Das Zürcher Start-up Klarent, vormals Fore AI, gibt eine Seed-Finanzierungsrunde über 8 Millionen Dollar bekannt. Das erklärte Ziel: mit seiner Plattform für autonome Softwaretests in den USA Fuss zu fassen, nachdem das Unternehmen in Europa gewachsen ist. Die Information stammt aus einer Medienmitteilung, die am 12. Oktober 2026 von Startupticker.ch verbreitet wurde; die nachfolgend beschriebenen Kundenreferenzen und Leistungen sind Angaben des Unternehmens und wurden nicht unabhängig überprüft.
Zwei ehemalige Google-Mitarbeiter an der Spitze
Klarent wurde von zwei ehemaligen Google-Ingenieuren gegründet: Asheem Panakkat, Geschäftsführer, und Momchil Ivanov, technischer Direktor. Das in Zürich ansässige Unternehmen will Firmen helfen, die Qualität ihrer Software zu verbessern, «insbesondere im Zeitalter KI-generierter Software», wie es in der Mitteilung heisst.
Angeführt wird die Finanzierungsrunde von Mosaic Ventures, unter Beteiligung von Moonfire Ventures und einer Gruppe von Business Angels, darunter Jürgen Galler (ehemaliger Director bei Google), Harris Barton und AngelInvest Ventures.
Wie ein agentengesteuerter Test funktioniert
Um den Ansatz zu verstehen, muss man beim anvisierten Fachgebiet ansetzen: der Qualitätssicherung, kurz QA. Bevor eine Anwendung in Produktion geht, schreiben die Teams Tests, also Skripte, die Aktionen simulieren (sich anmelden, einen Warenkorb füllen, bezahlen) und prüfen, ob das erzielte Ergebnis dem erwarteten entspricht. Das Schreiben und vor allem das Pflegen dieser Skripte kostet Zeit: Jede Änderung an der Benutzeroberfläche oder an einem Prozess kann einen Teil davon unbrauchbar machen.
Ein Test-«Agent», wie Klarent ihn versteht, ist ein System, das sich auf ein grosses Sprachmodell (LLM) stützt, um einen Teil dieser Arbeit zu übernehmen. Die vom Unternehmen betonte Nuance ist wichtig: Seine Agenten nutzen LLM ausschliesslich, um sogenannten «deterministischen» Testcode zu schreiben und anzupassen. Anders gesagt: Die KI schreibt den Test, führt ihn aber nicht selbst aus. Einmal erstellt, verhält sich das Skript wie ein klassischer Test: Unter denselben Bedingungen liefert es bei jeder Ausführung dasselbe Urteil.
Diese Wahl ist eine Antwort auf eine bekannte Grenze von Sprachmodellen: Ihre Antworten können von Anfrage zu Anfrage variieren. Ein Test, dessen Urteil sich ohne erkennbaren Grund änderte, wäre unbrauchbar, um zu entscheiden, ob eine Software ausgeliefert werden kann. Indem Klarent die KI auf die Phase des Schreibens beschränkt, verbindet das Unternehmen nach eigenen Angaben die Geschwindigkeit der KI mit der Präzision und der Kostenkontrolle, die dem Engineering für den Produktivbetrieb eigen sind. Die Mitteilung erläutert die angewandte Methode jedoch nicht im Detail und veröffentlicht keine vergleichenden Messungen zur Zuverlässigkeit.
Ein Mensch im Prozess
Zweites Element des Systems: Die Plattform stützt sich auf einen menschlichen Prüfdienst («human-in-the-loop»), der jedes Ergebnis kontrolliert. Laut dem Unternehmen ermöglicht dieser Mechanismus den Kunden, nur für Ergebnisse zu bezahlen. Diese menschliche Beteiligung zeigt auch, dass die Automatisierung nicht vollständig ist: Die abschliessende Validierung bleibt zumindest teilweise Sache von Menschen.
Das ist eine der Grenzen, die man angesichts des Diskurses über «autonome» Tests im Hinterkopf behalten sollte. Ein Test, selbst wenn er von einer KI geschrieben wurde, prüft nur, was er prüfen soll. Die Frage der Abdeckung, also welche Szenarien getestet und welche vergessen wurden, bleibt offen, und die Mitteilung geht nicht darauf ein.
Kunden in Europa, Ziel USA
Klarent verweist auf eine rasche Verbreitung in Europa, mit Kunden aus mehreren Branchen, darunter JD Sports im Onlinehandel, die NZZ im Medienbereich und Sixt im Bereich Reisen und Mobilität. Bei JD Sports sollen seine Agenten Abläufe ausführen, die mehrere Systeme der Onlinehandelskette durchlaufen, was laut dem Unternehmen selbst die auf Tests spezialisierten internen Teams (die SDET, für «software development engineer in test») nicht hätten nachbilden können. Das Unternehmen gibt zudem an, in den Bereich Finanzdienstleistungen zu expandieren, bei führenden Banken und Versicherungen, die es nicht namentlich nennt.
Die Mittel sollen dazu dienen, eine Präsenz in den USA aufzubauen, das Engineering-Team zu vergrössern und das plattformübergreifende Produkt weiterzuentwickeln, im Web wie auf Mobilgeräten.
Eine Wette auf einen Engpass
Die These des Lead-Investors formuliert Chandar Lal, Partner bei Mosaic Ventures: «Mit KI schreitet die Codegenerierung schneller voran als unsere Fähigkeit, sie zu testen, sodass die QA zum grössten Engpass werden wird.» Überzeugt habe ihn, wie sehr die Gründer auf Determinismus setzen, also darauf, «KI zu nutzen, um die Tests zu schreiben, nicht um sie auszuführen» (Zitate aus dem Englischen übersetzt).
Dabei handelt es sich um eine Markthypothese, nicht um ein gesichertes Ergebnis. Sie beruht auf einem plausiblen Trend, mehr mit Hilfe von KI-Assistenten produzierter Code und damit mehr zu prüfender Code, dessen Ausmass erst noch zu messen ist. Für Klarent wird es darum gehen zu zeigen, dass sein Ansatz auch ausserhalb Europas und in grösserem Massstab hält, was er verspricht.
