„Gestern hat es noch funktioniert!“ 

Wenn die KI in Requirements- & Systems Engineering auf Überraschungen setzt 

Die zunehmende Präsenz künstlicher Intelligenz (KI) revolutioniert derzeit nahezu alle Aspekte unseres Lebens, einschließlich der hochspezialisierten Bereiche des Requirements- und Systems Engineering. Diese Disziplinen sind stark auf reproduzierbare Ergebnisse angewiesen, um Zuverlässigkeit und Validität sicherzustellen. Während unserer Forschung zur Anwendbarkeit von KI-Systemen im Requirements- und Systems Engineering stießen wir häufig auf Situationen, in denen wir unseren Kollegen live demonstrieren wollten, wie wir mithilfe der KI zu bestimmten Ergebnissen gelangt sind. Dabei kam es jedoch häufig vor, dass diese Demonstrationen nicht wie erwartet funktionierten, was uns oft zu der Bemerkung führte: „Gestern hat es noch funktioniert!“.

Daher stellen wir uns nun die Frage: Wie lässt sich eine Technologie, deren Wesen durch Nicht-Determinismus geprägt ist, in eine Welt integrieren, die auf Stabilität und Präzision angewiesen ist? 

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KI als Showstopper?

Warum beim Arbeiten mit KI der Fortschritt auf der Strecke bleiben kann?

Im 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. Obwohl implizites Wissen eine wesentliche Grundlage für eine erfolgreiche Kommunikation bildet, kann seine fehlende Dokumentation zu Missverständnissen und Fehlern führen. Im Gespräch mit einem Kollegen müssen wir nicht jedes Detail erläutern, da der Kollege den Kontext und die Rahmenbedingungen kennt. Dennoch ist es wichtig, dieses Wissen festzuhalten, um Konsistenz und Klarheit im Entwicklungsprozess zu gewährleisten.

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Erkenntnisse aus unserem KI4RE – RE mit KI – Ein-Tages-Training

Ein kleiner Rückblick – vor drei Wochen hatte ich, Breno Pinheiro, das Vergnügen, mit meinem Kollegen Alexander Rauh unser KI4RE – Ein-Tages-Training bei uns hier in den SOPHIST Schulungsräumen in Nürnberg zu halten. Das erste Mal als „Offenes Training“, also mit unterschiedlichen Teilnehmenden aus unterschiedlichen Branchen und Unternehmen. Spannend.
Durch das workshopartige Format – nur wer KI wirklich zum Einsatz bringt, kann auch wirklich gut damit umgehen – lernten die Teilnehmenden, wie KI die Arbeit im Requirements Engineering erleichtern kann.
Gerade weil dieses Training für erfahrene Requirements Engineers sowie für Personen, die regelmäßig mit Anforderungen arbeiten, konzipiert und entwickelt wurde, hat sich dieses Konzept einmal mehr bewährt. Die Mischung aus Theorie und Praxis macht es einfach aus :-)

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Wenn die KI mal streikt

Es war einmal in einer digitalen Welt, in der künstliche Intelligenzen (KIs) den Alltag der Menschen in der IT revolutionieren sollten. Requirements Engineering und Systems Engineering erlebten gerade einen Höhenflug, und die KI versprach, die Prozesse effizienter und präziser zu gestalten. Doch hin und wieder kam es vor, dass die KI einfach streikte. Mit einem simplen, aber frustrierenden Hinweis wie „Ich bin eine textbasierte KI“ verweigerte sie die Zusammenarbeit. 

Der unerwartete Streik 

Stellen Sie sich vor, Sie sitzen vor Ihrem Computer, bereit, die Anforderungen eines neuen Projekts zu formulieren.

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K(a)I RESE und ASPICE

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. 

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