Anforderungen sind nicht der Job der Analysten

„Dafür haben wir doch jemanden” – kaum ein Satz klingt so sehr nach Lösung und ist so oft der Anfang des Problems. Ihr habt einen Requirements Engineer eingestellt, und trotzdem versteht die Entwicklung die Anforderungen nicht. Das liegt nicht an der Person, sondern daran, wie ihr die Aufgaben eines Requirements Engineers definiert: Eine Anforderung ist kein Text, den einer am Schreibtisch schreibt. Sie ist ein abgestimmtes Verständnis – und das entsteht an den Schnittstellen zwischen Fachseite, Entwicklung, Test und Management.

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Mit KI schneller am Ziel vorbei – warum Vibe Coding Requirements Engineering nicht ersetzt

Zwei Sätze an die KI, Minuten später läuft etwas Lauffähiges – und die Frage liegt nahe, wozu man überhaupt noch Anforderungen sauber aufschreiben soll. Die unbequeme Antwort: Wer die Anforderungsarbeit weglässt, automatisiert nicht das Denken, sondern das Am-Ziel-vorbei-Bauen. Nur schneller und in größerer Menge.

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Warum ein Modell mehr ist als ein Diagramm

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

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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Kill the Feature! – Teil 6

Teil 6: Gesund statt groß – Warum Systeme nicht wachsen, sondern reifen sollten

Mehr ist nicht reifer. Mehr ist nicht besser. Mehr ist oft: schädlicher

Wenn wir in unseren Coachings ein System analysieren, sehen wir oft beeindruckende Zahlen: Tausende Zeilen Code. Dutzende Module. Hunderte Funktionen.

Und dann die Fragen, die niemand gern beantwortet:

Was davon wird wirklich gebraucht?

Was davon ist dokumentiert, gewartet, getestet – und verstanden?

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