Blog-Serie – Teil 5 von 6
In diesem Blogbeitrag möchten wir Ihnen zeigen wie geeignete Ablagesstrukturen als Hilfsmittel genutzt werden können
Haben Sie schon die anderen Teile der Blog-Serie gelesen?
Blog-Serie – Teil 4 von 6
In diesem Blogbeitrag möchten wir Ihnen zeigen wie Baselines und Branches bei der Zusammenarbeit mehrerer Autorinnen und Autoren helfen können.
Haben Sie schon die anderen Teile der Blog-Serie gelesen?
Im ersten Blogbeitrag haben wir folgende Erkenntnisse gewonnen:
Innerhalb einer Anforderungsspezifikation ist es gar nicht so leicht, zu erkennen, welche Stände der Anforderungen innerhalb einer Anforderungsspezifikation für die Freigabe relevant sind. Bei der Zusammenarbeit mehrerer Autor*innen an einer Anforderungsspezifikation ist Abstimmungsbedarf nötig, um die Anforderungsspezifikation konsistent zu halten und eine Freigabe der Anforderungsspezifikation erwirken zu können
Im zweiten Blogbeitrag haben wir Ihnen gezeigt, wie Statusmodelle bei der Lösung der Probleme helfen können.
Im dritten Blogbeitrag sind wir auf Systemverantwortliche als koordinative Stelle zwischen Anforderungsautoren eingegangen.
Nun aber zurück zum vierten Teil:
Was sind überhaupt Baselines und Branches?
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.
Wie NLU die KI-Welt verändert.
In den bisherigen hier erschienenen Artikeln zum Thema Künstliche Intelligenz (KI) und dessen Einsatz im Requirements Engineering (RE) haben wir uns mit Natural Language Processing (NLP) und den Anwendungsmöglichkeiten beschäftigt. In diesem Artikel gehen wir jetzt aber mal weg vom NLP und hin zum Natural Language Understanding.
Unter Natural Language Understanding (NLU) versteht man, insbesondere im Kontext KI, die Fähigkeit von Computern menschliche Sprache und die Bedeutung eben dieser im Zusammenhang des Kontexts im Detail zu verstehen.
Im 2ten Artikel (NLP4RE – Wie KIs NLP nutzen, um Texte zu entschlüsseln) haben wir uns ja schon die grundlegenden Fähigkeiten der KI Tools näher angeschaut, mit welchen Texte in ihre Einzelteile zerlegt und auch Wörter in Cluster zugeordnet werden. Dieses Einordnen in Cluster hat in den letzten Jahren durch massive Fortschritte bei der Entwicklung von Deep Learning Modellen und durch verbesserte Datengrundlagen an Effektivität gewonnen. Zusätzlich haben Computer mittlerweile die Fähigkeit, kontextuelle Abhängigkeiten zwischen Worten und Redewendungen zu erkennen, was dazu führt, dass die die Erkennung und das Verständnis der Sprache akkurater und somit auch für große Unternehmen immer interessanter wird.
Das Ableiten von Modellen aus natürlichsprachlichen Anforderungen ist hierbei ein Anwendungsfall von KIs im Requirements Engineering, welcher durch die Entwicklungen der letzten Jahre profitieren kann. Eine KI während eines Meetings mitlaufen zu lassen, um aus den erarbeiteten Inhalten automatisch ein Aktivitätsdiagramm nach den Regeln der UML (Unified Modeling Language) zu erstellen, kann die Arbeit vieler Entwickler erleichtern. Hierbei kann ebenso die Fähigkeit einer KI, wichtige Informationen aus Gesprächen herauszufiltern, eine große Erleichterung für große Firmen darstellen.
Um Ihnen die Problemstellung bzgl. KI und NLU zu verdeutlichen, hilft uns folgendes Beispiel:
WeiterlesenJedes Jahr im Dezember steht Weihnachten vor der Tür und wie alle Jahre wieder möchte jeder entspannt Weihnachten feiern und die Adventzeit genießen – doch ohne gute Vorbereitung sind die Aussichten eher düster.
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