KI zur Qualitätssicherung von Anforderungen

Um die Qualität von Anforderungen zu erhöhen, setzen viele Projekte auf Richtlinien und Schablonen für Struktur und Inhalt der Anforderungen. Bis zum Auftreten der KI-Modelle war eine automatische Überprüfung aber nur sehr beschränkt möglich. Mit den neuen Sprachmodellen ist eine Verarbeitung nun möglich, aber auch mit Vor- und Nachteilen verbunden.

Andreas zeigt anhand ausgewählter Regeln der Sophisten und der Incose-Richtlinien, welche Technologien eine automatisierte Qualitätssicherung gewährleisten können. In Bezug auf die technische Architektur zeigt er den Einsatz von kleinen Modellen und spezialisierten Stacks, sodass Performance und Souveränität über die Daten erhalten bleiben.

Vorkenntnisse

• Grundkenntnisse im Anforderungsmanagement
  
• Grundkenntnisse in AI-Terminologie

Lernziele

Die Teilnehmenden lernen die Möglichkeiten der Qualitätsüberprüfung mit Anforderung kennen. Sie erhalten einen Überblick über die relevanten Technologien mit Vor- und Nachteilen und eine praktische Anleitung für den Einstieg in das Thema.