Künstliche Intelligenz ist in vielen Unternehmen längst angekommen. Manchmal mit großer Strategie, manchmal eher nebenbei: Ein neues Update wird ausgerollt und plötzlich steht Microsoft Copilot zur Verfügung. Vielleicht gibt es dazu noch eine KI-Richtlinie: Welche Daten dürfen eingegeben werden? Welche Werkzeuge sind erlaubt? Was ist beim Datenschutz zu beachten?
Damit ist allerdings noch nicht geklärt, wie Mitarbeitende KI sinnvoll für ihre konkrete Arbeit einsetzen sollen. Denn ein KI-Tool bereitzustellen ist das eine. Zu verstehen, wie es funktioniert, wo seine Grenzen liegen und wie damit tatsächlich bessere Arbeitsergebnisse entstehen, ist etwas anderes.
KI ist im Requirements Engineering längst angekommen
Requirements Engineers müssen heute nicht mehr lange nach Einsatzmöglichkeiten für künstliche Intelligenz suchen. KI-Funktionen finden zunehmend ihren Weg in die RE-Tools. Gleichzeitig können allgemeine KI-Assistenten bei vielen Tätigkeiten unterstützen.
Aus Workshop-Notizen können erste Anforderungen entstehen. Umfangreiche Dokumente lassen sich analysieren. Anforderungen können formuliert, überprüft, klassifiziert oder strukturiert werden. Auch bei der Vorbereitung von Stakeholder-Interviews oder der Suche nach Widersprüchen kann KI helfen.
Die entscheidende Frage lautet deshalb nicht mehr: Kann KI im Requirements Engineering eingesetzt werden? Sondern: Wie setzen wir sie so ein, dass sie tatsächlich einen Mehrwert liefert? Denn wer die Antwort eines Chatbots einfach übernimmt, betreibt noch kein professionelles KI-unterstütztes Requirements Engineering.
Dafür ist ein grundlegendes Verständnis der Technologie erforderlich. Was passiert eigentlich zwischen Prompt und Antwort? Welche Rolle spielen Kontext und Trainingsdaten? Warum können überzeugend formulierte Antworten trotzdem falsch sein? Und wie formuliert man Aufgaben so, dass ein Sprachmodell möglichst brauchbare Ergebnisse liefert?
Requirements Engineers bringen dafür bereits exzellente Voraussetzungen mit. Präzision, Kontext, klare Erwartungen und die Vermeidung von Mehrdeutigkeiten waren schon vor ChatGPT zentrale Bestandteile ihrer Arbeit.
Vier Aufgaben des Requirements Engineering – viele Möglichkeiten für KI
Besonders greifbar wird das Thema, wenn wir KI entlang der typischen Aufgaben des Requirements Engineering betrachten. Bei der Ermittlung von Anforderungen kann KI beispielsweise vorhandene Dokumente analysieren, Informationen strukturieren oder Fragen für Gespräche mit Stakeholdern vorbereiten. Bei der Dokumentation können aus unstrukturierten Informationen erste Anforderungsentwürfe entstehen oder bestehende Anforderungen vereinheitlicht und überarbeitet werden.
Bei der Validierung kann die KI als Sparringspartner dienen. Ist eine Anforderung eindeutig? Fehlen Informationen? Gibt es mögliche Widersprüche oder Interpretationsspielräume? Und beim Management von Anforderungen kann sie beispielsweise bei Klassifikation, Strukturierung oder Vergabe von Attributen größerer Anforderungsmengen unterstützen.
Die KI übernimmt dabei allerdings nicht die Verantwortung für das Requirements Engineering. Sie unterstützt den Requirements Engineer. Genau diese Unterscheidung ist entscheidend.
Genau hier setzt das IREB AI4RE Micro-Credential an
Mit dem AI4RE Micro-Credential hat das International Requirements Engineering Board einen Weiterbildungsbaustein geschaffen, der genau diese neue Kompetenz adressiert. Im Mittelpunkt steht dabei die Frage, was Requirements Engineers wissen müssen, um KI gezielt, kritisch und verantwortungsvoll einzusetzen. Dazu gehören die Grundlagen moderner KI-Technologien und Large Language Models ebenso wie Prompting, die Bewertung von Ergebnissen sowie Risiken und Verantwortlichkeiten beim Einsatz künstlicher Intelligenz.
Vor allem aber wird dieses Wissen mit der eigentlichen RE-Arbeit verbunden: Wie kann KI bei der Ermittlung, Dokumentation, Validierung und Verwaltung von Anforderungen konkret unterstützen? Genau diese Verbindung halten wir für besonders wichtig. KI-Kompetenz sollte nicht losgelöst vom beruflichen Kontext vermittelt werden. Erst wenn aus der Frage „Was kann ein LLM?“ die Frage „Wie hilft mir das morgen in meinem Requirements Engineering?“ wird, entsteht wirklicher Nutzen.
Vom Lehrplan in die Praxis
Ich bin Nils Janßen und arbeite als Requirements Engineer und Trainer. Ich unterstütze Unternehmen dabei, Requirements Engineering nicht nur methodisch sauber, sondern vor allem praxistauglich umzusetzen. Diese Verbindung von fundierten Grundlagen und konkreter Anwendung ist mir auch beim Thema KI wichtig.
Deshalb bleibt das AI4RE-Seminar bei microTOOL nicht bei den offiziellen Lerninhalten stehen. Gemeinsam schauen wir uns an, wie KI-Unterstützung in der täglichen Requirements-Engineering-Arbeit tatsächlich aussehen kann. Dabei geht es nicht nur um allgemeine Chatbots, sondern auch um KI-Funktionen in bestehenden Requirements-Engineering-Werkzeugen. Das ist ein entscheidender Unterschied. Denn ein Sprachmodell, das nur den Inhalt eines einzelnen Prompts kennt, arbeitet unter völlig anderen Voraussetzungen als eine KI, die auf vorhandene Anforderungen, Projektstrukturen oder weitere relevante Artefakte zugreifen kann.
Darüber hinaus beschäftigen wir uns mit der Frage, wie sich spezialisierte KI-Assistenten und eigene Agenten für konkrete Aufgaben im Requirements Engineering gestalten lassen.
Damit geht das Seminar einen Schritt über die reine Nutzung einzelner KI-Werkzeuge hinaus. Aus dem universellen Chatfenster wird ein Werkzeug, das gezielt in den eigenen Requirements-Engineering-Prozess eingebettet werden kann.
KI-Kompetenz wird Teil professionellen Requirements Engineerings
KI macht professionelles Requirements Engineering nicht überflüssig. Im Gegenteil: Wenn das Erzeugen von Text immer einfacher wird, gewinnen Fähigkeiten wie kritisches Bewerten, das Erkennen relevanter Zusammenhänge, das Stellen der richtigen Fragen und das Übernehmen von Verantwortung weiter an Bedeutung. KI kann Vorschläge liefern, Informationen aufbereiten und Routineaufgaben unterstützen. Aber sie benötigt Menschen, die beurteilen können, ob das Ergebnis fachlich richtig und für den jeweiligen Kontext geeignet ist. Für Requirements Engineers bedeutet das: Neben methodischer RE-Kompetenz wird zunehmend auch KI-Kompetenz erforderlich.
Fazit: Nicht nur KI einführen – KI sinnvoll einsetzen
In vielen Unternehmen ist künstliche Intelligenz bereits verfügbar. Jetzt geht es darum, aus dieser Verfügbarkeit tatsächlichen Nutzen zu machen.
Das IREB AI4RE Micro-Credential schafft dafür ein fundiertes Fundament. Im Seminar von microTOOL übertragen wir dieses Wissen auf konkrete Anwendungsszenarien, bestehende RE-Werkzeuge und eigene KI-Assistenten.
Sie möchten KI im Requirements Engineering nicht nur ausprobieren, sondern gezielt, effizient und verantwortungsvoll einsetzen? Dann lernen Sie das AI4RE-Seminar bei microTOOL kennen.