Viele Zahlenreihen sind zu sehen, ein Teil der Zahlen ist im Fokus, ein anderer Teil unscharf. Durch die Zahlen sollen die KI-Methoden symbolisiert werden, mit denen Anforderungen strukturiert werden können.

KI-unterstützte Strukturierung von Anforderungen

In der Systementwicklung treten bei der Spezifikation von Systemen viele textuell beschriebene Anforderungen auf. Diese können hinsichtlich verschiedener Kriterien strukturiert werden. Die Strukturierung dieser Anforderungen ist jedoch zeitaufwändig und kann zu Unstimmigkeiten führen, wenn sie von mehreren Personen durchgeführt wird. Künstliche Intelligenz kann bei der bei der Strukturierung von Anforderungen helfen.

Diese Verfahren analyiseren und strukturieren die Anforderungen

Ein Lösungsansatz ist die Verwendung von Text Mining Verfahren, die mithilfe von Künstlicher Intelligenz die Anforderungen analysieren und strukturieren. Dazu werden zunächst Tokenisierungsverfahren zur Segmentierung des Textes in Einheiten angewendet. Anschließend kommen Clustering-Verfahren oder Information-Retrival zum Einsatz, um die Anforderungen final zu strukturieren.

Clustering-Verfahren können verwendet werden, indem sie ähnliche Anforderungen in einem Cluster gruppieren und somit die Übersichtlichkeit verbessern. Information-Retrival bezieht sich auf den Prozess, Informationen aus einer großen Datenmenge zu extrahieren und diese Informationen für eine bestimmte Anfrage bereitzustellen. In Bezug auf die Strukturierung von textuellen Anforderungen kann Information-Retrival verwendet werden, um Anforderungen basierend auf bestimmten Schlüsselwörtern oder -phrasen zu identifizieren und zu gruppieren. Auf diese Weise können relevante Anforderungen schneller gefunden und strukturiert werden.

Vorteile der KI-unterstützten Strukturierung von Anforderungen

Die KI-basierte Strukturierung von textuellen Anforderungen bietet einen mittelhohen Nutzen bei der Verbesserung des Endprodukts, der Prozessperformance, der Datenqualität und des Mitarbeiterumfelds. Allerdings ist der Aufwand für die Anwendung dieser Methoden als hoch einzuschätzen, da er sich auf verschiedene Bereiche wie die Aufbereitung der Input Artefakte oder die Anbindung an APIs verteilt.

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