AI kan een revolutionaire rol spelen bij het testen van legacy-systemen binnen grote bedrijven, waarbij het traditionele, handmatige en trage testprocessen verandert in efficiënte, geautomatiseerde workflows. Voor grote organisaties (bijv. in finance, banken of verzekeringen) die worstelen met complexe, verouderde codebases, biedt AI de mogelijkheid om sneller te moderniseren, risico’s te verkleinen en de continuïteit te garanderen.

Hier zijn de belangrijkste gebieden waarop AI het testen van legacy-systemen kan transformeren: 1. Automatische testgeneratie en Reverse Engineering
Legacy-systemen missen vaak up-to-date documentatie, waardoor testers niet weten wat de code precies doet.
Analyse van verouderde code: AI analyseert de broncode (bijv. COBOL, oude Java-versies) en begrijpt de onderliggende businesslogica, zonder dat menselijke experts alle code hoeven te doorgronden.
Testcases genereren: AI genereert automatisch testcases en testscripts op basis van de analyse van de code, schermen of historische data.
Snellere migratie: AI kan bij migraties naar de cloud of nieuwere systemen (zoals .NET) automatisch testen of de nieuwe code hetzelfde gedrag vertoont als de oude.

2. Self-healing testautomatisering
Traditionele testscripts breken vaak wanneer de gebruikersinterface (UI) van een legacy-systeem verandert.
Adaptieve tests: AI-gedreven testtools (zoals Testim, Applitools) herkennen wijzigingen in de UI en passen de testscripts automatisch aan.
Minder onderhoud: Dit vermindert de "flakiness" (onbetrouwbaarheid) van tests en de noodzaak voor handmatige scriptupdates, wat enorme tijdwinst oplevert.

3. Risk-based testen en data-analyse
Grote bedrijven hebben vaak te veel tests om alles bij elke wijziging uit te voeren.
Intelligente prioritering: AI analyseert welke delen van het systeem het vaakst wijzigen of gevoelig zijn voor fouten. Hierdoor worden de tests die het meeste risico dekken als eerste uitgevoerd.
Patroonherkenning: AI ontdekt verbanden en afwijkingen in enorme hoeveelheden data uit logbestanden, waardoor subtiele bugs in legacy-systemen sneller worden gevonden.

4. Generatieve AI voor testdata
Legacy-systemen werken vaak met complexe, afhankelijke databases.
Synthetische data: AI kan synthetische testdata genereren die realistisch is, maar voldoet aan AVG/GDPR-regelgeving, wat cruciaal is bij het testen van oude systemen die persoonlijke gegevens bevatten.

5. Versnelling van de hele QA-cyclus
Resultaten analyseren: AI kan testresultaten veel sneller analyseren dan mensen en direct de "root cause" (oorzaak) van een fout identificeren, wat de debugtijd drastisch vermindert.
Tijdwinst: AI-gestuurde testprocessen kunnen leiden tot 30–60% snellere projectoplevering en aanzienlijke reductie van handmatig werk.

(Medium, 2025-12-30)