KI im Requirements Engineering: Die Revolution für Softwareanalyse

Requirements Engineering steht an vorderster Front bei der Entwicklung von Software – und KI wird zukünftig eine transformative Rolle in diesem Bereich spielen.

Requirements Engineering (RE) definiert, was ein System tun soll, bevor der Bau überhaupt beginnt und befasst sich mit der systematischen Erfassung, Dokumentation und dem Management von Anforderungen. Die Einbindung von KI in den RE-Prozess ermöglicht ein effizienteres und präziseres Erfassen von Anforderungen.

Erkennung natürlicher Sprache

In der Kommunikation rund um Softwareprojekte (z.B. E-Mails, Kundenfeedback, Meetings) liegen oft verborgene Anforderungsdetails. KI-Modelle, insbesondere solche, die Natural Language Processing (NLP) nutzen, können Details aus der Flut von Informationen herausfiltern. Das Erkennen von Entitäten, Relationen und Kontext sind zentrale Funktionen hierbei. Ein Satz wie „Das Interface sollte schneller sein“ birgt für einen Menschen Mehrdeutigkeiten, kann aber von KI durch die Analyse anderer bekannter Informationen in Relation gebracht und in spezifischere Anforderungen übersetzt werden.

Automatische Klassifizierung

Bei der Entwicklung von Softwareprodukten können oft Hunderte oder sogar Tausende Anforderungen generiert werden. Die KI kann helfen, diese Anforderungen automatisch in vordefinierte Kategorien wie „funktional“, „nicht-funktional“, „benutzerzentriert“ oder „sicherheitsrelevant“ einzuteilen. Diese Einteilung hilft im RE auch die Vollständigkeit der Anforderungen zu erkennen. Die automatische Klassifizierung und Priorisierung von Anforderungen, unterstützt durch KI, ermöglicht, den Fokus auf kritische Aspekte des Projekts zu legen.

Kontinuierliches Lernen

Die dynamische Natur von Softwareprojekten erfordert Systeme, die sich anpassen und lernen können. KI-Modelle sind nicht statisch. Sie können und sollten regelmäßig mit neuen Daten trainiert werden, um aktuell zu bleiben. Durch Feedbackschleifen und aktive Lernansätze kann ein KI-System seine Genauigkeit im Laufe der Zeit verbessern. Allerdings ist eine sorgfältige Überwachung entscheidend, um sogenannte „Modelldriften“ zu vermeiden, bei denen die Vorhersagen eines Modells mit der Zeit weniger genau werden.

Abschließend bietet die Integration von KI in das Requirements Engineering immense Vorteile, die sich in effizienteren, genaueren und adaptiveren RE-Prozessen niederschlagen. Dennoch sollten Requirements Engineers und Softwareanalytiker stets wachsam sein und die Ergebnisse von KI-Modellen regelmäßig validieren. In der Balance zwischen Technologie und menschlichem Urteilsvermögen liegt
der Schlüssel zum Erfolg.