De wereld van software testen is de afgelopen jaren drastisch veranderd. Waar we vroeger weken besteedden aan het uitwerken van uitgebreide testplannen, werken teams nu in sprints van twee weken en brengen ze soms meerdere keren per dag nieuwe versies live. Toch blijft een goed testplan onmisbaar – het moet alleen wel aansluiten bij de moderne manier van werken.
We zien in onze dagelijkse praktijk dat veel teams worstelen met deze transformatie. Hoe plan je testen in een ontwikkelomgeving waar alles snel gaat? Wat doe je met kunstmatige intelligentie die steeds slimmer wordt? En hoe zorg je ervoor dat je testplan nog relevant is als de eisen elke sprint veranderen?
Dit artikel neemt je mee door de moderne aanpak van testplanning. Van de fundamenten tot de nieuwste trends, met praktische voorbeelden uit projecten waar we zelf bij betrokken zijn geweest.
Test strategie versus test plan: Het verschil dat ertoe doet
Laten we eerst een veelgemaakte verwarring uit de weg ruimen. Een teststrategie en een testplan zijn niet hetzelfde, hoewel ze vaak door elkaar gebruikt worden.
Een teststrategie is als de fundering van een huis. Het beschrijft op organisatieniveau hoe jullie testen aanpakken. Welke methodieken gebruiken jullie? Hoe is het testteam georganiseerd? Welke tools zetten jullie in? Dit document verandert niet bij elk project – het is je Noordster voor de lange termijn.
Een testplan daarentegen is project-specifiek. Het vertelt het verhaal van hoe jullie dit specifieke product of feature gaan testen. Het bouwt voort op jullie teststrategie, maar vertaalt dat naar concrete acties, tijdlijnen en criteria voor dit ene project.
In onze ervaring werkt deze tweedeling het beste: je teststrategie geeft stabiliteit en consistentie, terwijl je testplan de flexibiliteit biedt om in te spelen op de unieke uitdagingen van elk project. Zeker in agile omgevingen, waar je testplan eigenlijk elke sprint een beetje evolueert, is dit onderscheid cruciaal.
Risicogebaseerd testen: Testen waar het ertoe doet
Een van de grootste verschuivingen die we zien is de overgang naar risicogebaseerd testen. In plaats van alles even uitgebreid te testen, focus je op de onderdelen waar de grootste risico’s zitten. Logisch eigenlijk – je tijd en budget zijn beperkt, dus je wilt ze besteden waar ze het meeste effect hebben.
Risico’s identificeren en prioriteren
We beginnen meestal met een workshop waarin we samen met belanghebbenden de belangrijkste risico’s in kaart brengen. Wat kan er misgaan? Welke functies zijn bedrijfskritiek? Waar zitten de technische complexiteiten?
Voor elk risico bepalen we twee dingen:
- Waarschijnlijkheid: Hoe groot is de kans dat dit misgaat?
- Impact: Wat gebeurt er als het wél misgaat?
Deze scores zetten we in een risico schema. Alles wat in de rechterbovenhoek belandt (hoge waarschijnlijkheid, hoge impact) krijgt de meeste test aandacht. Items linksonder kunnen we lichter testen of zelfs bewust overslaan.
Een praktijkvoorbeeld: bij een recent bankproject identificeerden we “betalingen verwerken” als hoog risico/hoge impact, terwijl “kleur van knoppen” laag risico/lage impact was. Resultaat: uitgebreide complete tests voor betalingen, visuele controles voor gebruikersinterface elementen alleen in de basis tests.
Risico’s volgen tijdens het project
Risico’s veranderen tijdens een project. Nieuwe functies komen erbij, architectuur keuzes worden gemaakt, deadlines schuiven op. Daarom bekijken we onze risico-inschatting regelmatig – meestal elke sprint in Agile projecten.
We gebruiken hiervoor vaak een eenvoudige tabel of een takenbord waar risico’s als kaartjes op staan. Groen voor onder controle, oranje voor “in de gaten houden”, rood voor direct actie nodig. Simpel maar doeltreffend.
Agile en DevOps: Testen in een wereld die niet stilstaat
De meeste teams werken tegenwoordig Agile, en steeds meer organisaties stappen over naar DevOps – een werkwijze waarbij ontwikkeling en beheer nauw samenwerken. Voor testplanning betekent dit een fundamentele omslag: van “het grote plan vooraf” naar doorlopende planning.
Sprintplanning voor testers
In Scrum hebben we meestal twee planningsmomenten waar testers cruciaal zijn:
Sprintplanning: Hier kijken we naar de gebruikersverhalen voor de komende sprint. Voor elk verhaal bepalen we de testaanpak. Hebben we testgegevens nodig? Moeten we testomgevingen klaarzetten? Welke acceptatiecriteria zijn realistisch?
Backlog verfijning: Dit is eigenlijk waar de echte testplanning gebeurt. We praten door wat elk gebruikersverhaal betekent en voegen testscenario’s toe. Vaak schrijven we hier al de eerste testgevallen, zodat ontwikkeling en testen mooi parallel kunnen lopen.
Doorlopend testen in automatische ontwikkellijnen
DevOps-teams brengen vaak meerdere keren per dag nieuwe versies live. Dat betekent dat je testsuite razend snel moet zijn én betrouwbaar. Geen ruimte voor onbetrouwbare tests die willekeurig falen.
We zien dat de beste teams hun tests in lagen organiseren:
- Moduletests: Snel, veel, draaien bij elke codewijziging
- Integratietests: Iets langzamer, testen de belangrijkste stromen
- Complete tests: Langzaam maar kritiek, alleen voor de hoofdpaden
- Verkennend testen: Handmatig, voor randgevallen en gebruikerservaring
Het geheim zit in de balans. Te veel complete tests en je ontwikkellijn wordt traag. Te weinig en je mist kritieke fouten in de live omgeving.
Platformontwikkeling
Een trend die we steeds meer zien is platformontwikkeling. In plaats van dat elk team zijn eigen testhulpmiddelen en processen bedenkt, bouwt een centraal platformteam gestandaardiseerde oplossingen.
Dit maakt testplanning eigenlijk makkelijker. Je hoeft niet meer uit te zoeken welke hulpmiddelen je gaat gebruiken – die keuze is al gemaakt. Je kunt focussen op wat je gaat testen, niet hoe.
Testschatting: Van giswerk naar wetenschap
Een van de lastigste onderdelen van testplanning is inschatten hoeveel tijd en mensen je nodig hebt. We hebben door de jaren heen verschillende technieken uitgeprobeerd en kunnen wel zeggen: er is geen wondermiddel. Maar deze manieren werken doorgaans goed:
Planning poker (schattingspoker) voor testinspanning
Planning poker kennen de meeste mensen van development schattingen, maar het werkt ook prima voor testen. Het team kijkt naar een functie of gebruikersverhaal en iedereen geeft tegelijk een schatting af met kaartjes.
De kracht zit in de discussie die volgt. Waarom denkt de ene tester dat dit 3 punten is, terwijl een ander 8 zegt? Vaak komen dan belangrijke details naar boven die iedereen anders had gemist.
We gebruiken meestal deze schaal: 1, 2, 3, 5, 8, 13. Alles boven de 13 splitsen we op in kleinere stukken.
Driepuntsschatting
Voor meer formele projecten gebruiken we soms driepuntsschatting. Je maakt drie schattingen:
- Optimistisch: Als alles perfect gaat
- Pessimistisch: Als alles mis gaat wat mis kan gaan
- Realistisch: Je beste gok voor het meest waarschijnlijke scenario
De formule is: (optimistisch + 4 × realistisch + pessimistisch) ÷ 6
Een voorbeeld: functie X testen kost optimistisch 2 dagen, realistisch 5 dagen, pessimistisch 10 dagen. Dat wordt: (2 + 4×5 + 10) ÷ 6 = 5,3 dagen.
Het mooie van deze methode is dat je expliciet rekening houdt met onzekerheid. En we weten allemaal uit de praktijk: in softwareprojecten gaat er altijd wel iéts anders dan verwacht.
Testgegevensbeheer: De onderschatte uitdaging
Een aspect waar veel teams te weinig aandacht aan besteden is testgegevensbeheer. “We maken wel even wat testgegevens aan” is een gevaarlijke houding die we nog steeds te vaak tegenkomen.
GDPR-conforme testgegevensstrategieën
Sinds de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG/GDPR) mag je niet zomaar productiegegevens kopiëren naar testomgevingen. Persoonlijke gegevens moet je anonimiseren of pseudonimiseren. In de praktijk betekent dit vaak dat je kunstmatige testgegevens moet genereren.
We zien dat teams hier verschillende routes bewandelen:
- Gegevensmaskering: Hulpmiddelen die echte gegevens transformeren naar realistische maar neppe gegevens
- Kunstmatige gegevensgeneratoren: Die compleet nieuwe datasets maken
- Deelverzamelingen: Die kleine, representatieve monsters maken
De keuze hangt af van je sector en risicoprofiel. Bankwezen en zorgverlening zijn strenger dan bijvoorbeeld gaming of webwinkels.
Zelfbediening voor testgegevens
In moderne ontwikkelteams wil je niet dat testers afhankelijk zijn van een databasebeheerder om testgegevens aan te maken. Zelfbediening is het toverwoord.
De beste opstellingen die we zien hebben een catalogus van voorgebouwde datasets. Tester heeft gegevens nodig voor betalingsstromen? Klik op “betalingsgegevens v2.1” en binnen een paar minuten staat er een verse dataset klaar.
Dit vereist wel wat voorbereiding en gereedschap, maar de tijdwinst is enorm. Plus je krijgt veel consistentere testresultaten omdat iedereen met dezelfde basisgegevens werkt.
Modern hulpmiddelen: Navigeren door de jungle van tools
De markt voor test tools explodeert. Elke maand komen er nieuwe spelers bij en bestaande hulpmiddelen voegen constant functies toe. Voor teams is het knap lastig om bij te blijven.
Ondernemingsplatforms versus cloudgebaseerde hulpmiddelen
Grofweg zie je twee kampen:
Enterprise platforms zoals Tricentis en Micro Focus ALM. Deze zijn krachtig en vol mogelijkheden, maar ook complex en duur. Geschikt voor grote organisaties met toegewijde testteams en nalevingsvereisten.
Cloud-native tools zoals TestRail, Zephyr Scale en PractiTest. Makkelijker op te zetten, flexibeler, vaak goedkoper. Geschikt voor Agile teams die snel willen starten.
Low-code platforms: De nieuwkomers
Een interessante trend is de opkomst van low-code testautomatiseringsplatforms. Hulpmiddelen zoals Katalon, Leapwork en Mabl beloven dat je automatisering kunt bouwen zonder veel code te schrijven.
In onze ervaring werken deze hulpmiddelen goed voor ‘Happy Flow’ scenario’s en simpele regressietests. Voor complexere testlogica heb je meestal toch nog traditionele automatisering nodig.
Tools selectie criteria
Bij selectie van tools kijken we naar:
- Teamvaardigheden: Hoeveel technische kennis heeft je team?
- Integratiebehoeften: Moet het koppelen met JIRA, Azure DevOps, etc?
- Schaaleisen: Hoe groot wordt je testsuite?
- Budgetbeperkingen: Ondernemingslicenties kunnen duur uitpakken
- Leveranciersstrategie: Blijft de leverancier bestaan over 3-5 jaar?
Onze aanbeveling: start klein, bewijs de waarde, schaal dan pas op. Beter een simpel hulpmiddel dat je team écht gebruikt dan een krachtig hulpmiddel dat niemand snapt.
Kunstmatige intelligentie en automatisering: De toekomst is nu
Kunstmatige intelligentie verandert testplanning op manieren die we een paar jaar geleden nog niet konden voorspellen. We zijn nog lang niet in de fase van “AI doet alles”, maar de impact is nu al zeker goed merkbaar.
Zelfherstellende testautomatisering
Een van de coolste ontwikkelingen is zelfherstellende automatisering. Tests die automatisch bijwerken als de gebruikersinterface verandert. In plaats van dat je test faalt omdat een knop-ID gewijzigd is, herkent de AI het element op basis van context en past de test aan.
Hulpmiddelen zoals Functionize en Mabl lopen hier voorop. De technologie is nog niet perfect – soms “herstelt” een test op een manier die eigenlijk een fout mist. Maar de richting is veelbelovend.
Voorspellende analyses voor testplanning
AI kan patronen herkennen in je testgegevens. Welke gebieden van de code hebben historisch de meeste fouten? Welke tests falen het vaakst? Waar zitten je riskantste wijzigingen?
Deze inzichten helpen bij het prioriteren van testinspanning. In plaats van alles even intensief te testen, focus je op de hotspots waar ervaring leert dat problemen opduiken.
Autonome ai: De volgende stap?
De nieuwste ontwikkeling zijn autonome ai-systemen – ai-agents die zelfstandig taken kunnen uitvoeren. Denk aan een ai die automatisch testgevallen schrijft op basis van eisen, of die je testplan optimaliseert op basis van codewijzigingen.
We zijn hier nog in de experimentele fase, maar de eerste resultaten zijn veelbelovend. Verwacht significante impact in de komende jaren.
Stakeholder management: Iedereen op één lijn
Testplanning in een vacuüm werkt niet. Je hebt input nodig van producteigenaren, ontwikkelaars, zakelijke belanghebbenden, beheerteams. En je moet ze allemaal op de hoogte houden van voortgang en risico’s.
Testrapportage raamwerken
We vinden deze drielaagse rapportage aanpak een goede manier:
Leidinggevendendashboard: Hoofdlijnen. Percentage getest, grote risico’s, ga/niet-ga aanbeveling. Één dia, maximaal vijf opsommingspunten.
Teamstatus: Meer detail voor producteigenaren en scrummasters. Welke functies zijn klaar, wat loopt achter, waar hebben we hulp nodig.
Technische diepduik: Voor ontwikkelaars en technische belanghebbenden. Codedeking, prestatiemetingen, automatiseringsvoortgang.
De kunst is om het juiste detailniveau te kiezen voor je doelgroep. Leidinggevenden willen trends en risico’s, niet individuele testgevalresultaten.
Stakeholder matrix
Voor complexere projecten maken we soms een stakeholder matrix:
- Power/interest grid: Wie heeft veel invloed en wie veel interesse?
- Communicatiefrequentie: Hoe vaak update je welke stakeholder?
- Informatiebehoeften: Wat wil iedereen weten?
Dit voorkomt communicatie-overhead en zorgt dat belangrijke mensen niet vergeten worden.
Praktische sjablonen en checklists
Theorie is leuk, maar in de praktijk wil je concrete hulpmiddelen om mee aan de slag te gaan. Hier een aantal meest gebruikte sjablonen:
Testplan canvas (één pagina)
Een visuele manier om je testaanpak vast te leggen:
- Doelen: Wat wil je bereiken met testen?
- Bereik: Wat test je wel/niet?
- Aanpak: Hoe ga je testen?
- Risico’s: Wat kan er misgaan?
- Succescriteria: Wanneer ben je klaar?
- Team & tijdlijn: Wie doet wat wanneer?
Risicobeoordeling checklist
Voor elk onderdeel/functie:
- Hoe complex is de code?
- Hoeveel gebruikers worden geraakt?
- Zijn er beveiligingsimplicaties?
- Hoe kritiek is het voor bedrijfsvoering?
- Hebben we dit soort functies eerder gebouwd?
Score elk item 1-5, tel op, en je hebt een risicoprioritering.
Tool evaluatie matrix
Bij tool selectie scoren we tools op:
- Gebruiksgemak (1-10)
- Functionaliteit volledigheid (1-10)
- Integratiemogelijkheden (1-10)
- Ondersteuningskwaliteit (1-10)
- Totale eigendomskosten (1-10)
- Leveranciersstabiliteit (1-10)
Gewogen gemiddelde geeft de winnaar.
De toekomst van testplanning
Kijkend naar de komende jaren verwachten we een aantal grote verschuivingen:
Vroeger beginnen intensiveert:
Testen begint nog vroeger in de ontwikkelcyclus. Eisenbesprekingen worden testbesprekingen.
Doorlopende regulering naleving:
Vooral in gereguleerde sectoren zoals bankwezen zal nalevingstesten geautomatiseerd en continu worden.
Democratisering van testen:
Niet-technische teamleden gaan meer testen door low-code hulpmiddelen en KI-assistenten.
Milieubewustzijn:
Testomgevingen kosten energie en geld. Verwacht meer focus op groene testpraktijken.
Mens-AI samenwerking: AI neemt routinewerk over, mensen focussen meer op verkennend testen en de randgevallen.
Aan de slag met moderne testplanning
Een modern testplan schrijven betekent balanceren tussen structuur en flexibiliteit. Je wilt genoeg detail om het team richting te geven, maar niet zoveel dat het plan achterhaald is voordat je begint.
Onze aanbeveling: start met een eenvoudige aanpak. Eén pagina met de belangrijkste beslissingen en aannames. Bouw stapsgewijs op basis van wat je team nodig heeft.
Vergeet niet dat het beste testplan het plan is dat je team daadwerkelijk volgt. Liever een simpel plan dat leeft dan een perfect plan dat in de la verdwijnt.En tot slot: testplanning is teamwerk. De beste plannen ontstaan niet aan een bureau, maar in gesprek met je team en belanghebbenden. Ze weten dingen die jij niet weet, en andersom.
Succes!
