„Wir brauchen einen intelligenten Assistenten.“
Solche Sätze fallen inzwischen in vielen Projekten. Was genau damit gemeint ist, bleibt dabei oft offen. Soll der Assistent Fragen beantworten, Informationen aus Dokumenten zusammenstellen oder selbstständig Aufgaben ausführen? Nutzt er ein Large Language Model (LLM)? Greift er auf interne Daten zu? Und was bedeutet es eigentlich, wenn von Retrieval Augmented Generation (RAG), Embeddings oder Halluzinationen gesprochen wird?
Requirements Engineers und Business Analysten müssen diese Technologien nicht selbst entwickeln. Sie sollten die zentralen Begriffe aber einordnen können. Das erleichtert Gespräche mit Fachbereichen, Entwicklung, Architektur und anderen Projektbeteiligten. Denn wer die Begriffe nicht kennt, unterschätzt oder überschätzt schnell Aufwand, Risiko und Nutzen eines KI-Projekts.
Das KI-Periodensystem der Anforderungsfabrik bietet dafür einen kompakten Einstieg.
Was das KI-Periodensystem ist
Im Kern funktioniert das KI-Periodensystem wie ein Glossar. Es enthält kurze Erläuterungen zu Begriffen aus verschiedenen Bereichen der Künstlichen Intelligenz.
Anders als eine alphabetische Begriffsliste ordnet es verwandte Themen jedoch nebeneinander an – ähnlich dem chemischen Periodensystem, in dem verwandte Elemente in Gruppen stehen. Wer sich mit Large Language Models beschäftigt, findet direkt daneben die Begriffe, die in diesem Zusammenhang typischerweise auftauchen.
Zusätzlich sind alle 60 Begriffe nach ihrer Relevanz für Requirements Engineering und Business Analysis in drei Kategorien eingeordnet:
27 Begriffe „muss man kennen“ – das Basisvokabular für jedes KI-Projekt
15 Begriffe „sollte man kennen“ – relevant, sobald es konkret wird
18 Begriffe „kann man kennen“ – für die vertiefte Auseinandersetzung
Ein Beispiel
Der Begriff „Halluzination“ beschreibt, wenn ein KI-Modell Informationen erfindet, die plausibel klingen, aber schlicht falsch sind.
Für das Anforderungsmanagement heißt das konkret: Wie stellen wir sicher, dass unser KI-Assistent das nicht tut? Soll er seine Quellen offenlegen? Was passiert, wenn keine passende Information vorliegt? Genau solche Fragen lassen sich erst stellen, wenn man weiß, wonach man fragen muss.
Warum ein gemeinsames Grundverständnis wichtig ist
Viele KI-Begriffe haben direkte Auswirkungen auf das Requirements Engineering – und auf Entscheidungen, die weit vor der Umsetzung getroffen werden. Ob ein KI-Assistent auf interne Richtlinien zugreifen darf, wie aktuell diese Dokumente sein müssen oder ob Quellenangaben verpflichtend sind: All das sind Anforderungsfragen, die sich nur präzise stellen lassen, wenn Begriffe wie LLM, RAG oder Halluzination im Team einheitlich verstanden werden.
Das gilt nicht nur für RE und BA. Auch für Product Owner, Business-Vertreter und Entscheider lohnt sich der Blick: Missverständnisse bei KI-Begriffen führen in der Praxis regelmäßig zu Fehleinschätzungen bei Aufwand, Risiko und Nutzen von KI-Projekten – lange bevor ein Entwicklungsteam überhaupt beteiligt ist.
Nicht jedes Teammitglied muss dabei die technischen Details beherrschen. Ein gemeinsames Grundverständnis verhindert aber, dass dieselben Begriffe von verschiedenen Beteiligten unterschiedlich verwendet werden – und genau das führt in der Praxis am häufigsten zu Reibungsverlusten in KI-Projekten. Basierend auf unserer langjährigen Projekterfahrung im Requirements Engineering haben wir deshalb die Begriffe kuratiert, die in der Praxis den Unterschied machen.
Entdecken Sie auch unseren Beitrag „Die Rolle der KI im modernen Anforderungsmanagement“
Konkret nachschlagen statt auswendig lernen
Dabei geht es nicht darum, das gesamte Periodensystem auswendig zu lernen. Spannender ist die Frage, welche Begriffe man bereits sicher einordnen kann – und welche im nächsten KI-Projekt plötzlich wichtig werden könnten und die nächste Aussage „Wir brauchen einen intelligenten Assistenten“ lässt sich dann in Sekunden in eine konkrete, präzise Anforderung übersetzen.
Das KI-Periodensystem der Anforderungsfabrik steht kostenlos und ohne Registrierung zur Verfügung.
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