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ISQI AI Testing CT-GenAI

CT-GenAI

Exam Code: CT-GenAI

Prüfungsname: ISTQB Certified Tester Testing with Generative AI (CT-GenAI) v1.0

Aktulisiert: 24-09-2026

Nummer: 42 Q&As

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ISQI CT-GenAI Prüfungsthemen:

AbschnittGewichtungZiele
Thema 1: Prompt-Engineering für effektives Softwaretesten35%- Prompt-Muster für Testentwurf, Datenerstellung und Automatisierung
- Grundsätze und Aufbau wirkungsvoller Prompts
- Iterative Verfeinerung und Bewertung von Prompts
Thema 2: KI-Infrastruktur auf Basis von LLMs für das Testen10%- RAG, Feinanpassung und Modellanpassung
- Architektonische Überlegungen und Aspekte der Bereitstellung
- KI-Agenten und Integration mit Testwerkzeugen
Thema 3: Einführung und Integration von Generativer KI in Testabteilungen15%- Messung des Nutzens und kontinuierliche Verbesserung
- Strategie, Steuerung und Einführungsfahrplan
- Rollen, erforderliche Kompetenzen und Vorbereitung des Teams
Thema 4: Risikomanagement bei der Nutzung Generativer KI im Softwaretesten25%- Risiken durch Halluzinationen, Verzerrungen, Ungenauigkeit und mangelnde Konsistenz
- Strategien zur Validierung, Überprüfung und Risikominderung
- Bedenken im Hinblick auf Datenschutz, Sicherheit und die Einhaltung von Vorschriften
Thema 5: Einführung in Generative KI für das Softwaretesten15%- Grundlegende Konzepte: Generative KI, LLMs, Basismodelle
- Anwendungsfälle im gesamten Testlebenszyklus
- Für das Testen relevante Funktionen und Grenzen

ISQI ISTQB Certified Tester Testing with Generative AI (CT-GenAI) v1.0 CT-GenAI Prüfungsfragen mit Lösungen

Frage #1
Which competency MOST helps testers steer LLMs to produce useful, on-policy testware?

A. Designing custom CPU instructions
B. Mastering prompt engineering
C. Configuring network routers
D. Writing low-level device drivers


Frage #2
What distinguishes an LLM-powered agent from a basic AI chatbot in test processes?

A. Use of a conversational tone and improved response personalization
B. Ability to trigger automated actions beyond conversation
C. Ability to respond to prompts without explicit user instructions
D. Reliance on predefined templates to generate short, factual answers


Frage #3
Which statement about fine-tuning for test tasks is INCORRECT?

A. It enhances relevance to organizational terminology and formats
B. It can be applied to smaller SLMs to improve task performance with lower compute
C. It replaces the model's general knowledge entirely and prevents overfitting
D. It adapts a pre-trained model to a domain using task-specific data


Frage #4
What defines a prompt pattern in the context of structured GenAI capability building?

A. Treating prompts as access credentials or compliance records rather than functional templates
B. Applying a reusable and structured template that guides GenAI models toward consistent outputs
C. Using ad hoc prompts without reference to previously proven structures or examples
D. Maintaining static documentation repositories without real-time prompt standardization processes


Frage #5
You are using an LLM to assist in analyzing test execution trends to predict potential risks. Which of the following improvements would BEST enhance the LLM's ability to predict risks and provide actionable alerts?

A. Add an instruction to calculate statistical variance and highlight tests that deviate by more than 20% from baseline metrics.
B. Emphasize constraints that focus on deviations that could impact release timelines or quality gates.
C. Specify that the role is a test analyst with expertise in predictive analytics and risk management.
D. Expand the output format to include risk predictions with severity levels, recommended actions, and a timeline for team intervention based on trend analysis.


Fragen und Antworten:

Frage #1
Antwort: B
Frage #2
Antwort: B
Frage #3
Antwort: C
Frage #4
Antwort: B
Frage #5
Antwort: D

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Ambesser

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Amrhein

Ich habe meine Prüfung bestanden und mein Zertifikat bekommen. Ich benutzte Fragen und Antworten auf ihrer Webseite. Vielen Dank für ihre Hilfe.

Holger

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