Eine BLOG-Serie in drei Teilen – Teil 3
Willkommen zum dritten Teil unserer Blog-Serie, in der wir die faszinierenden Möglichkeiten der Künstlichen Intelligenz (KI) im Kontext von Automotive SPICE (ASPICE) erkunden. In diesem Beitrag konzentrieren wir uns auf die neuen Prozessgruppen, die speziell für die Entwicklung von Machine Learning (ML) Komponenten geschaffen wurden.
SOPHIST Breno Pinheiro stellt sich kurz vor.
Hallo, mein Name ist Breno Pinheiro und ich arbeite als Berater und Trainer für Requirements Engineering (RE) und Systems Engineering (SE) bei den SOPHISTen.
Meine vielfältigen Erfahrungen – BWL-Studium, Ausbildung in der Gastronomie und insbesondere bei Kundenprojekten als Berater – haben meine Kommunikationsfähigkeiten, mein Durchhaltevermögen und mein Selbstvertrauen im Umgang mit herausfordernden Situationen gestärkt. Diese Fähigkeiten nutze ich täglich, um unsere Kund*innen in der Definition und Analyse von Anforderungen zu unterstützen.
Am vergangenen Donnerstagabend versammelten sich ein kleiner Trupp an SOPHISTen zu einem besonderen Ereignis: einem Bowlingabend, der das Team näher zusammenbringen und für jede Menge Spaß und Unterhaltung sorgen sollte.
Eine BLOG-Serie in drei Teilen – Teil 2
Das Projekt brennt, das Entwickler Team stößt an seine Grenzen. Überstunden, Wochenendarbeit und, und, und. Alles, um das Projekt durch die Tür zu bringen.
Dann, die Eingebung. Warum wird denn keine KI im Entwicklungsprozess eingesetzt?
K(a)I RESE kann doch auch Aufgaben im Projekt übernehmen.
Klingt nach einer guten Idee. Endlich haben Projekte von Anfang an die notwendigen K(a)I RESEs, um das Projekt in Gang zu bringen und nicht auf die menschlichen Mitarbeiter, die noch in anderen Projekten Überstunden schieben, zu warten. Bleibt die Frage, wie das in die Prozesse eingebunden werden muss. Für diesen Artikel wird das Prozessmodell rund um Automotive SPICE als Basis genommen.
„Ich hab hier eine Story für euch…“ – „Für mich klingt das eher nach einem Epic!“
Klingt vertraut? So oder so ähnlich könnten Diskussionen ablaufen, wenn Sie in der dynamischen Welt des agilen Arbeitens unterwegs sind. Ob Stories, Epics oder sogar Features – diese Begriffe schwirren ständig um uns herum. Aber was genau steckt eigentlich dahinter?
Und noch wichtiger, wie grenzt man sie voneinander ab?
Wann ist ein Item im Product Backlog eine Story, wann ein Feature und wann ein Epic?
Gibt es Kriterien, mit denen man diese drei voneinander Abgrenzen kann?
