Home > Blog

Blog & kennisbank

Inzichten, ervaringen en meningen van het QA Company-team over softwarekwaliteit, testautomatisering en AI in het testvak.

AI, Playwright

Testen in een wereld met AI Agents: AI versnelt, de expert bewaakt de richting

AI agents analyseren falende tests, stellen nieuwe testcases voor en genereren automatisch testcode. Dat versnelt, maar wat gebeurt er met kwaliteit als autonome systemen testcode aanpassen? We leggen uit waarom menselijke review onmisbaar blijft en hoe de tester de testintentie bewaakt, niet alleen het resultaat.


Bram Nijhoff

27-01-2026

Telescoop

Observability

Observability voor testers, deel 1

Observability is het vermogen om op basis van logs, metrics en traces te verklaren wat er intern in het systeem gebeurt. Voor moderne testers in DevOps-teams is dit essentieel, want het onthult hoe gebruikers werkelijk met je applicatie interacteren in productie. Testers kunnen zo kwaliteit voorbij functionele tests zien: performance, beveiliging, gebruikerservaringen. Done is live, dus observability van productiegebruik bepaalt je teststrategieën. Tools als Grafana en Datadog maken dit inzichtelijk.


Jakob Jan Kamminga

05-11-2025

RAG & Bias Checklist - overzicht van 6 kwaliteitschecks om hallucinatie en bias in AI-modellen te voorkomen

AI

RAG & Bias Checklist: Zo voorkom je hallucinatie en bias in AI-modellen​

RAG vermindert hallucinatie en bias in LLM's niet automatisch, risico's verschuiven alleen. De RAG & Bias Checklist biedt zes praktische stappen: relevantie, evidence-first, no-evidence-no-answer, bias-check, slim chunking en weigering. Maak risico's meetbaar met harde kas-metrics zoals precision, faithfulness en refusal rate. Tools als Ragas en Promptfoo automatiseren kwaliteitschecks in CI/CD. QA-teams krijgen concrete grip op betrouwbare AI-toepassingen.


Nicole van Gijn

24-09-2025

Rubberen eend die verschrikt naar een laptop kijkt

AI, Observability

Vibe coded applicaties – minder testen, meer observeren

Vibe coding met agentic IDE's zoals Windsurf en Cursor genereert applicaties razendsnelAl maar accepteert snelheid ook risico's in beveiliging en kwaliteit. Traditioneel testen kan niet volgen. QA Company stelt voor: observability vervangt testing. Monitor kritieke metrics in productie: trage queries, onverwachte file reads, error spikes, responstijden. Voor AI-driven development is inzicht in live-systemen cruciaal. Kies tussen volle vibe coding snelheid of beheerde AI-enhancement met controle.


Jakob Jan Kamminga

17-07-2025

QA Company LLM Quality Canvas met de zes deelgebieden van AI-risico's

AI

Het LLM Quality Canvas: Waarom traditioneel testen faalt bij AI

Waarom traditioneel testen faalt bij AI-applicaties. Het LLM Quality Canvas is een denkkader met zes pijlers: promptrobuustheid, outputkwaliteit, ethiek, use case representatie, regressie en evaluatiemethoden. Large Language Models zijn non-deterministisch, zonder vaste output. Standaardtestmethoden schieten tekort. QA Company presenteert een praktische teststrategie voor betrouwbare AI-systemen, van automatische metrics tot menselijke validatie. Transformeer hoe je LLM's en AI-applicaties test.


Nicole van Gijn

01-07-2025

Vlag met QA Company logo

QA Company

De balans van passie, hart en hoofd bij QA Company

Ontdek de balans van passie, hart en hoofd die QA Company definieert. Passie voor AI en innovatieve testmethoden, hart gericht op snelle businesswaarde en live deployment, onafhankelijke geest op basis van nieuwsgierigheid en kritische blik. QA Company transformeert kwaliteitsborging van klassieke bottleneck naar versneller van vooruitgang in de moderne, AI-gedreven softwarewereld. Lees hoe full-stack testing, nieuwsgierigheid en slimme AI-toepassing dit mogelijk maken. Done is live.


Jelle Schutte

27-06-2025