Dank KI Anforderungsqualität sicherstellen

Die Zusammenstellung aller Anforderungen beispielsweise an eine Software ist eine komplexe Aufgabe. Vor allem eine hohe und einheitliche Qualität der Anforderungsbeschreibung zu erreichen, ist eine Herfausforderung. Künstliche Intelligenz kann dabei Helfen die Qualität von Anforderungen zu überprüfen und somit sicherzustellen.

Dafür bewertet die KI die Anforderungen auf Grundlage von definierten und erlernten Regeln hinsichtlich ihrer Qualität. Bei den Anforderungen, die einen definierten Grad an Qualität unterschreiten, werden die verletzten Regeln angezeigt. Abhängig von den Qualitätskriterien können Unternehmen KI-Verfahren aus den Bereichen Machine Learning oder Natural Language Processing (NLP) verwenden. Natural Language Processing erfasst natürliche Sprache und verarbeitet diese, dank bestimmter Regeln und Algorithmen. Dabei werden die Semantik und die grammatikalischen Strukturen der Sprache untersucht.

Die Vollständigkeit von Anforderungen können Unternehmen mit der Methode Part of Speech Tagging (POS-Tagging) kontrollieren. Part of speech Tagging bedeutet, Wörter und Satzzeichen eines Textes zu Wortarten (englisch part of speech) zuzuordnen. Anschließend kann die Prüfbarkeit und Verständlichkeit von Anforderungen über ML-Verfahren wie Text Classification überprüft werden. Die Text Classification ist eine Technik des maschinellen Lernens, bei der einem offenen Text eine Reihe von vordefinierten Kategorien zugewiesen wird. Durch die Methode können so ziemlich jede Art von Text organisiert, strukturiert und kategorisiert werden.

Das müssen Unternehmen beachten

Beim Unternehmen ist vor allem die Erarbeitung der Lösungssystematik aufwendig. Die Ansprüche an die Anforderungsqualität hängen vom jeweiligen Unternehmen ab. Der Aufbau der Kompetenz der Mitarbeiter:innen ist ebenfalls nicht zu vernachlässigen, da die Mitarbeiter:innen die markierten Anforderungen, anhand der Empfehlungen vom System, bearbeiten können müssen.

Wird die Anforderungsqualität mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz überprüft und sichergestellt, so ergibt sich ein sehr hoher Nutzen für die direkte Verbesserung des Endproduktes. Darüber hinaus können Unternehmen ihre Prozessperformance verbessern. Sie können ihren Anforderungsprozess hinsichtlich Review- und Korrekturschleifen verschlanken und auch die Datenqualität erhöhen.