Mit KI zu besseren Testdaten: Wie generative AI die Arbeit von Salesforce-Entwicklern erleichtert

„Nur am Ende einer Entwicklung Performance-Tests durchzuführen, ist wie eine Blutuntersuchung bei einem längst Verstorbenen.“
Dieses Zitat von Software-Test-Vordenker Scott Barber bringt es auf den Punkt: Wer Software erst spät testet, handelt zu spät.

Auch bei dotSource ist Testen ein fester Bestandteil der täglichen Entwicklungsarbeit. Besonders wichtig dabei: gute Testdaten. Diese helfen dabei, Fehler frühzeitig zu erkennen und kostspielige Nacharbeiten zu vermeiden. Doch gerade das Erstellen dieser Testdaten kann aufwendig sein – ein Job, der bisher oft manuell erledigt wurde.

Die Lösung: Künstliche Intelligenz trifft Testdaten

Hier kommt generative AI ins Spiel. Laut Marktforschungsinstitut Gartner sollen bis 2025 bereits 20 % aller Testdaten für Endnutzer-Anwendungen mithilfe dieser Technologie erzeugt werden. Genau das hat sich eine wissenschaftliche Arbeit bei dotSource zunutze gemacht: Ziel war es, die Arbeit von Salesforce-Entwicklern zu erleichtern, indem alltägliche Konfigurationen durch kreative, kundenspezifische Aufgaben ersetzt werden.

Der Schlüssel dazu? Gezielte Prompts – also präzise formulierte Anweisungen an die KI. Ob als Prompt-Bibliothek oder eigenes MyGPT-Modell: Die Ergebnisse müssen schnell, zuverlässig und zugänglich sein. Damit das gelingt, wurden innerhalb des Unternehmens Methoden erarbeitet, um KI-Ausgaben genauer und qualitativ hochwertiger zu gestalten.

Erste Erfolge und Ausblick

Die Erkenntnisse aus dem Projekt fließen bereits in die firmeninterne Wissensdatenbank ein. Zwar lässt sich noch keine endgültige Aussage zur Effizienzsteigerung treffen – dazu fehlen langfristige Daten – doch eines ist klar: Die Automatisierung von Testdaten per AI spart Zeit und eröffnet neue kreative Freiräume.

Spannend ist auch, wie sich Prinzipien aus der Softwareentwicklung – etwa Versionskontrolle – auf das Prompt Engineering übertragen lassen. Gleichzeitig zeigen sich hier die Grenzen automatisierter Tests: KI-Ausgaben variieren und lassen sich nicht immer reproduzieren. Klare firmeninterne Standards könnten helfen, dieses neue Feld strukturierter zu erschließen.

Fazit

Die Kombination aus Salesforce-Entwicklung und generativer AI eröffnet vielversprechende Möglichkeiten: Weniger Routine, mehr Fokus auf das Wesentliche. Die Reise hat gerade erst begonnen – doch die ersten Schritte zeigen, wie sich neue Technologien sinnvoll in bestehende Prozesse integrieren lassen.