Wie kann KI im Requirements Engineering eingesetzt werden?

Was ist überhaupt Requirements Engineering?

Den systematischen Prozess zur Ermittlung und Dokumentation von Anforderungen an zu entwickelnde Software-Lösungen bezeichnet man als Requirements Engineering. Dieser Prozess garantiert, dass umgesetzte IT-Anwendungen den Bedürfnissen des Auftraggebers entsprechen, und dient so als Schnittstelle zwischen Kunden und Software-Entwickler:innen. Ziel eines Proof of Concept war es nun, den praktischen Mehrwert generativer KI entlang zentraler Aufgaben im Requirements Engineering zu berücksichtigen.

Was sind typische Einsatzszenarien für KI-Nutzung im Requirements Engineering?

Beim Proof of Concept wurde auf typische Einsatzszenarien im Requirements Engineering fokussiert. Dazu zählen die Analyse und Definition von Anforderungen, die strukturierte Ableitung von User Stories inklusive messbar formulierter Akzeptanzkriterien sowie die Spezifikation von Use Cases. Darüber hinaus wurde die KI zur Konsistenz- und Vollständigkeitsprüfung von Projektunterlagen eingesetzt, sowie zur automatisierten Erkennung von Unklarheiten in Anforderungen. Außerdem wurde die Erstellung von Traceability-Matrizen, das sind Dokumente,
die die Beziehungen zwischen Anforderungen, Code oder Testfällen darstellen, oder die Modellierung von Unified Modeling Language-Diagrammen, mit diesen werden etwa Software-Systeme visualisiert dargestellt, getestet. 

Durchwegs positive Ergebnisse

Die Ergebnisse des Proof of Concepts waren durchwegs positiv. Ein wesentlicher Mehrwert der eingesetzten KI liegt in der Unterstützung zur Einhaltung von Qualitätsrichtlinien sowie der Nutzung etablierter Vorlagen im Requirements Engineering. Darüber hinaus konnte die KI effizient bei der Identifikation relevanter Systemanforderungen unterstützen und diese in messbare Akzeptanzkriterien überführen. Das trägt wiederum zur Verbesserung der Nachvollziehbarkeit und Testbarkeit von Anforderungen bei.

Menschliche Expertise entscheidend

Insgesamt bestätigt der Proof of Concept das Potenzial der On-Premises-KI-Lösung zur Effizienzsteigerung und Qualitätsverbesserung im Requirements Engineering. Gleichzeitig wird deutlich, dass der gezielte Einsatz in Kombination mit menschlicher Expertise entscheidend für den nachhaltigen Erfolg ist. Abschließend hält Waller fest: Die Etablierung einer klaren Governance sowie notwendiger Validierungsprozesse durch den Requirements Engineer ist eine wesentliche Maßnahme, um den zukünftigen Einsatz der KI im Requirements Engineering des BRZ nachhaltig und verantwortungsvoll zu gestalten.

KI im Requirements Engineering dient der Effizienzsteigerung in der Anforderungsdefinition, ersetzt jedoch nicht die fachliche Validierung durch den Requirements Engineer"

Daniela Waller, Teamleiterin Finance Solutions