Anforderungsmanagement und die Rolle der Künstlichen Intelligenz (KI)

Das Anforderungsmanagement ist ein entscheidender Schritt in der Produktentwicklung, um sicherzustellen, dass die endgültigen Projektergebnisse den Bedürfnissen der Kunden und internen Beteiligten entsprechen. Hier sind einige Möglichkeiten, wie KI IT Business Analysten bei dieser Aufgabe unterstützen kann:

Automatisierte Anforderungserfassung

KI kann Textanalyse und Natural Language Processing (NLP) nutzen, um aus verschiedenen Quellen (z. B. E-Mails, Dokumenten, Chats) automatisch Anforderungen zu extrahieren. So werden manuelle Erfassungsprozesse beschleunigt.

Anforderungsvalidierung

KI kann Anforderungen auf Konsistenz, Vollständigkeit und Verständlichkeit prüfen. Beispielsweise kann sie auf Widersprüche zwischen verschiedenen Anforderungen hinweisen.

Priorisierung

KI kann bei der Priorisierung von Anforderungen helfen, indem sie historische Daten, Geschäftsziele und Stakeholder-Präferenzen berücksichtigt. So können Business Analysten fundierte Entscheidungen treffen.

Änderungsmanagement

KI kann Änderungen an Anforderungen verfolgen und automatisch Benachrichtigungen senden, wenn sich etwas ändert. Dies hilft, den Überblick zu behalten.

Automatisierte Anforderungserfassung

KI kann Textanalyse verwenden, um aus Dokumenten, E-Mails oder Chatverläufen automatisch Anforderungen zu extrahieren. Zum Beispiel könnte eine KI-Plattform automatisch relevante Informationen aus Kunden-E-Mails filtern und in eine strukturierte Form bringen.

Natural Language Processing (NLP)

KI-Modelle können natürliche Sprache verstehen und interpretieren. Ein Beispiel wäre ein Chatbot, der mit Stakeholdern interagiert, um Anforderungen zu klären oder zu verfeinern.

Automatisierte Anforderungsvalidierung

KI kann Anforderungen auf Konsistenz, Vollständigkeit und Verständlichkeit prüfen. Wenn ein Stakeholder eine Anforderung ändert, kann die KI automatisch überprüfen, ob dies Auswirkungen auf andere Teile des Systems hat.

Vorlagen und Mustererkennung

KI kann vorhandene Anforderungsdokumente analysieren und Muster erkennen. Auf dieser Grundlage kann sie Vorlagen für neue Projekte erstellen oder Ähnlichkeiten zwischen verschiedenen Anforderungen aufzeigen.

Transkription

Videokonferenzapplikationen wie Microsoft Teams bieten die Möglichkeit der Aufzeichnung von Videokonferenzen und der Livetranskription. Ist die Videokonferenz beendet kann die Transkription als Text herunter geladen werden. Über eine KI kann aus dem Transskript nicht nur ein Protokoll, sondern auch eine Anforderungsextraktion erstellt werden.

Beispiel

Angenommen, ein Unternehmen entwickelt eine E-Commerce-Plattform. Ein KI-Tool analysiert Kundenbewertungen und Chat-Verläufe, um neue Anforderungen zu identifizieren. Es erkennt, dass viele Kunden nach einer "Wunschliste" für Produkte gefragt haben. Der Business Analyst kann diese Erkenntnisse nutzen, um die Anforderungen zu erweitern und die Entwicklung zu priorisieren.

Beispiel

Ein KI-Chatbot kommuniziert mit Stakeholdern, um Anforderungen zu verfeinern. Ein Stakeholder sagt: "Wir brauchen eine Suchfunktion." Der Chatbot fragt nach Details wie "Welche Art von Daten möchten Sie durchsuchen?" und "Welche Filteroptionen benötigen Sie?".

Eine KI kann bei der Erstellung von UX (User Experience) und dem Layout auf verschiedene Weisen unterstützen. Hier sind einige Möglichkeiten, wie das geschehen kann, zusammen mit einem Beispiel:

Datengesteuerte Entscheidungen

Eine KI kann Datenanalysen durchführen, um zu verstehen, wie Benutzer mit ähnlichen Designs interagieren. Basierend auf diesen Erkenntnissen kann die KI Vorschläge für UX-Elemente und Layouts machen, die die Benutzererfahrung verbessern.

Generierung von Designvorschlägen

KI-Systeme können automatisch verschiedene Designvorschläge generieren, basierend auf den gegebenen Anforderungen und den gesammelten Daten über Benutzerpräferenzen. Diese Vorschläge können dann vom Designer überprüft und angepasst werden.

Automatisierte Layoutoptimierung

KI kann bei der Optimierung des Layouts helfen, indem es automatisch Elemente platziert und anordnet, um eine bessere visuelle Hierarchie und Benutzerfreundlichkeit zu erreichen. Dies kann durch Algorithmen geschehen, die die Platzierung von Elementen basierend auf festgelegten Regeln oder maschinellem Lernen optimieren.

Angenommen, Sie entwickeln eine E-Commerce-Website und möchten das Layout der Produktseite optimieren. Sie geben der KI die Anforderungen, dass das Layout benutzerfreundlich sein, wichtige Informationen hervorheben und den Umsatz steigern soll.

Die KI analysiert dann Daten von ähnlichen E-Commerce-Websites, um zu verstehen, welche Layouts und UX-Elemente bei Benutzern beliebt sind. Basierend auf diesen Erkenntnissen generiert die KI mehrere Designvorschläge für die Produktseite, einschließlich verschiedener Platzierungen von Produktbildern, Beschreibungen, Preisen und Schaltflächen für den Kauf.

Die KI schlägt auch vor, wie das Layout optimiert werden kann, um die Sichtbarkeit wichtiger Elemente zu verbessern, z. B. durch die Platzierung von Call-to-Action-Schaltflächen an prominenter Stelle.

Der Designer überprüft dann die von der KI generierten Vorschläge, passt sie bei Bedarf an und wählt schließlich das optimale Layout für die Produktseite aus, das sowohl den Anforderungen entspricht als auch die Benutzererfahrung verbessert und den Umsatz steigert.