“Hoe kunnen we onze testprocessen versnellen zonder aan kwaliteit in te boeten?”
“Welke low-code tools en AI-mogelijkheden passen het best bij onze bestaande omgeving?”
“Hoe zorgen we ervoor dat ons team deze transitie soepel doorloopt, en écht waarde haalt uit automatisering?”

Bij klanten van M2Q.be horen we deze vragen steeds vaker. Niet als theoretische overweging, maar vanuit een dringende behoefte. Organisaties voelen dat manueel testen en geïsoleerde automatisering niet langer volstaan. De combinatie van low-code testautomatisering en AI biedt echter een kantelpunt: een kans om testen slimmer, sneller en schaalbaarder te maken.

Iedereen experimenteert met automatisering en AI. Maar experimenteren is niet hetzelfde als structurele waarde creëren.

Van onzekerheid naar een heldere strategie

IT- en QA-managers weten dat de klassieke testmethodes hun limieten hebben bereikt. Testcycli duren te lang, onderhoud van scripts is te duur, en de druk om sneller te releasen neemt toe. Low-code automatisering (met tools als Tosca van Tricentis, Katalon, Testcomplete van Smartbear, Leapwork en UFT van Open Text) biedt al een oplossing, maar AI voegt daar een extra laag aan toe: intelligentie, zelflerend vermogen en autonomie.

Toch blijven er nog cruciale vragen open staan:

• Welke low-code tools en AI-functies zijn vandaag relevant voor onze testomgeving?
• Hoe integreren we die naadloos in onze bestaande workflows?
• Wat betekent dit voor onze testers, automation engineers en QA-processen?
• Hoe vermijden we losse initiatieven zonder duurzaam effect?

Het antwoord ligt niet in één tool of één technologie, maar in een andere manier van werken – waarbij low-code automatisering en AI elkaar versterken.

Waarom 2026 het kantelpunt wordt

Wie in 2026 nog steeds vertrouwt op 100% manueel testen of geïsoleerde scriptautomatisatie, loopt het risico achterop te raken. De verschuiving is duidelijk:

• Low-code platforms maken testautomatisering toegankelijk, schaalbaar en onderhoudsvriendelijk.
• AI voegt daar intelligentie aan toe: zelflerende modellen, autonome besluitvorming en predictieve analyses.

Wat dit jaar anders maakt?

We gaan van losse automatiseringsscripts naar geïntegreerde ecosystemen waarin:

• Tosca (Tricentis) niet alleen testcases genereert, maar AI gebruikt om risico’s te voorspellen en testdekking te optimaliseren.
• Katalon niet enkel low-code scripts maakt, maar AI inzet voor self-healing tests en automatische bug-detectie.
• SmartBear niet alleen API-tests uitvoert, maar AI gebruikt om performance-bottlenecks te voorspellen.
• Open Text niet enkel enterprise-schaalbaarheid biedt, maar AI integreert voor adaptieve teststrategieën.

Het resultaat?

Een fundamentele verschuiving in hoe kwaliteit wordt geborgd:

• Test design wordt risicogedreven, AI-ondersteund en herbruikbaar.
• Automatisering wordt snel, flexibel, onderhoudsarm – en zelfcorrigerend.
• Testkennis wordt centraal beheerd, altijd up-to-date en AI-verrijkt.
• Testers evolueren van uitvoerders naar strategische regisseurs, met AI als intelligente assistent.

Wat betekent dit concreet voor uw testproces?

De impact is meetbaar en raakt meerdere lagen van uw QA-organisatie:

Versneld en slimmer testontwerp

• Low-code tools analyseren requirements, user stories en codewijzigingen om binnen minuten testcases te genereren.
• AI gaat een stap verder: het voorspelt kritieke testpaden, identificeert ontbrekende scenario’s en optimaliseert testdekking op basis van historische defecten en risico’s.
• Voorbeeld: Tosca’s AI-ondersteunde model-based testing reduceert ontwerptijd met tot 60% en verhoogt de nauwkeurigheid.

Duurzame en zelflerende automatisering

• Low-code platforms genereren, onderhouden en herstellen tests automatisch bij wijzigingen.
• AI voegt self-healing toe: tests passen zichzelf aan wanneer UI-elementen veranderen, en detecteren flaky tests voordat ze falen.
• Voorbeeld: Katalon’s AI-powered self-healing reduceert onderhoudskosten met tot 70% en verlaagt false positives.
• Performance-testing wordt predictief: SmartBear’s AI voorspelt bottlenecks voordat ze optreden, op basis van historische data.

Centrale, AI-verrijkte kennisbeheer

• In plaats van verspreide documentatie ontstaat een levende, AI-aangedreven knowledge base:
  • Defecten, risico’s en best practices worden automatisch geanalyseerd en geüpdatet.
  • Nieuwe teamleden zijn binnen dagen productief, dankzij AI-gestuurde onboarding en contextuele hulp.
• Voorbeeld: Open Text AI-knowledge graphs koppelen testresultaten aan business-impact, zodat teams slimmere beslissingen nemen.

Van uitvoeren naar regisseren

• De rol van testers verschuift van handmatige uitvoering naar strategische sturing:
  • Minder repetitief werk, meer focus op kwaliteitsstrategie en risico-analyse.
  • Human-in-the-loop validatie: testers bepalen de kaders, terwijl AI en low-code tools het operationele werk uitvoeren.
  • QA wordt een strategische discipline, waarin menselijke expertise en AI-autonomie elkaar versterken.
• Voorbeeld: Een tester reviewt AI-gegenereerde testcases, voegt contextuele kennis toe, en laat de tool automatisch updates doorvoeren.

Technologie alleen is niet genoeg

Hoewel de mogelijkheden indrukwekkend zijn, zien we in de praktijk vaak hetzelfde patroon: organisaties investeren in krachtige tools en AI, maar halen slechts een fractie van het potentieel eruit. Reden?

• Gebrek aan kennis over wat low-code + AI wel en niet kan.
• Onvoldoende aangepaste processen voor geïntegreerde tooling en AI-agents.
• Teams die niet klaar zijn voor de transitie.
• Mismatch tussen tools, data en QA-maturiteit.

M2Q.be: uw partner in low-code + AI-testtransformatie

Bij M2Q.be gaat het niet alleen om de technologie. We helpen organisaties om écht te profiteren van low-code automatisering en AI, op meerdere niveaus:

• Concrete use cases identificeren, afgestemd op uw context, maturiteit en businessdoelen.
• Kennis van low-code tools (Tosca, Katalon, SmartBear, Open Text, Leapwork) + AI-mogelijkheden – en hoe ze samenwerken.
• Teams voorbereiden op efficiënt gebruik van low-code + AI, met training en change management.
• QA-processen herontwerpen, zodat automatisering en AI niet enkel versnellen, maar ook structurele waarde toevoegen.

Kortom: we zorgen ervoor dat u klaar bent voor de transitie, en niet enkel een tool of AI-model implementeert.

Vooruitkijken naar 2026: wat verandert er?

De combinatie van low-code automatisering en AI zal manueel testen niet vervangen, maar wel fundamenteel veranderen. Teams die vandaag investeren in kennis, mindset en de juiste integratie, bouwen een voorsprong op die moeilijk in te halen is.

In 2026 zullen QA-teams:

✔ Sneller releasen zonder kwaliteitsverlies dankzij AI-geoptimaliseerde testsuites.
✔ Meer inzicht hebben in risico’s en impact van wijzigingen via predictieve analyses.
✔ Een strategischere rol spelen binnen productontwikkeling als regisseurs van kwaliteit.

De vraag is niet óf low-code en AI uw testproces zullen transformeren. De vraag is: bent u er klaar voor?

📩 Neem contact op en ontdek hoe M2Q.be uw testproces toekomstbestendig maakt met low-code automatisering en AI. 📞 0472.593.797 ✉️ jurgen.meheus@m2q.be