Da KI-Systeme nun immer mehr im Engineering Kontext eingesetzt werden, haben wir uns auch in diesem Kontext mit der Genauigkeit des Promptings beschäftigt. Doch auch auf der Seite der KI-Systeme kann an der Genauigkeit der Antworten geschraubt werden, indem man einen Parameter anpasst: Die Temperatur. Weiterlesen
m Requirements Engineering stellt implizites Wissen ein erhebliches Risiko für eine erfolgreiche und effektive Entwicklung dar. Implizites Wissen ist das Wissen, das wir als selbstverständlich betrachten und das bei der Dokumentation des zu entwickelnden Systems oft übersehen wird. Weiterlesen
KI4RE – Unser 1-Tages-KI-RE-Training: KI trifft Requirements Engineering: Erkenntnisse aus unserem 1-Tages-KI-Training – Ein Weiterlesen
Stellen Sie sich vor, Sie sitzen vor Ihrem Computer, bereit, die Anforderungen eines neuen Projekts zu formulieren. Sie haben alle Daten gesammelt, die Vision des Kunden im Kopf und Ihr Lieblingskaffee dampft neben Ihnen. Mit großer Erwartung geben Sie Ihre Anfrage in die KI ein, um die Anforderungen automatisch zu analysieren und zu strukturieren. Doch was bekommen Sie? Nichts. Nada. Nur eine kühle Antwort: „Ich bin eine textbasierte KI.“ Das Gleiche passierte uns bereits bei dem Versuch, UML-Diagramme für ein fiktives Szenario zu generieren.
Es fühlt sich an, als ob Ihr Kollege auf einmal beschlossen hätte, Ihnen zu sagen: „Das ist nicht mein Job.“ Mit einem Schlag ist Ihre Vorfreude dahin, und der Kaffee schmeckt plötzlich nur noch halb so gut. Bitter! Weiterlesen
Die KI-gestützte Generierung von Anforderungen aus Gesetzestexten präsentiert einen vielversprechenden Ansatz. Dieser ermöglicht nicht nur eine effiziente Methode zur Gewährleistung der Compliance, sondern unterstützt auch das Requirements Engineering durch das schnelle Generieren von Anforderungen. Dieser Ansatz verdeutlicht beeindruckend, wie KI als Werkzeug im Engineering-Prozess eingesetzt werden kann, um komplexe Herausforderungen zu bewältigen und die Entwicklungszeit zu verkürzen. Weiterlesen