Denna studie undersöker hur AI-genererad kod för automatiserad testning av frontend kan kvalitetssäkras genom att utveckla ett ramverk med riktlinjer. Problematiken med kvalitet och trovärdighet i generativ AI-baserade lösningar belyses, där AI ofta producerar kod med varierande kvalitet och anpassning till den specifika kontexten. Genom en kombination av litteraturstudier och en intervju med expert inom området identifieras centrala kvalitetsaspekter såsom kodens läsbarhet, struktur, dokumentation, och underhållbarhet.  Studiens mål är att framställa ett ramverk som praktiskt kan tillämpas för att granska och säkerställa kvaliteten i AI-genererad kod för automatiserad testning av frontend. Ramverket bygger på en kvalitativ analys av både teoretisk och empirisk data och erbjuder vägledning för hur generativ AI kan användas effektivt inom systemutveckling. Det föreslagna ramverket förväntas underlätta testprocessen och minska kravet på manuell kodgranskning, samtidigt som det adresserar de unika utmaningar som generativ AI medför. Framtida forskning rekommenderas för att validera och vidareutveckla ramverket, med särskild tonvikt på praktisk tillämpning och anpassning till olika organisatoriska behov. / This study examines how AI-generated code for automated frontend testing can be quality assured by developing a framework with specific guidelines. The issue of quality and reliability in generative AI-based solutions is highlighted, as AI often produces code with varying quality and contextual accuracy. Through a combination of literature studies and an interview with an expert in the field, central quality aspects such as code readability, structure, documentation, and maintainability are identified.  The aim of the study is to create a framework that can be practically applied to review and ensure the quality of AI-generated code for automated frontend testing. The framework is based on a qualitative analysis of both theoretical and empirical data and provides guidance on how generative AI can be effectively used in system development. The proposed framework is expected to facilitate the testing process and reduce the need for manual code review while addressing the unique challenges posed by generative AI. Future research is recommended to validate and further develop the framework, with particular emphasis on practical application and adaptation to various organizational needs.