Requirements Engineering mit KI: Intelligente Unterstützung entlang des Anforderungsprozesses

Requirements Engineering mit KI: Intelligente Unterstützung entlang des.

MODUL 01: PLANUNG UND MONITORING VON ANFORDERUNGEN

• Rolle von KI bei Aufwandsschätzung und Priorisierung
• Anwendungsfälle: Automatisierte Stakeholder-Analyse, Aufwandsvergleiche
• Praxisübung: Einsatz von KI zur Erstellung eines Analyseplans
• KI-gestützte Dokumentationshilfe

MODUL 02: ERHEBUNG VON ANFORDERUNGEN

• KI-gestützte Interviews und Dokumentenanalyse (NLP)
• Anwendungsfälle: Zusammenfassung von Gesprächsnotizen, Lückenanalyse
• Praxisübung: KI-Einsatz zur Extraktion von Anforderungen aus Freitext
• Typische Fehlerquellen bei der KI-Nutzung erkennen

MODUL 03: ANFORDERUNGEN ANALYSIEREN UND STRUKTURIEREN

• Clustering, Klassifikation und Duplikaterkennung durch Machine Learning
• Anwendungsfälle: Konsolidierung großer Anforderungssammlungen
• Praxisübung: Sortierung und Gruppierung von Anforderungen mit KI-Hilfe
• Bewertung semantischer Ähnlichkeiten mit Embeddings

MODUL 04: ANFORDERUNGEN SPEZIFIZIEREN UND VALIDIEREN

• Textgenerierung für vollständige und konsistente Anforderungen
• KI-gestützte Qualitätssicherung (z. B. Unvollständigkeit, Ambiguität)
• Praxisübung: Bewertung und Umformulierung von Anforderungstexten
• Checklisten-Generierung durch Sprachmodelle

MODUL 05: ANFORDERUNGEN MANAGEN

• Versionierung, Nachverfolgbarkeit und Änderungsmanagement mit KI
• Anwendungsfälle: Impact-Analyse, Änderungsdokumentation
• Praxisübung: KI-Einsatz zur Unterstützung der Änderungsanalyse
• Verknüpfung von Anforderungen mit Stakeholderzielen

MODUL 06: WERKZEUGE UND UMSETZUNG

• Überblick über aktuelle Tools und Plattformen (z. B. Azure DevOps mit KI, ReqIF mit NLP-Modulen)
• Einführung eigener KI-Module ins RE-Toolset
• Praxisübung: Skizzierung einer RE-Toolkette mit KI-Komponenten
• Bewertung von Tool-Reifegrad und Integrationstiefe