Analysetätigkeiten für belastbare Anforderungen

Teil 1 – Intro

Im Requirements Engineering ist die Qualität der Anforderungen entscheidend für den Projekterfolg. Um sicherzustellen, dass Anforderungen von hoher Qualität und somit belastbar sind, ist eine gezielte Analyse von Ursprungsanforderungen notwendig. Diese Analyse sollte effizient durchgeführt werden, um die vorhandenen Ressourcen optimal zu nutzen. Dabei ist es wichtig, die relevanten Qualitätskriterien zu identifizieren und regelmäßig zu überprüfen, welche Anforderungen noch verbessert werden müssen.

Vom Chaos zur Klarheit: Anforderungsanalyse richtig gemacht!

In dieser 8-teiligen Blogserie werden wir sechs verschiedene Analysetätigkeiten vorstellen, die Ihnen helfen, eine Anforderungssammlung zu erstellen, die ihren Qualitätskriterien bestmöglich entspricht. Diese Tätigkeiten dienen als Ausgangspunkt für weitere Analyseschritte und helfen Ihnen, gezielt an der Verbesserung Ihrer Spezifikation zu arbeiten.

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„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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Auch ohne Zauberei einfach faszinierend und zukunftsweisend!

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. 

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Integration von Künstlicher Intelligenz ins Requirements Engineering: Ein Praxisbeispiel mit ChatGPT

Teil 2 der Blog-Serie

Integration von KI ins Requirements Engineering: Ein Praxisbeispiel mit ChatGPT

Herzlich willkommen zum zweiten Teil unserer Blogserie über die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) ins Requirements Engineering! Im ersten Teil unserer Serie lag der Fokus auf der Identifikation relevanter Abschnitte der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) zur Ableitung von Systemanforderungen. Dabei haben wir mithilfe von KI, genauer gesagt ChatGPT 4, den Einsatz im Kontext der Entwicklung eines Multimediasystems für PKWs untersucht. Jetzt gehen wir einen weiteren Schritt, indem wir die Ergebnisse des ersten Teils vertiefen und weiterverarbeiten.

Ein kurzer Rückblick auf Teil 1 der Blogserie

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