Archiv der Kategorie: Fachliches

User Storys schreiben – so geht’s richtig

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„Als Nutzer möchte ich …” – die Schablone ist brav ausgefüllt, das Product Backlog ist voll, und trotzdem kommt aus der Entwicklung die Rückfrage: Was sollen wir hier eigentlich bauen? Der Grund ist unbequem: Eine formal perfekte User Story kann leer sein – und dieser Fehler fällt nicht im Refinement auf, sondern erst im Sprint.

Im Video zeigt dir Michael an einem durchgehenden Smart-Home-Beispiel, woran du eine gute User Story erkennst: die drei W-Fragen (Wer, Was, Wozu), warum der Wozu-Teil der wichtigste ist und trotzdem fast immer fehlt, was die sechs INVEST-Kriterien leisten – und wann das INV reicht – und wie Akzeptanzkriterien aus einer Story einen Abnahme-Anker machen.

Die Satzschablone für User Storys, die drei W-Fragen und alle Beispiele aus dem Video findest du vertieft in unserer kostenfreien Agilitätsbroschüre: https://sophist.de/5ajj

Noch mehr davon? Auf unserem YouTube-Kanal erscheint jede Woche ein neues Video zu Requirements Engineering, Systems Engineering und KI im RE – schau vorbei und lass gerne ein Abo da, dann verpasst du keines: SOPHIST GmbH

Ein Tool löst keine schlechten Anforderungen

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Attribute gefüllt, Status auf „geprüft”, Traces gezogen – und trotzdem kommen aus der Entwicklung dieselben Rückfragen wie vor der Tool-Einführung. Wer ein Requirements-Management-Tool einführt und erwartet, dass die Anforderungen dadurch besser werden, löst das falsche Problem: Ein Tool kennt den Zustand einer Anforderung, nicht ihre Qualität.

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Warum ein Modell mehr ist als ein Diagramm

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Viele denken bei Modellierung im Requirements Engineering sofort an UML, Diagramme, Symbole und Notationen. Doch echte Modellierung beginnt nicht erst beim Zeichnen, sondern bereits bei der Frage, welche Sicht auf die Realität ein Modell überhaupt zeigen soll.

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Schluss mit Copy-Paste: Warum der Proof of Concept der Schlüssel zu erfolgreicher KI-Automatisierung im Engineering ist

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ChatGPT, Copilot und Co. sind in vielen Unternehmen angekommen. Erste Anwendungsfälle wurden identifiziert, Mitarbeitende sammeln Erfahrungen und die Erwartungen an Künstliche Intelligenz sind hoch.

Trotzdem bleibt der große Produktivitätsschub häufig aus.

Daten werden exportiert, manuell in Chatbots kopiert und die Ergebnisse anschließend wieder zurück in bestehende Systeme übertragen. Was zunächst innovativ wirkt, entwickelt sich schnell zu einem zusätzlichen Arbeitsschritt.

Die Folge: KI unterstützt einzelne Aufgaben, verändert aber nicht die eigentliche Wertschöpfung.

Die entscheidende Frage lautet deshalb nicht mehr:

„Können wir KI nutzen?“

Sondern:

„Wie schaffen wir den Übergang von einzelnen Experimenten zu echter, nachhaltiger Automatisierung?“

Genau hier beginnt die Reise von der heutigen „Prompt-Welt“ hin zu produktiven KI-gestützten Prozessen und langfristig zu Agentic AI.

Video: KI einführen ohne Blindflug: Warum ein POC so wichtig ist

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Systems Engineering verstanden? Ein Selbstcheck für dein Projekt

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Komplexe Projekte scheitern selten an dem einen großen Fehler. Häufig entstehen Probleme viel früher: Eine Anforderung klingt plausibel, ist aber nicht sauber mit der Architektur verbunden. Eine Schnittstelle wirkt klar, wurde aber nie wirklich abgestimmt. Eine Komponente funktioniert für sich genommen, passt aber später nicht reibungslos ins Gesamtsystem.

Genau hier setzt Systems Engineering an. Im Video zeigen wir, warum es so wichtig ist, Anforderungen, Architektur, Schnittstellen und spätere Tests früh zusammenzudenken und warum dadurch aus einzelnen Bausteinen ein funktionierendes Gesamtsystem entstehen kann.

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