.
Deze aanpak levert direct winst op. Teams ervaren minder testtijd en meer focus, omdat irrelevante ruis uit het proces wordt gehaald. Foutanalyses worden sneller en preciezer, doordat falende tests direct in beeld komen met heldere suggesties voor vervolgstappen. Bovendien ontstaat er continu inzicht in de testkwaliteit, zonder dat iemand handmatig op zoek hoeft naar verbanden.
Conclusie en aanbevelingen
Testanalyse vormt steeds vaker de bottleneck in moderne softwareontwikkeling. Handmatige interpretatie van testresultaten is traag, foutgevoelig en simpelweg niet schaalbaar. De inzet van AI, Retrieval Augmented Generation (RAG) en Large Language Models (LLM’s) biedt hier een krachtige oplossing: inzichten worden sneller, slimmer en betrouwbaarder verkregen. En belangrijker nog – ze worden proactief aangereikt, precies waar en wanneer je ze nodig hebt.
De technologie is er. De toepassingen zijn bewezen. De resultaten liegen er niet om. Daarom doen we graag aanbevelingen om testanalyse structureel te moderniseren:
Automatiseer niet alleen de testuitvoering, maar ook de analysefase.
Zet AI gericht in, te beginnen bij het herkennen van flaky tests, het prioriteren van testgevallen en het clusteren van falende testen.
Kies tools die zich aanpassen aan jouw ontwikkelproces, in plaats van je proces te dwingen naar de tool.
Maak testanalyse inzichtelijk en toegankelijk voor het hele team – niet alleen voor testers.
Durf irrelevante tests los te laten en vertrouw op data.
Wie deze stappen zet, wint niet alleen tijd en kwaliteit, maar ook vertrouwen en rust in het ontwikkelproces.
Praktijkcases
AFAS SOFTWARE BESPAART DAGELIJKS VELE UREN
AFAS Software, een toonaangevend Nederlands bedrijf in ERP-software, kampte met een uitdaging die veel organisaties zullen herkennen: hun Test & Quality team verloor dagelijks kostbare uren aan het analyseren van testresultaten en het selecteren van tests voor volgende runs.
Na de implementatie van Orangebeard’s Software Quality Intelligence Platform werd dit probleem effectief opgelost. Orangebeard biedt AFAS nu centrale toegang tot alle tests, testsets en resultaten, waardoor het team direct inzicht heeft in wat er fout ging en waarom.
Dit heeft geleid tot een tijdsbesparing van meer dan 50% per dag en een significante versnelling van de delivery pipeline, zonder concessies te doen aan kwaliteit.
Thymen Simons, Manager Test & Quality bij AFAS, verwoordt het zo:
“Orangebeard sluit naadloos aan op onze bestaande tooling en biedt ons heldere inzichten en overzicht van onze uitgebreide geautomatiseerde testsets. De tijd die we vroeger besteedden aan het onderzoeken waarom tests faalden, kunnen we nu aan andere zaken besteden. Onze testers zijn vrijgemaakt voor werk dat echt waarde toevoegt.”
INTERSOLVE VERHOOGT TESTEFFICIENCY MET 75%
Intersolve, een vooraanstaande speler in transactieverwerking, heeft na de implementatie van Orangebeard een indrukwekkende transformatie doorgemaakt. Het IT-team realiseerde een tijdsbesparing van meer dan 75% door betere controle en diepere inzichten in hun testprocessen.
We hebben Intersolve geholpen om ongestructureerde testinformatie om te zetten in waardevolle, bruikbare inzichten. Deze inzichten kunnen nu moeiteloos op verschillende autorisatieniveaus geëxtraheerd en gedeeld worden met stakeholders, wat leidt tot snellere besluitvorming en een verbeterde teamdynamiek.
Hanneke van Vugt, Test Engineer bij Intersolve, deelt haar ervaring:
“De data die nodig is om de juiste beslissingen te nemen is in no time beschikbaar. We kunnen nu meer bereiken in dezelfde hoeveelheid tijd.”
Over Orangebeard
Orangebeard verandert testanalyse van een reactieve, tijdrovende klus in een proactieve, slimme partner in je ontwikkelproces. Het platform leert van gedrag, past zich aan op jouw context en groeit mee met het team.
Van automatische defectanalyse tot intelligente verwerking van historische testdata en heldere rapportages voor stakeholders en audits – Orangebeard stelt je in staat om op de meest efficiënte wijze de snelste oplevering van kwalitatief hoogwaardige software te realiseren.
Door terugkerende problemen te identificeren, logs efficiënt te verwerken, bugs consistent te documenteren en intelligentie toe te passen voor het opsporen van bekende issues, realiseren testteams een aanzienlijke tijdwinst en kunnen zij zich weer richten op hun primaire taak: het waarborgen van softwarekwaliteit.
Het resultaat: snellere releases, minder stress en meer vertrouwen in de kwaliteit van je software.
Orangebeard was finalist in de KVK Innovatie Top 100 van 2022 en genomineerd voor de Dutch IT Awards in de categorie Data & AI innovator van 2024. Vanaf medio 2025 kan via een freemiumomgeving gratis gebruik worden gemaakt van dit platform. Je kan je hiervoor reeds aanmelden via de website www.orangebeard.io.
Belangrijkste functionaliteiten van Orangebeard
Centrale testresultaten
Met het verzamelen van alle testresultaten in één uniform platform worden testrapportages aanzienlijk vereenvoudigd.
Real-time inzicht
Met direct inzicht in de testresultaten kunnen organisaties problemen zo vroeg mogelijk identificeren en verhelpen.
Automatische defectanalyse
Met AI- en ML-technologieën worden patronen in foutoorzaken herkend, waardoor teams specifieke problemen en potentiële verbeteringen kunnen aanpakken.
Audit-ready rapportage
Met behulp van transparante rapportages met historische testinformatie is het eenvoudiger om compliant te blijven met nieuwe regelgeving.
Risicogebaseerd prioriteren
Door de impact van systeemwijzigingen op bestaande tests te analyseren, kunnen teams zich beter focussen op de meest risicovolle onderdelen, blinde vlekken eerder ontdekken en zo tijd en kosten besparen.