Wenn du jemals versucht hast, Tests für eine Legacy-Anwendung zu automatisieren, hast du dich wahrscheinlich gefragt: „Warum wehrt sich das Ding?“ Du bist nicht allein.
Legacy-Systeme – jahrzehntealte Desktop-Apps oder sperrige Enterprise-Tools – kommen oft ohne APIs, ohne moderne Frameworks und ohne klaren Zugang. Sie sind wie Black Boxes, nur mit mehr Bugs und weniger Dokumentation.
Traditionelle Testautomatisierung setzt voraus, dass man Zugriff hat: auf APIs, DOM-Bäume oder strukturierte Elemente-Hierarchien. Legacy-Apps bieten das in der Regel nicht. Also, wie testet man sie, ohne alles umzuschreiben oder rückzuentwickeln?
Anstatt mit Gewalt einzudringen, sollten deine Tools die Benutzeroberfläche beobachten und damit interagieren – so wie es ein menschlicher Tester tun würde: durch visuelle Erkennung mit KI sowie Tastatur- und Maus-Simulation.
Warum traditionelle Automatisierung nicht ausreicht
Die meisten Testframeworks setzen auf technischen Zugriff auf die Anwendung – Auslesen von UI-Elementen, Auslösen von Events oder Aufrufen von APIs. Das funktioniert gut bei moderner Software.
Legacy-Systeme sind eine andere Sache. Du könntest auf Folgendes stoßen:
- Eigene UI-Frameworks, die keine Elemente-Daten preisgeben
- Pixelbasierte Darstellung, bei der Buttons nichts weiter als gemalte Pixel sind
- Plattformen, die das Konzept automatisierter Tests gar nicht kannten
- Umgebungen, in denen eine kleine Änderung monatelange Change-Control-Prozesse erfordert
Oft kannst du die UI nicht inspizieren, nicht hineingreifen und manchmal nicht einmal sicher in der Produktion interagieren. Genau hier wird ein visueller, nicht-invasiver Ansatz wertvoll.
Der Ansatz der visuellen Erkennung
Diese Methode stellt traditionelle Automatisierung auf den Kopf. Anstatt in die Interna der Anwendung einzutauchen, betrachtet sie einfach den Bildschirm und interpretiert, was dort ist – so wie ein Mensch.
Der Prozess:
- Bildschirm erfassen – Screenshot des Anwendungsfensters aufnehmen.
- UI-Elemente erkennen – Ein KI-Modell, trainiert mit Tausenden von UI-Beispielen, erkennt Komponenten wie Buttons, Felder und Labels.
- Interaktion simulieren – Mit Maus- und Tastatureingaben navigiert das Tool durch die Anwendung – ohne internen Zugriff.
Es ist, als würdest du deinem Automatisierungstool Augen und eine ruhige Hand geben.
Warum das funktioniert
- Kein interner Zugriff erforderlich – Du brauchst weder Quellcode noch APIs oder Informationen über die Programmiersprache.
- Kompatibel mit jeder sichtbaren UI – Von Windows Forms über Java Swing bis hin zu Terminal-Emulatoren – alles, was auf dem Bildschirm dargestellt wird, kann getestet werden.
- Framework-agnostic – Das KI-Modell erkennt Muster visuell – etwa Form und Beschriftung eines „Speichern“ Buttons – ohne an einen bestimmten Tech-Stack gebunden zu sein.
- Näher am realen Nutzerverhalten – Der Test interagiert mit der Anwendung wie ein Mensch: Cursor bewegen, Buttons klicken, Texteingaben. Dadurch werden Tests realistischer und repräsentativer für tatsächliche Workflows.
Praxisbeispiele
Dieser Ansatz passt in Umgebungen wie:
- Versicherungssysteme aus den frühen 2000ern – oder älter
- Regierungsplattformen, die nur über aufwendige Beschaffungsprozesse geändert werden dürfen
- Legacy-ERP- und Finanz-Apps ohne Integrationsmöglichkeiten
- Interne Tools von längst aufgelösten Teams
In all diesen Fällen ist automatisiertes Testen notwendig – aber traditionelle Tools haben keinen Einstiegspunkt. Visuelle Erkennung schließt diese Lücke.
Geringer Aufwand, minimale Störung
Der Einstieg erfordert weder Refactoring noch neue Infrastruktur.
Wenn du hast:
- Zugriff auf den Bildschirm (direkte Anzeige oder Capture)
- Möglichkeit, Tastatur-/Mauseingaben zu senden
- Ein KI-Modell (fertig verfügbar oder individuell trainiert)
…dann kannst du mit der Automatisierung beginnen.
Oft ist das schneller und praktischer, als interne Integrationen in Legacy-Software zu erzwingen.
Und mobil?
Dieser Ansatz funktioniert auch bei mobilen Apps, und das ohne Emulatoren oder gerootete Geräte.
Die meisten modernen Android- und iOS-Geräte unterstützen Videoausgabe. Mit einer Capture-Karte oder einem kompatiblen Display erhältst du Echtzeit-Bildschirmausgabe für die visuelle Analyse.
Eingaben können über Touch- oder Tastatur-Events simuliert werden. Solange der Bildschirm sichtbar ist und das Gerät auf Benutzereingaben reagiert, ist es testbar – ohne Entwickler-Modus.
Fazit
Legacy-Systeme sind tief in kritische Arbeitsabläufe eingebettet – und werden nicht so schnell verschwinden. Doch bis vor kurzem war ihr Testen eine große Herausforderung.
Mit KI-gestützter visueller Erkennung und nicht-invasiver Eingabesteuerung kannst du Legacy-Anwendungen testen, ohne ihre Interna zu ändern oder darauf zuzugreifen. Indem die App wie von einem Nutzer behandelt wird – UI sehen, Komponenten erkennen, mit Klicks und Tastatureingaben interagieren – lassen sich aussagekräftige Testszenarien aufbauen, selbst für die undurchsichtigsten Systeme.
Drvless Automation ermöglicht dies sofort: vortrainierte KI-Modelle, die Benutzeroberflächen verstehen, kombiniert mit vollständiger Tastatur- und Mausinteraktion über Desktop- und Mobilplattformen. Keine Plugins, keine SDKs, kein Code-Zugriff erforderlich. Zusätzlich ist eine Hardwarelösung verfügbar, die direkt an HDMI- und USB-Ports angeschlossen wird, um Bildschirmausgaben zu erfassen und Eingabesignale auf Hardware-Ebene einzuspeisen – so können Systeme getestet werden, die sonst völlig abgeschottet sind oder keine Software-Integration zulassen.
Wenn deine Anwendung eine Black Box ist, zwingt Drvless sie nicht auf. Es beobachtet, versteht und interagiert – leise und effektiv.
