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Quo vadis, Requirements Engineering? In einer KI-getriebenen Welt entscheidet nicht mehr primär die Qualität des Codes über den Erfolg von Software, sondern die Qualität der Anforderungen dahinter. Der Vortrag zeigt anhand konkreter Erfahrungen bei ZIEHL-ABEGG wie Requirements-Driven Development Prozesse, Rollenbilder und die gesamte (Software-)Entwicklung grundlegend verändert.

Der Einsatz generativer KI verändert die Rolle von Anforderungen grundlegend: Wenn KI-Agenten zunehmend Entwicklungsaufgaben übernehmen, verlieren klassische Anforderungsspezifikationen ihre Funktion als primäres Kommunikationsmedium zwischen Menschen. Der Vortrag zeigt, warum sich Requirements Engineering vom Spezifizieren von Anforderungen hin zum Bereitstellen und Managen von Kontext entwickelt und welche zentrale Rolle Context Engineering künftig für die erfolgreiche Zusammenarbeit mit KI-Systemen spielt.

Statt ausschließlich Anforderungen zu prüfen und zu spezifizieren, übernehmen sie zunehmend die Steuerung und Bewertung KI-gestützter Prozesse. Anhand von Praxiserfahrungen aus zwei Jahren produktivem KI-Einsatz mit über 330 Ingenieur:innen zeigt der Vortrag, wie sich Arbeitsalltag, Kompetenzen und Verantwortlichkeiten verändern – und warum hochwertige Anforderungen im Zeitalter der KI wichtiger sind denn je.

KI verändert das Requirements Engineering grundlegend: Sie unterstützt bei der Analyse, Strukturierung und Qualitätssicherung von Anforderungen und übernimmt zunehmend wiederkehrende Aufgaben. Der Vortrag zeigt praxisnah, wo KI echten Mehrwert bietet, wo ihre Grenzen liegen und warum menschliche Expertise, kritisches Denken und Verantwortung trotz zunehmender Automatisierung unverzichtbar bleiben. Entscheidend ist daher nicht „Mensch oder KI?“, sondern die Frage, wie beide so zusammenarbeiten können, dass bessere Anforderungen entstehen.

Anforderungen per Chatbot generieren? Das funktioniert inzwischen erstaunlich gut. Doch auch die überzeugendste User Story bleibt oberflächlich, wenn der KI wesentliche Informationen fehlen: fachliche Zusammenhänge, Prozesswissen, regulatorische Vorgaben, frühere Entscheidungen oder die Perspektiven relevanter Stakeholder. Denn die eigentliche Herausforderung moderner Requirements-Engineering-Projekte liegt selten darin, Anforderungen zu formulieren. Sie liegt darin, relevante Informationen zu identifizieren, unterschiedliche Perspektiven zusammenzuführen und den notwendigen Kontext für belastbare Entscheidungen bereitzustellen. Die entscheidende Frage lautet deshalb nicht mehr nur, was KI im Requirements Engineering generieren kann, sondern vor allem, auf welcher Informationsbasis sie arbeitet.