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Unser Blog erscheint regelmäßig mit neuen Beiträgen aus den Themenbereichen der Anforderungsvermittlung und agilen Skalierung.

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Die Rolle der KI im modernen Anforderungsmanagement

Digitale Illustration eines sich aufloesenden, zweiteiligen menschlichen Kopfes, links in Orange mit festen Fragmenten und rechts in Blau mit Binaercode-Elementen, symbolisch fuer die Verschmelzung von Mensch und kuenstlicher Intelligenz.

Ob es um die Verbesserung der Audioqualität von Meetings geht oder um die präzise Umformulierung von E-Mails – Werkzeuge mit künstlicher Intelligenz (KI), wie ChatGPT und andere, spielen eine immer bedeutendere Rolle, nicht nur im persönlichen Umfeld, sondern auch im Kontext von Projekten. In diesem Licht stellt sich die Frage:

 

Wie kann KI den Anforderungsmanager unterstützen?

Lassen Sie uns konkret werden und einige Anwendungsbeispiele genauer betrachten:

Analyse von Datenquellen: Bei der Recherche von Themen oder dem Ableiten von Anforderungen aus Dokumenten kann die KI eingesetzt werden, um umfangreiche Datenmengen zu analysieren und präzise zusammenzufassen. Diese Analyse erstreckt sich nicht nur auf Dokumente wie das PDF einer ISO-Vorschrift, sondern auch auf Internetquellen. Die schnelle Extraktion von Kernaussagen ermöglicht es, Zusammenhänge rasch zu erkennen. Auf dieser Grundlage können fundierte Entscheidungen in kürzerer Zeit getroffen werden.

Erstellung und Verwaltung von Anforderungsdokumenten: KI kann die Konzeption von Anforderungen unterstützen, indem sie bei der Strukturierung von Domänenwissen behilflich ist. Hierdurch können automatisiert Anforderungsdokumente auf Basis von Eingaben aus verschiedenen Quellen erstellt werden.

Vereinfachung der Qualitätssicherung: KI kann nicht nur bei der Formulierung von textuellen Anforderungen assistieren, sondern auch die Validierung automatisieren – etwa durch das Einhalten von Akzeptanzkriterien. Dies sichert die Korrektheit, Konsistenz und Verständlichkeit der Anforderungen. Zudem ermöglichen KI-Tools wie ChatGPT mit seinem Datenanalyse-Feature das effiziente Analysieren großer Anforderungslisten. Diese können mit wenigen Klicks auf Fehler und Redundanzen hin untersucht werden.

Automatische Stakeholder-Identifikation: KI kann dazu verwendet werden, relevante Stakeholder automatisch zu identifizieren, indem sie vorhandene Datenquellen durchsucht. Dies könnte beispielsweise die Analyse von Organigrammen, Projektberichten und anderen Dokumenten umfassen, um potenzielle Stakeholder-Rollen zu extrahieren.

Diese Beispiele veranschaulichen nur einen Bruchteil der vielfältigen Möglichkeiten, die KI bietet, um die Arbeit des Anforderungsmanagers zu erleichtern.

Es ist jedoch von entscheidender Bedeutung, immer den Datenschutz im Blick zu behalten. KI-Werkzeuge verwenden erfasste Daten und Ergebnisse, um ihre Modelle weiter zu trainieren. Daher ist die gleiche Sorgfalt im Umgang mit sensiblen Daten geboten, wie bei allen externen Werkzeugen. Neben dem Datenschutz empfiehlt es sich, auch auf mögliche Schwächen wie Halluzinationen (überzeugende, aber falsche Ergebnisse) und unvollständige Antworten zu achten, um eine umfassende Risikobewertung und effektive Sicherheitsmaßnahmen zu gewährleisten.

 

Was macht gutes Anforderungsmanagement aus?

Es wird deutlich, dass KI allein nicht ausreicht. Die Expertise des Anforderungsmanagers ist unersetzlich. Analytisches und strategisches Denkvermögen, gepaart mit Empathie und kundenorientiertem Denken, sind entscheidende Elemente. Doch die Kombination aus menschlicher Expertise und KI-Unterstützung schafft optimale Voraussetzungen für erfolgreiche Projekte. Die Erfahrung des Anforderungsmanagers ermöglicht es nicht nur, KI-Werkzeuge intelligent anzuwenden, sondern auch diese im Kontext individueller Projektanforderungen kritisch zu bewerten und anzupassen.

 

Fazit

Zusammenfassend eröffnet die Integration künstlicher Intelligenz im Anforderungsmanagement neue Horizonte für Effizienz und Präzision. Die Analyse von Datenquellen, automatisierte Erstellung von Anforderungsdokumenten und vereinfachte Qualitätssicherung sind nur einige Beispiele für die vielfältigen Möglichkeiten, die KI bietet. Dabei bleibt jedoch die Erfahrung des Anforderungsmanagers von essenzieller Bedeutung. Die intelligente Anwendung von KI-Werkzeugen erfordert nicht nur technisches Know-how, sondern auch ein tiefes Verständnis für die spezifischen Bedürfnisse und Kontexte eines Projekts. Menschliche Expertise bleibt also noch unersetzlich, um optimale Ergebnisse zu erzielen.

Profilbild des Mitarbeiter Philippe Lepelmann

Über den Autor

Philippe Lepelmann ist Berater mit den Schwerpunkten Business Analyse und Anforderungsmanagement (Requirements Engineering). 

Sein Einsatz in Kundenprojekten umfasst neben dem Stakeholdermanagement das Ermitteln, Prüfen und Dokumentieren von Anforderungen, insbesondere an der Schnittstelle zwischen Fachbereich (Business) und Entwicklung (IT).  

Seine besondere Stärke liegt in der Koordination und Steuerung des Entwicklungsvorhabens mit den beteiligten Stakeholdern und der Übertragung des fachlichen Kundenbedarfs in Systemanforderungen oder Backlog Items (User Stories).

Über den Autor

Profilbild des Mitarbeiter Philippe Lepelmann

Philippe Lepelmann ist Berater mit den Schwerpunkten Business Analyse und Anforderungsmanagement (Requirements Engineering). 

Sein Einsatz in Kundenprojekten umfasst neben dem Stakeholdermanagement das Ermitteln, Prüfen und Dokumentieren von Anforderungen, insbesondere an der Schnittstelle zwischen Fachbereich (Business) und Entwicklung (IT).  

Seine besondere Stärke liegt in der Koordination und Steuerung des Entwicklungsvorhabens mit den beteiligten Stakeholdern und der Übertragung des fachlichen Kundenbedarfs in Systemanforderungen oder Backlog Items (User Stories).

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