Agenda

RequAIrements – automatisiert, aber verstanden? Die Schattenseiten von KI im Requirements Engineering

Die Einführung von KI und Large Language Models (LLMs) im Requirements Engineering (RE) eröffnet bisher ungeahnte Effizienzsteigerungen durch Automatisierung mühsamer Aufgaben wie der Überprüfung von Verlinkungen, der sprachlichen Verfeinerung von Anforderungen, der Erkennung von Duplikaten und dem Erstellen von Zusammenfassungen. Dieses „schwere Heben“ entlastet die Mitarbeitenden von monotonen Aufgaben und senkt zugleich die Einstiegshürden, wodurch RE zugänglicher und effizienter wird als je zuvor. Doch trotz dieser Fortschritte besteht die Gefahr, den Kern des erfolgreichen Requirements Engineerings zu untergraben: den kollaborativen Prozess, in dem ein gemeinsames Verständnis zwischen den Stakeholdern entsteht. RE ist keineswegs nur eine reine Dokumentationspflicht oder das Produzieren eines glatten Dokuments. Vielmehr ist es ein Teamsport, der von sinnvollen Diskussionen, Verhandlungen und manchmal auch konstruktiven Konflikten lebt, um unterschiedliche Perspektiven aufeinander abzustimmen. Der Vortrag beleuchtet die Risiken einer Überautomatisierung des RE durch KI und plädiert für einen ausgewogenen Umgang. KI sollte als Werkzeug verstanden werden, das repetitive und lästige Aufgaben übernimmt und so den Menschen Freiraum für jene wichtigen Gespräche schafft, die Ziele und Erwartungen gemeinsam klären. KI ersetzt den Dialog nicht, sondern unterstützt ihn dabei, Teams zusammenzubringen, um zu hinterfragen, abzustimmen und zu verstehen, was wirklich zählt. Die Teilnehmenden erhalten praktische Anregungen, wie KI sinnvoll integriert werden kann, ohne die menschzentrierte Arbeitsweise im RE zu gefährden. Diese Perspektive ist entscheidend, um das Potenzial von KI nachhaltig zu nutzen, ohne den eigentlichen Geist des Requirements Engineerings zu verlieren

Ein Blick in die KI-gesteuerte Welt der Aufwandsschätzungen

In ihrem Vortrag nimmt Ursula die Zuhörer mit auf eine Reise in die Zukunft des Requirements Engineering. Sie stellt den AIstimator vor, einen innovativen Proof of Concept, an deren Entstehung sie gemeinsam mit einem interdisziplinären Team maßgeblich beteiligt war. Dieses KI-gestützte Tool revolutioniert die Art und Weise, wie Teams Aufwandsschätzungen für EPICs vornehmen – es greift auf vergangene Erfahrungswerte zurück, um den Einstieg zu erleichtern, die Stille zu brechen und eine lebendige Diskussion zu fördern. Ursula teilt ihre Überzeugung, wie KI-gestützte Ansätze, wie der AIstimator, nicht nur die Effizienz steigern, sondern auch die Qualität der Anforderungen auf ein neues Niveau heben kann. Ihre Reise schließt sie mit ihrer persönlichen Vision ab. Sie zeigt weitere spannende, mögliche Entwicklungsschritte auf und skizziert ihre Idee der Zukunft – eine Zukunft, in der Innovation und menschliche Kreativität im Requirements Engineering Hand in Hand gehen.

Konzepte mit KI erlebbar machen – Wireframes und Click-Dummies aus RE-Artefakten

Sebastian zeigt, wie er mit LLM-Modellen die Erstellung und Pflege von Wireframes in der Software-Entwicklung für die Technischen Versicherung in der AXA beschleunigt hat. Anhand seiner praktischen Erfahrungen erläutert er, wie herkömmliche Methoden – oft zeitaufwendig und eher „bastelnd“ – durch einen KI-Ansatz ersetzt werden können. Dabei geht es darum, aus Spezifikationen HTML-basierte Wireframes und Click-Dummies zu generieren, die dynamisches Verhalten und komplexe Interaktionen abbilden können. Er teilt seine Erfahrung, wie dies die Kommunikation mit den Stakeholdern erleichtert. Sebastian zeigt, wie Schritt-für-Schritt-Prompts, Design-Systeme und gezielte Rückfragen den Weg zu effizienteren, aktualisierbaren Prototypen ebnen. Der Vortrag beleuchtet die Herausforderungen und (aktuellen) Grenzen bei der automatisierten Code-Generierung. Sein Fazit: KI ist spätestens jetzt … – es gibt immer mehr Möglichkeiten, selbst und in den Teams das BRE-Vorgehen zu optimieren.

KI im Requirements Engineering: Unterstützung statt Automatisierung – KI sinnvoll in den Prozess integriert

In vielen Projekten erhältst du Anforderungen heute nicht in Form sauber strukturierter Lasten- oder Pflichtenhefte. Stattdessen kommen sie häufig als heterogene Sammlung von Aussagen, Fragen oder Erwartungen z. B. im Kontext von Ausschreibungen, Kundenanfragen oder im frühen Sales-Prozess. Solche Anforderungen sind oft nicht atomar formuliert, vermischen funktionale und nicht-funktionale Aspekte oder lassen wichtige Informationen zur Bewertung und Umsetzung offen.

Damit entsteht früh die Herausforderung, Anforderungen bewerten zu können: Erfüllen wir sie? Ist eine Umsetzung erst zukünftig möglich? Wollen wir diese Anforderung überhaupt später erfüllen? Fundierte Antworten setzen jedoch voraus, dass Anforderungen zunächst analysiert, strukturiert und hinsichtlich ihrer Qualität bewertet werden.

In diesem Vortrag erfährst du, wie sich Methoden des Requirements Engineering sinnvoll durch KI ergänzen lassen. Der Fokus liegt dabei nicht auf der vollständigen Automatisierung des Anforderungsmanagements, sondern auf der Integration von KI als Assistenz innerhalb des bestehenden Prozesses. KI kann dich dabei unterstützen, Anforderungen zu kategorisieren, ihre Qualität zu bewerten, typische Probleme wie fehlende Atomarität oder mangelnde Quantifizierbarkeit zu erkennen und kritische Fragen sichtbar zu machen.

Anhand praktischer Beispiele aus unterschiedlichen Domänen wird gezeigt, wie sich dieser Ansatz in bestehende Requirements-Prozesse intelligent integrieren lässt. Dabei unterstützt KI dabei, aus unstrukturierten Anforderungen eine fundierte Entscheidungsbasis zu schaffen, während die Rückverfolgbarkeit der Anforderungen jederzeit gewährleistet bleibt.