Die Komplexität in der Produkt-, System- und Softwareentwicklung nimmt stetig zu. Ein professionelles Anforderungsmanagement ist daher entscheidend für den Erfolg der Entwicklung und die Qualität des Endprodukts. Künstliche Intelligenz (KI), insbesondere neuronale Netze, bieten innovative Ansätze, um die Herausforderungen im Anforderungsmanagement zu bewältigen und Prozesse zu optimieren.
Einführung in KI und neuronale Netze
Künstliche Intelligenz ist ein Teilgebiet der Informatik, das sich mit der Übertragung menschlichen Lernens und Verhaltens auf Computer befasst. Ziel ist es, Computern die Fähigkeit zu eigenständigen Vorhersagen und Entscheidungen zu verleihen. Neuronale Netze, inspiriert von der Struktur des menschlichen Gehirns, sind ein wichtiger Bestandteil des maschinellen Lernens und haben in den letzten Jahren dank enormer Rechenleistung eine Renaissance erlebt.
Ein neuronales Netz besteht aus vielen Neuronen (Perzeptronen), die in Schichten (Layern) organisiert sind. Jedes Neuron ist mit seinen Vorgängern und Nachfolgern in jeder Schicht verbunden, wobei die Verbindungen durch unterschiedlich starke Gewichte bestimmt werden. Das Training eines neuronalen Netzes, auch Backpropagation genannt, beinhaltet das Füttern des Netzes mit großen Datenmengen und die Anpassung der Gewichte, um die Abweichung zwischen der Vorhersage des Netzes und dem tatsächlichen Ergebnis zu minimieren.
Anwendungsbereiche von KI im Anforderungsmanagement
KI-Technologien, insbesondere neuronale Netze, bieten vielfältige Anwendungsmöglichkeiten zur Optimierung des Anforderungsmanagements:
Automatisierte Testfallerstellung
KI kann verwendet werden, um aus Bildschirmmasken oder Mockups automatisch Testfälle zu erstellen. Ein Convolutional Neural Network (CNN) kann Objekte auf der Benutzeroberfläche erkennen und diese mit erwarteten Programmabläufen verknüpfen. Ein Recurrent Neural Network (RNN), speziell ein LSTM-RNN, kann dann aus Stichworten Testphrasen generieren.
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Qualitätsprüfung von Lastenheften
Natural Language Processing (NLP) ermöglicht die automatisierte Überprüfung von Lastenheften auf formale und inhaltliche Qualität. Neuronale Netze können zudem zur Bewertung geometrisch ähnlicher Bauteile verwendet werden, um Anforderungen abzugleichen.
Wissensentdeckung und -transformation
Symbolische KI-Ansätze wie Ontologien oder Wissensgraphen können durch logische Schlussfolgerungen implizites Wissen in Daten aufdecken und in explizites Wissen umwandeln.
Mustererkennung und Anomalieerkennung
Subsymbolische KI-Verfahren wie neuronale Netze und Deep Learning können Muster und Zusammenhänge in Daten erkennen und lernen. Dies kann beispielsweise für die Feststellung von Anomalien oder die Klassifikation von Maschinenzuständen verwendet werden.
Effizienzsteigerung und Qualitätsverbesserung
Der Einsatz von KI im Anforderungsmanagement kann dazu beitragen, Effizienz und Qualität zu steigern, indem manuelle Aufwände reduziert und Fehler minimiert werden.
Konkrete Beispiele und Anwendungsfälle
HEKUMA und THA: Kooperation zur KI-basierten Optimierung
HEKUMA und die Technische Hochschule Augsburg (THA) arbeiten gemeinsam an der Untersuchung der Anwendungsmöglichkeiten von Künstlicher Intelligenz für die Optimierung des Anforderungsmanagements im Sondermaschinenbau. Dabei werden sowohl symbolische als auch subsymbolische KI-Verfahren betrachtet.
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KIZAM: Forschungsprojekt für digitale Fahrzeugentwicklung
Das Forschungsprojekt KIZAM zielt darauf ab, unterschiedliche Methoden aus dem Forschungsbereich KI in den operativen Prozess des Anforderungsmanagements zu implementieren, um maschinenlesbare, optimierte und durchgängige Anforderungen für die digitale Fahrzeugentwicklung zu schaffen.
GeneticSnake: Genetisches Training neuronaler Netze
GeneticSnake ist ein Beispiel für die Anwendung genetischer Algorithmen zum Training neuronaler Netze. Dabei wird das Spiel Snake von einer KI selbstständig und ohne menschlichen Einfluss gespielt. Die Gewichte eines neuronalen Netzes werden als Gene bezeichnet und durch Evolution verbessert.
Herausforderungen und Lösungsansätze
Datenqualität und -verfügbarkeit
Eine hohe Datenqualität ist entscheidend für den Erfolg von KI-Anwendungen. Es ist wichtig, auf eine sorgfältige Datenaufbereitung und -bereinigung zu achten. Zudem müssen ausreichende Trainingsdaten zur Verfügung stehen, um die neuronalen Netze effektiv zu trainieren.
Bias und Fabrications
KI-Systeme können Bias und Fabrications produzieren, daher ist es wichtig, alle Ergebnisse kritisch zu prüfen und die Systeme verantwortungsvoll einzusetzen.
Ethische und rechtliche Aspekte
Bei der Einführung von KI-Systemen müssen ethische und rechtliche Rahmenbedingungen berücksichtigt werden, insbesondere in Bezug auf Transparenz, Datenschutz, Haftung und Urheberrecht. Der EU AI Act gibt hier wichtige Einblicke und Orientierung.
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Change Management und Widerstände
Die Einführung von KI-Systemen kann zu Widerständen und Ängsten bei den Mitarbeitern führen. Ein effektives Change Management ist daher unerlässlich, um die Akzeptanz und den Erfolg der KI-Implementierung zu fördern.
Die Rolle des KI-Managers
KI-Manager spielen eine zentrale Rolle bei der Einführung und dem Management von KI-Anwendungen in Unternehmen. Sie sind die Schnittstelle zwischen IT, Compliance-Anforderungen, digitaler Transformation und Change Management. Zu ihren Aufgaben gehören:
- Bedarfe in einer Organisation erkennen und Stakeholder beteiligen
- KI-Strategien entwickeln und implementieren
- Ethische und rechtliche Rahmenbedingungen sicherstellen
- Change Management-Prozesse begleiten
- Projekterfolge messbar machen
Methodisches Vorgehen und Projektmanagement
Bei der Einführung von KI-Systemen ist ein methodisches Vorgehen wichtig. Es gibt verschiedene Projektmanagement-Methoden, die je nach Kontext geeignet sind:
- Agiles Projektmanagement: Ermöglicht eine flexible und iterative Entwicklung von KI-Systemen.
- Klassisches Projektmanagement: Bietet einen strukturierten Rahmen für die Planung und Umsetzung von KI-Projekten.
Erfolgsmessung und KPIs
Um den Erfolg von KI-Projekten zu messen, ist es wichtig, Key Performance Indicators (KPIs) zu definieren. Diese KPIs sollten auf die spezifischen Ziele des Projekts abgestimmt sein und messbare Ergebnisse liefern.
Die Zukunft des Anforderungsmanagements mit KI
Künstliche Intelligenz und neuronale Netze werden das Anforderungsmanagement in Zukunft grundlegend verändern. Durch die Automatisierung von Prozessen, die Verbesserung der Datenqualität und die Entdeckung neuer Erkenntnisse können Unternehmen ihre Effizienz steigern, Kosten senken und bessere Produkte entwickeln.
Module für KI-Manager:innen
Um die notwendigen Kenntnisse und Fähigkeiten für das Management von KI-Anwendungen zu erwerben, werden spezielle Module angeboten, die folgende Themen abdecken:
- Modul 1: Einführung in KI-Anwendungen, maschinelles Lernen, neuronale Netze, Datenmanagement und -analyse.
- Modul 2: Best Practice: KI-Technologien in der Anwendung (Anforderungsmanagement, Prozessoptimierung, Erfolgsmessung, Change Management).
- Modul 3: Einführung von KI-Systemen in einer Organisation (Change Management, Konfliktmanagement, agile vs. klassische Projektmanagement).
- Modul 4: Verantwortungsvolle und rechtssichere Verortung von KI-Technologie (Schatten-KI, Compliance, EU AI Act, KI-Strategie).
- Modul 5: Konzeption eines eigenen KI-Projekts (Anforderungsmanagement, Projektskizze, KPIs).
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