14. Juni 2024 Dana Fofie 7 Minuten Lesezeit

Optimierung des Requirement Engineerings durch KI und Automatisierung

Effiziente Erfassung und Analyse von Anforderungen: Requirement Engineering (RE) oder Anforderungsmanagement ist ein zentraler Bestandteil der Softwareentwicklung. Die präzise Erfassung und Analyse von Anforderungen entscheidet maßgeblich über den Erfolg eines Projekts. Künstliche Intelligenz (KI) und automatisierte Tools haben in den letzten Jahren signifikante Fortschritte gemacht und bieten innovative Lösungen zur Optimierung dieses Prozesses. In diesem Artikel beleuchten wir, wie diese Technologien das Requirement Engineering revolutionieren, welche Vorteile sie bieten aber auch mit welchen Herausforderungen sie verbunden sind.

Bedeutung des Requirement Engineerings

Requirement Engineering (RE) umfasst die systematische und disziplinierte Erfassung, Dokumentation und Verwaltung von Anforderungen an ein System. Diese Anforderungen sind die Grundlage für die Entwicklung und Implementierung von Softwareprojekten oder anderen technischen Systemen und beinhalten:

  • Anforderungserhebung: Identifikation und Erfassung der Anforderungen von Stakeholdern durch Interviews, Workshops, Beobachtungen und Dokumentanalysen.
  • Anforderungsanalyse: Verfeinerung der Anforderungen zur Sicherstellung ihrer Vollständigkeit, Konsistenz und Realisierbarkeit.
  • Anforderungsspezifikation: Dokumentation der Anforderungen in einer präzisen Weise.
  • Anforderungsvalidierung: Überprüfung der Anforderungen mit Stakeholdern, um deren Korrektheit und Vollständigkeit zu gewährleisten.

Somit ist Anforderungsmanagement ein kritischer Erfolgsfaktor in der Software- und Systementwicklung und spielt eine zentrale Rolle bei der Sicherstellung des Projekterfolgs, da ein gut durchgeführtes RE die Kundenzufriedenheit erhöht, die Projektsteuerung verbessert und die Kommunikation unterstützt.

Herausforderungen im traditionellen Anforderungsmanagement

Im traditionellen Requirement Engineering gibt es mehrere zentrale Herausforderungen und Fehlerquellen, die den Projekterfolg beeinträchtigen können und verdeutlichen die Notwendigkeit eines strukturierten Vorgehens im Anforderungsmanagement:

  • Unklare und unvollständige Anforderungen: Stakeholder drücken ihre Bedürfnisse oft nicht präzise aus, was zu Missverständnissen führt.
  • Änderungen während des Projekts: Neue Erkenntnisse oder Marktveränderungen können zu Verzögerungen und erhöhten Kosten führen.
  • Kommunikationsprobleme: Barrieren zwischen Stakeholdern und dem Entwicklungsteam verursachen Missverständnisse.
  • Mangelnde Priorisierung: Wichtige Anforderungen werden übersehen oder unwichtige erhalten zu viel Aufmerksamkeit.
  • Fehlende Rückverfolgbarkeit: Änderungen und deren Auswirkungen sind schwer nachzuvollziehen.
  • Unzureichende Validierung: Fehler werden erst spät entdeckt und verursachen teure Nachbesserungen.

Moderne Tools und Technologien wie KI und Automatisierung können viele dieser Probleme mindern oder vollständig vermeiden, wodurch die Qualität und Effizienz im Anforderungsmanagement verbessert wird.

Künstliche Intelligenz im Requirement Engineering

Die Einführung von künstlicher Intelligenz im Requirement Engineering durch Natural Language Processing (NLP) und Maschinelles Lernen (ML) bietet erhebliche Vorteile hinsichtlich Effizienz, Genauigkeit und Qualität. Durch automatisierte Anforderungsanalyse und Priorisierung können Unternehmen ihre Prozesse optimieren und bessere Projektergebnisse erzielen.

Automatisierte Anforderungsanalyse

Natural Language Processing (NLP) ermöglicht die automatisierte Anforderungsanalyse durch die Verarbeitung und das Verständnis natürlicher Sprache. NLP-Technologien extrahieren Anforderungen aus unstrukturierten Texten wie Dokumenten, E-Mails oder Gesprächsprotokollen. Der Prozess umfasst:

  • Textvorverarbeitung: Rohdaten werden durch Tokenisierung, Stoppwortentfernung und Stemming vorbereitet.
  • Anforderungserkennung: Maschinelle Lernalgorithmen analysieren den Text, um Anforderungen zu identifizieren.
  • Kategorisierung und Klassifizierung: Anforderungen werden durch vordefinierte Taxonomien oder maschinelles Lernen klassifiziert.
  • Extraktion und Strukturierung: Relevante Informationen werden extrahiert und strukturiert gespeichert.

NLP verbessert die Effizienz und Genauigkeit der Anforderungserfassung erheblich. Laut IBM kann ihre NLP-Technologie die Fehlerquote um bis zu 60 % reduzieren (IBM Global AI Adoption Index 2021).

Maschinelles Lernen für Priorisierung von Anforderungen

Maschine Learning (ML) wird genutzt, um Anforderungen basierend auf historischen Daten zu priorisieren. Der Prozess umfasst:

  • Datensammlung und -vorbereitung: Historische Projektdaten werden gesammelt und aufbereitet.
  • Modelltraining: Ein ML-Modell wird mit diesen Daten trainiert, um Merkmale zu lernen, die die Priorität beeinflussen.
  • Vorhersage und Priorisierung: Neue Anforderungen werden dem Modell vorgelegt, das ihre Priorität vorhersagt.
  • Kontinuierliches Lernen: Das Modell wird kontinuierlich mit neuen Daten aktualisiert.

Maschine Learning ermöglicht eine datengestützte Entscheidungsfindung, reduziert subjektive Einschätzungen und verbessert die Effizienz und Qualität des Anforderungsmanagements. Laut Forrester können Unternehmen ihre Effizienz um bis zu 40 % steigern (Forrester Clari Revenue Operations Study 2021).

Automatisierte Tools im Anforderungsmanagement

Requirement Management Systeme (RMS)

RMS sind Softwarelösungen, die den gesamten Anforderungsprozess von der Erfassung bis zur Verwaltung unterstützen. Moderne RMS nutzen KI, um Anforderungen zu kategorisieren, Redundanzen zu eliminieren und Konsistenzprüfungen durchzuführen. Tools wie IBM Engineering Requirements Management DOORS Next und Jama Connect sind Beispiele für solche Systeme.

IBM Engineering Requirements Management DOORS Next

IBM DOORS Next optimiert die Erfassung, Nachverfolgung, Analyse und Verwaltung von Anforderungen (IBM DOORS Next). Es bietet:

  • Erfassung und Verwaltung: Textuelle und grafische Darstellung, Organisation in Modulen.
  • Nachverfolgbarkeit und Analyse: Traceability Links und grafische Verbindungen.
  • Kollaboration und Review: Kommentarfunktion und automatisierte Versionierung.
  • Konfigurations- und Variantenmanagement: Baselines, Historie und globale Konfiguration.
  • Berichterstattung und Dashboard: Echtzeit-Dashboards und Compliance-Berichte.

Jama Connect

Jama Connect unterstützt den gesamten Lebenszyklus von Anforderungen, Tests und Risiken (Jama Connect). Es bietet:

  • Erfassung und Verwaltung: Visuelle Modelle und detaillierte Dokumentation.
  • Nachverfolgbarkeit und Impact-Analyse: Traceability Matrix und Impact-Analyse.
  • Kollaboration und Review: Integrierte Reviews und Echtzeit-Zusammenarbeit.
  • Test- und Risiko-Management: Verknüpfung von Anforderungen mit Testfällen.
  • Berichterstattung und Dashboard: Anpassbare Dashboards und automatisierte Berichte.

Automatisierte Verifikation und Validierung

Automatisierte Überprüfung von Anforderungen gegen Standards und Richtlinien stellt sicher, dass Projekte den relevanten Normen entsprechen. Tools wie IBM DOORS Next und Jama Connect prüfen Anforderungen gegen vorgegebene Standards und helfen, potenzielle Konflikte frühzeitig zu erkennen. Diese Überprüfung ist ein kritischer Schritt im Requirement Engineering, da sie sicherstellt, dass die Anforderungen eines Projekts den industriellen, gesetzlichen und unternehmensinternen Normen entsprechen. Dies hilft, Risiken zu minimieren, die Einhaltung von Vorschriften zu gewährleisten und die Qualität des Endprodukts zu sichern.

Funktionsweisen der automatischen Überprüfung:

  • Erfassung und Integration von Standards und Richtlinien
  • Automatisierter Abgleich der Anforderungen
  • Fehler- und Abweichungsanalyse
  • Kontinuierliche Überwachung und Aktualisierung

Vorteile der Integration von KI und Automatisierung

Die Integration von KI und Automatisierung im Requirement Engineering bietet zahlreiche Vorteile:

  • Effizienzsteigerung: Reduktion des Zeitaufwands durch schnelle und präzise Analyse großer Datenmengen.
  • Qualitätsverbesserung: Präzise Analysen und Validierungen erhöhen die Konsistenz und Genauigkeit.
  • Kosteneinsparungen: Verkürzte Entwicklungszeiten und minimierte Nacharbeiten führen zu geringeren Kosten.
  • Verbesserte Entscheidungsfindung: Datengetriebene Einblicke priorisieren Anforderungen und erkennen Risiken frühzeitig.
  • Erhöhte Agilität und Zusammenarbeit: Nahtlose Echtzeit-Zusammenarbeit verbessert Flexibilität und Anpassungsfähigkeit.

Herausforderungen bei der Implementierung

Die Integration von KI und Automatisierung im Requirement Engineering bietet erhebliche Vorteile, bringt jedoch auch eine Reihe von Herausforderungen mit sich. Diese müssen sorgfältig gemanagt werden, um die Vorteile voll ausschöpfen zu können.

  • Datenqualität und -verfügbarkeit: KI-Tools benötigen qualitativ hochwertige und vollständige Daten.
  • Akzeptanz und Veränderungsmanagement: Mitarbeitende müssen neue Technologien akzeptieren und sich darauf einlassen.
  • Technologische Komplexität und Kompatibilität: Integration in bestehende Systeme erfordert spezialisierte Kenntnisse. Zudem müssen bestehende Systeme oft angepasst oder erweitert werden.
  • Sicherheit und Datenschutz: Hohe Anforderungen an den Schutz sensibler Daten.
  • Kosten und Ressourcen: Erhebliche Investitionen in Technologie, Infrastruktur und Schulung sind erforderlich.

Zukunftsperspektiven

Die Entwicklung von KI und automatisierten Tools im Anforderungsmanagement steht noch am Anfang. Zukünftige Technologien wie fortschrittliche NLP-Algorithmen und selbstlernende Systeme versprechen erhebliche Effizienzgewinne und Qualitätssteigerungen. Unternehmen, die frühzeitig investieren, könnten langfristig Wettbewerbsvorteile sichern. Die Bedeutung von KI und Automatisierung wird weiter zunehmen und die Flexibilität und Innovationsfähigkeit der Unternehmen stärken.

Fazit

Künstliche Intelligenz und automatisierte Tools haben das Potenzial, das Requirement Engineering grundlegend zu verändern. Sie bieten Lösungen für traditionelle Herausforderungen und ermöglichen es Unternehmen, effizienter und kostengünstiger zu arbeiten.

Die Integration dieser Technologien erfordert jedoch sorgfältige Planung und Schulung. Unternehmen, die diese Herausforderungen meistern, werden in der Lage sein, qualitativ hochwertige Softwareprodukte schneller und zuverlässiger zu liefern. Doch die besten Tools und Technologien entfalten ihr volles Potenzial nur dann, wenn die Mitarbeitenden aktiv in den Prozess eingebunden werden und die neue Arbeitsweise mitgestalten.

Sie hauchen der KI und den automatisierten Tools Leben ein, indem sie sie aktiv in ihren Arbeitsalltag integrieren – ohne diese menschliche Komponente blieben sie lediglich innovative Tools. Somit ist die Akzeptanz der zukünftigen Anwender:innen ausschlaggebend für Erfolg einer Implementierung verantwortlich.

Requirement Engineering optimieren

360 Grad-Beratungsansatz der GPI Consulting

Genau hier setzt GPI Consulting an. Für uns steht der Mensch im Zentrum einer Organisation und aller Veränderungsvorhaben. Daher sehen wir uns als Enabler:innen, die das Empowerment der Mitarbeitenden in den Mittelpunkt unseres 360 Grad-Beratungsansatzes stellen. KI und automatisierte Tools sind wesentliche Treiber, um das Anforderungsmanagement zu optimieren und das Erfassen sowie Analysieren von Anforderungen zu verbessern. Doch ohne eine solide Basis und das Einbinden, Mitgestalten und Befähigen der Mitarbeitenden bleiben diese Technologien ungenutztes Potenzial.

Unsere Stärke liegt darin, nicht nur auf die isolierte Problemstellung oder gewünschte Veränderung zu fokussieren, sondern auch die übergreifenden Abhängigkeiten und Wechselwirkungen zu berücksichtigen. Daher beginnt unser Beratungsansatz mit einer maßgeschneiderten Analyse der Ausgangssituation und Problemstellung im Sinne eines lebenden Ökosystems.

Mit einem interdisziplinärem Team, vernetztem Denken und einer ganzheitlichen Lösung im Blick beleuchten wir gemeinsam mit unseren Kund:innen nicht allein die technologischen Themen und das Anforderungsmanagement, sondern auch alle Stellschrauben, die mit der gewünschten Transformation einhergehen. So betrachten wir in unserer 360-Grad-Beratung ebenfalls alle Themen rund um Strategie- und Organisationsentwicklung, Agilität sowie Business- und Prozessanalysen.

Durch diesen umfassenden Ansatz stellen wir sicher, dass alle relevanten Aspekte der Transformation berücksichtigt werden und die Mitarbeitenden stets involviert sind, um langfristig Erfolg zu generieren. So verfügen Unternehmen nicht nur über neue automatisierte Tools und Technologien wie KI, sondern haben mit ihren Mitarbeitenden ein revolutioniertes Arbeiten etabliert, das sie effizienter und qualitativ besser macht und auf zukünftige Herausforderungen optimal vorbereitet.

Autorin: Catharina Lauser

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