KI im Anforderungsmanagement: Alles, was Sie wissen müssen
Der zunehmende Einsatz von KI im Anforderungsmanagement ist eine Folge der branchenübergreifenden Einführung von KI in großem Maßstab. Unternehmen müssen immer größere Datenmengen verarbeiten und analysieren. IoT-Geräte mit vielfältigen Formfaktoren und Funktionen haben den Bedarf an hochwertigem Anforderungsmanagement und Requirements Engineering erhöht.
Unter KI-gestütztem Anforderungsmanagement versteht man den Einsatz von KI-Tools zur Steigerung der Effizienz und Qualität von Prozessen wie Anforderungserfassung, Analyse, Dokumentation und Erstellung. McKinsey schätzt, dass KI-Anwendungen für Endnutzer, die auf einen bestimmten Anwendungsfall zugeschnitten sind, das größte Wachstumspotenzial aufweisen.
Wie kann künstliche Intelligenz (KI) Ihre Anforderungsmanagementprozesse und Projektergebnisse verbessern? Dies ist Ihr umfassender Leitfaden zum Thema KI im Anforderungsmanagement.
Inhaltsverzeichnis
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I. Grundlagen des KI-gestützten Anforderungsmanagements
Wie bei jeder Technologie, die in Unternehmen eingesetzt wird, besteht das Ziel von Tools für das KI-Anforderungsmanagement darin, die Gewinne eines Unternehmens zu steigern und Verluste zu minimieren. Moderne KI-gestützte Tools erreichen dies durch:
- Den Menschen im Mittelpunkt behalten: Tools, die zu viel Arbeit automatisieren, führen zu minderwertigen Ergebnissen. KI-Tools verfügen nicht über das umfassende Kontextverständnis des Marktes oder die Feinheiten der Interessengruppen, für die sie eingesetzt werden. Daher haben bei KI-Tools immer die Menschen das letzte Wort.
- Optimierung des Anforderungsmanagementprozesses. Fachleute wie Business-Analysten (BA), Systemanalysten (SA), Entwickler, Mitarbeiter der Qualitätssicherung (QA) und des Projektmanagements (PM) können durch den Einsatz von KI-Tools die Markteinführungszeit verkürzen und Kosten für die Benutzerakzeptanztests (UAT) einsparen.
- Bessere Entscheidungsfindung und Zusammenarbeit unter den Projektbeteiligten: Höhere Qualitätsanforderungen bedeuten weniger Nachbesserungsrunden, weniger manuelle Arbeit und Zeitersparnis für strategischeres Denken. Durch das Aufspüren von Unstimmigkeiten und die Übersetzung von Texten können KI-basierte Tools für das Anforderungsmanagement sicherstellen, dass globale Teams auf dem gleichen Stand bleiben.
Steigerung der menschlichen Produktivität
Manchmal wird KI als Bedrohung für Arbeitsplätze angesehen. Der Aufstieg generativer KI-Tools hat diese Ängste noch verstärkt. Die Zahlen zeigen jedoch, dass diese Befürchtungen bestenfalls übertrieben sind. Eine aktuelle Studie der Brigham Young University belegt, dass Arbeitnehmer die Auswirkungen der Automatisierung auf Arbeitsplätze überschätzen. Die 14 % der Arbeitnehmer, deren Arbeitsplatz durch Roboter ersetzt wurde, überschätzen dieses Risiko für die Gesamtwirtschaft um bis zu 300 %.
KI-Tools bieten jedoch Chancen und Wachstumspotenzial. Zu den Vorteilen der KI zählen unter anderem:
- Die Schaffung neuer Arbeitsplätze und Branchen, die neue Fähigkeiten und Kompetenzen erfordern. So hat sich beispielsweise „Prompt Engineering“ im Silicon Valley zu einem gefragten neuen Berufszweig entwickelt. Auch die Blüte neuer KI-gestützter Start-ups eröffnet neue Möglichkeiten.
- KI kann dazu beitragen, die menschlichen Fähigkeiten zu erweitern und es den Mitarbeitern ermöglichen, sich auf kreativere, strategischere und wertschöpfendere Aufgaben zu konzentrieren. In bestimmten Bereichen kann sie die Produktivität der Mitarbeiter massiv steigern. So kann beispielsweise Copilot4DevOps Geschäftsanalysten dabei unterstützen, Anforderungen zu erstellen, diese zu analysieren, Rohdaten zu Anforderungen in das Gherkin-Format zu konvertieren und vieles mehr.
- KI kann glücklichere Mitarbeiter schaffen. Die Integration von KI wirkt sich positiv auf die Unternehmenskultur aus, indem sie die Produktivität steigert, Ungleichheiten abbaut und die Arbeitsmoral, die Zusammenarbeit sowie die Arbeitszufriedenheit im Team verbessert.
II. Vorteile von KI im Anforderungsmanagement
Im Bereich des Anforderungsmanagements verspricht die KI zahlreiche Vorteile. Neben zufriedeneren Mitarbeitern und erweiterten menschlichen Fähigkeiten gibt es insbesondere in den Branchen des Anforderungsmanagements und des ALM einige branchenspezifische Vorteile:
1. Verbesserte Effizienz
Automatisierte Tools für das Anforderungsmanagement können dabei helfen, Zeit zu sparen und Ressourcen zu optimieren. So kann ein Tool beispielsweise aus rohen Anforderungsdaten eine Reihe von Anforderungen generieren. Wie bisher können Sie die besten Anforderungen auswählen und/oder bearbeiten, bevor Sie sie in Arbeitsaufgaben umwandeln. Die Fähigkeit des Menschen, von KI generierte Inhalte auszuwählen oder zu bearbeiten, wird in Kürze von entscheidender Bedeutung sein.
2. Verbesserte Genauigkeit
Schlecht formulierte oder unzureichend konzipierte Anforderungen sind eine der Hauptursachen für das Scheitern von Projekten. Bis zu 70 % der gescheiterten Projekte sind auf mangelhafte Anforderungen zurückzuführen. Werden schlecht formulierte Anforderungen erst im Laufe des Projekts entdeckt, sind sie für bis zu die Hälfte des Nacharbeitsaufwands verantwortlich.
Daher wissen Teams, dass sie durch Echtzeit-Feedback, Fehlererkennung und einheitliche Anforderungen viel Geld sparen können. KI-basierte Lösungen für das Anforderungsmanagement können dabei helfen, die Qualität schriftlicher Anforderungen zu bewerten und diese im Hinblick auf verschiedene Schreibstandards zu analysieren.
So kann Copilot4DevOps beispielsweise eine schriftlich formulierte Anforderung anhand der 6 Cs guter Kommunikation bewerten: Rücksichtnahme, Klarheit, Prägnanz, Kohärenz, Korrektheit und Selbstsicherheit.
3. Verbesserte Zusammenarbeit
KI-Tools können Business-Analysten, Qualitätssicherern, Entwicklern und Projektmanagern eine gemeinsame Plattform für die organisations- und kulturübergreifende Zusammenarbeit bieten. So kann KI beispielsweise bei der Datenanalyse helfen und Erkenntnisse zu Qualitätskennzahlen, Wirkungsanalysen, Rückverfolgbarkeit und Risikobewertung liefern.
Einige Tools können zudem Anforderungen präzise von einer Sprache in eine andere übersetzen. Dies hilft modernen multinationalen Unternehmen dabei, den Bedürfnissen der Stakeholder team- und länderübergreifend gerecht zu werden.
4. Sicherheit, Compliance und Risikominimierung
Eine Lückenanalyse und Rückverfolgbarkeit mithilfe von KI-Tools können dabei helfen, die an den Anforderungen vorgenommenen Änderungen und Maßnahmen zu erfassen und nachzuverfolgen. Durch die Verbesserung der Anforderungsqualität kann KI Verstöße gegen relevante Branchenstandards und Gesetze verhindern. So steigert beispielsweise Copilot4DevOps die Produktivität und Sicherheit in der Softwareentwicklung durch die Integration der Sicherheitsfunktionen von OpenAI und Microsoft, gewährleistet den Datenschutz und die Einhaltung von Vorschriften und spart Unternehmen letztlich Zeit und Geld.
Gut formulierte Anforderungen können zudem dazu beitragen, dass immer komplexer werdende Fahrzeugsoftwaresysteme die Anforderungen von Normen wie ASPICE und ISO 26262 erfüllen.
III. Anwendungen von KI im Anforderungsmanagement
Das KI-basierte Anforderungsmanagement in DevOps ist eine äußerst leistungsstarke Technologie mit vielfältigen Anwendungsmöglichkeiten. Das branchenweit führende KI-DevOps-Tool ist das preisgekrönte Copilot4DevOps, das zeigt, was KI im Anforderungsmanagement leisten kann. Es ist nativ in Azure DevOps integriert und macht diese Plattform zur zentralen Informationsquelle für Business-Analysten, Qualitätssicherer, Entwickler, Product Owner und andere DevOps-Experten.
1. Anforderungserfassung
Mit dieser Funktion können Teams eine umfassende Abdeckung aller Projektanforderungen, Testfälle und sonstigen Arbeitselemente sicherstellen, sodass kein Detail übersehen wird.
2. Anforderungsanalyse
KI-gestützte Analysetools nutzen verschiedene Methoden, um die Qualität der Anforderungen zu verbessern:
- 6Cs-Methode: Bewertet Arbeitsergebnisse hinsichtlich Klarheit, Prägnanz, Vollständigkeit, Korrektheit und Konkretheit.
- INVEST-Modell: Bewertet User Stories hinsichtlich Unabhängigkeit, Verhandelbarkeit, Wert, Schätzbarkeit, Skalierbarkeit und Testbarkeit.
- PABLO-Kriterien: Prüft den Zweck, den Nutzen, die Vorteile, die Langlebigkeit und den Aufwand von Arbeitsaufgaben.
- MoSCoW-Methode: Hilft dabei, Anforderungen effektiv zu priorisieren.
- SWOT-Analyse: Ermittlung von Stärken, Schwächen, Chancen und Risiken im Rahmen des Projektumfangs.
3. Folgenabschätzung
Dieses Tool bewertet den Einfluss bestimmter Arbeitsaufgaben auf die Gesamtergebnisse des Projekts, erfasst die Auswirkungen im Detail und ordnet sie nach Schweregrad ein, um sie entsprechend zu priorisieren. Sie können es in Verbindung mit anderen Tools zur Folgenabschätzung nutzen.
4. Q&A-Assistent
Durch die direkte Interaktion mit dem KI-Assistenten können Nutzer die Einzelheiten ihrer Projektanforderungen genauer erörtern, was für mehr Klarheit sorgt und ein umfassendes Verständnis aller Anforderungen der Beteiligten gewährleistet.
5. Umwandlung von Anforderungen von einer Form in eine andere
Das Konvertierungstool erleichtert die Umsetzung von Geschäftsanforderungen und Arbeitsaufgaben in umsetzbare Formate, die Entwickler, Tester und andere nutzen können.
- User Stories: Formulieren Anforderungen aus der Perspektive eines Akteurs klar und präzise.
- Gherkin: Wandelt Anforderungen in die Gherkin-Spr ache um und schafft so eine nahtlose Verbindung zwischen technischen Spezifikationen und umsetzbaren Testfällen.
- Anwendungsfälle: Erstellen Sie Anwendungsfälle auf der Grundlage von Arbeitsaufgaben, um die Übersichtlichkeit, die Abstimmung zwischen den Beteiligten und die Projekteffizienz zu verbessern.
6. Dynamische Eingabeaufforderung
Benutzer können Eingabeaufforderungen für differenzierte Abfragen anpassen und so die Flexibilität und Effizienz der auf spezifische Projektanforderungen zugeschnittenen Ergebnisse optimieren.
7. Anforderungen umformulieren, um das Verständnis zu verbessern
Die Transform-Funktion bietet Benutzern erweiterte Werkzeuge zur Anpassung und Verfeinerung von Projektanforderungen:
- Zusammenfassen: Lässt lange Dokumente schnell auf die wesentlichen Erkenntnisse reduzieren.
- Umformulierung: Formuliert komplexe Anforderungen in eine klarere, umsetzbarere Sprache um.
- Ausarbeiten: Fügt bestehenden Arbeitsaufgaben detaillierte Ebenen hinzu und erweitert Inhalt und Kontext, um alle Projektkriterien umfassend zu erfüllen.
8. Pseudocode und Testskripte erstellen
Diese Funktion wandelt Anforderungsdetails in algorithmische Schritte für die Umsetzung um:
- Pseudocode: Erleichtert die Umsetzung von Anforderungen in Pseudocode für verschiedene Programmiersprachen.
- Testskripte: Automatisiert die Erstellung von Testskripten und steigert so die Effizienz und Effektivität der Testphase.
9. Erstellen Sie Business-Apps ohne Programmierkenntnisse
Anwender können unternehmensinterne Geschäftsanwendungen ohne herkömmliche Programmierung entwickeln, was eine schnellere Bereitstellung und eine optimierte Anpassung an unterschiedliche betriebliche Anforderungen ermöglicht.
IV. KI und Anforderungsanalyse
KI-Tools im Ingenieurwesen und im Anforderungsmanagement verändern gerade in diesem Moment die Arbeitswelt zahlreicher Berufsgruppen. Unternehmen, die KI-Tools einsetzen, werden in den kommenden Jahren davon profitieren, indem sie alle Bereiche – vom Kundenservice bis hin zur Backend-Analyse – optimieren.
Eine Studie der Boston Consulting Group hat ergeben, dass Unternehmen, die menschliche Kompetenzen und KI-Fähigkeiten kombinieren, eine sechsmal höhere Wahrscheinlichkeit haben, mit KI erfolgreich zu sein. Im Bereich des Anforderungsmanagements wird von den meisten Fachkräften erwartet, dass sie ihre Arbeitsleistung und Ergebnisse verbessern.
Die Zukunft von Unternehmen im Bereich Anforderungsmanagement wird durch den verstärkten Einsatz von KI geprägt sein. Ihre Teams können KI-Tools optimal nutzen, indem sie:
- Umgang mit KI-Tools lernen: Dank generativer KI-Tools ist die primäre Schnittstelle heutzutage der Text in natürlicher Sprache. Daher ist es entscheidend, zu lernen, wie man Prompts erstellt. Die besten Tools bieten jedoch in der Regel eine hybride Schnittstelle, die sowohl auf Prompts als auch auf Schaltflächen basiert.
- Sich dem kontinuierlichen Lernen verschreiben: Modernste Technologien wie Blockchain, künstliche Intelligenz und andere verändern die Branche ständig und erfordern von Fachkräften, sich schnell anzupassen.
- Konzentration auf ihre Kernkompetenzen: Menschen sind das entscheidende Element, wenn es darum geht, KI-Ergebnisse im Sinne der Bedürfnisse und Strategien der Stakeholder zu bewerten und zu genehmigen.
- Entwicklung hybrider Kompetenzen: Business-Analysten, Qualitätssicherer, Entwickler und Projektmanager sollten in Erwägung ziehen, hybride Rollen zu übernehmen, die ihre Kernkompetenzen mit Statistik, Datenanalyse, Projektmanagement und UX verbinden.
- Soft Skills verbessern: Unternehmen bestehen letztendlich aus Menschen, und um beruflich voranzukommen, sind nach wie vor ausgeprägte Soft Skills wie Kommunikationsfähigkeit, kritisches Denken, Verhandlungsgeschick und Teamfähigkeit gefragt.
So können Fachleute für Anforderungsmanagement KI-Tools am besten nutzen:
1. KI-Tools für Business-Analysten
Business-Analysten (BAs) spielen eine führende Rolle bei der Ermittlung, Analyse und Verwaltung der Anforderungen von Software- und Hardwareprojekten. Künstliche Intelligenz in der Geschäftsanalyse entwickelt sich zum nächsten großen Thema für BAs. Allerdings kann KI Geschäftsanalysten nicht ersetzen, da diese über überlegene Fähigkeiten in den Bereichen Problemlösung, kritisches Denken, Kommunikation und Zusammenarbeit verfügen.
KI-Tools helfen BAs dabei, Entscheidungen zu verbessern, manuelle und/oder repetitive Aufgaben zu automatisieren und Zeit für strategische Arbeit freizusetzen. KI kann BAs auch dabei unterstützen, besser mit Stakeholdern, Entwicklern und Testern zu kommunizieren, zusammenzuarbeiten und zu verhandeln, indem sie Anforderungen in verschiedene Formate und Sprachen übersetzt.
2. KI- und QA-Tests
Qualitätsanalysten (QAs) können sicherstellen, dass die Software und die Systeme die Leistungsvorgaben von Kunden und Stakeholdern erfüllen. Lösungen für das Anforderungsmanagement mit KI können QAs dabei unterstützen, Berichte zu erstellen und Arbeitselemente während der Erstellung und Ausführung von Testfällen nachzuverfolgen.
Einige KI-Tools können QAs zudem dabei helfen, Fehler, Anomalien und Abweichungen in der Hardwarefertigung oder der Benutzeroberfläche zu erkennen. Schließlich können KI-Tools große Mengen an Kundenfeedback auswerten und daraus umsetzbare Erkenntnisse ableiten.
3. KI im Projektmanagement
Projektmanager (PMs) sind für die Planung, Organisation, Durchführung und Überwachung von Hardware- und Softwareprojekten verantwortlich. Einige repetitive und nicht strategische Aufgaben können an KI delegiert werden, beispielsweise Terminplanung, Berichterstellung und Risikomanagement.
In einigen Branchen wie der Automobilindustrie kann diese Delegation dazu beitragen, den bis 2025 erwarteten Fachkräftemangel von 2,3 Millionen Fachkräften auszugleichen.
4. KI und Entwickler
Entwickler sind für die Konzeption, Programmierung, das Testen und die Bereitstellung der Software und Systeme verantwortlich. Gut formulierte, KI-gestützte Anforderungen helfen Entwicklern, die Bedürfnisse der Stakeholder besser zu verstehen und Systeme zu entwickeln, die nur minimale Nachbesserungen erfordern, was die Markteinführungszeit verkürzt.
V. KI im Anforderungsmanagement ist nicht mehr wegzudenken
Die Integration von KI in Ihren Anforderungsmanagement-Prozess bietet Ihrem Unternehmen bahnbrechende Vorteile. Produktivere und zufriedenere Mitarbeiter kommen der gesamten Stakeholder-Kette zugute, da sie Ihre Effizienz, Qualität und Compliance steigern.
Die Zukunft des Anforderungsmanagements liegt in einer harmonischen Verbindung von menschlichem Fachwissen und dem Potenzial der KI, was eine gesteigerte Effizienz, bessere Ergebnisse und höhere Kundenzufriedenheit verspricht.
