Kaiserslautern - In vielen Betrieben des Mittelstands ist man bestrebt, die Effizienz zu steigern.

Tipps für die Effizienzsteigerung im Mittelstand durch KI. Dies wird jedoch häufig durch Projektverzögerungen oder Budgetüberschreitungen ausgebremst, was häufig auf ein unzureichendes Anforderungsmanagement zurückzuführen ist. Wichtige Anforderungen werden übersehen, Prozessabläufe bleiben unklar und es fehlen die richtigen Werkzeuge. Diese Arbeitsweise verschwendet finanzielle und zeitliche Ressourcen und führt zu Frustration unter der Belegschaft.

Abhilfe schaffen kann hier die künstliche Intelligenz, denn sie ist in der Lage, zahlreiche Prozesse zu automatisieren, Daten zu analysieren und Fehlerpotenzial direkt aufzuzeigen. Dies steigert die Effizienz enorm, vorausgesetzt, es wurden klare Ziele gesetzt und die geeignete Anforderungsmanagement-Software mit darin enthaltener KI ausgewählt. Mit den richtigen Voraussetzungen ist es möglich, das Anforderungsmanagement in mittelständischen Unternehmen zu verbessern und so eine eindeutige Effizienzsteigerung zu erwirken, was sowohl den Mitarbeitern als auch den Kunden zugutekommt.

Bessere Projektqualität durch Analyse und Abgleiche mit früheren Anforderungen

Da die KI in der Lage ist, eine Datenanalyse automatisiert durchzuführen, können Abläufe so effizienter gestaltet werden. Mit einem automatisierten Abgleich von Elementen mehrerer Projekte kann dadurch geprüft werden, ob ein bestimmtes Element schon einmal in einem Projekt eingesetzt wurde. Die KI findet nicht nur wörtliche Übereinstimmungen, sondern nimmt auch einen inhaltlichen Abgleich vor. Dadurch zeigt sich, welche Inhalte aus früheren Projekten wiederverwendet werden können. Dies reduziert den initialen Aufwand bei neuen Projekten und gestaltet Projekte konsistenter.

Eine Analyse bereits erfasster Anforderungen kann zudem dazu genutzt werden, zu untersuchen, ob identische oder ähnliche Anforderungen zum wiederholten Mal im selben Projekt erstellt wurden. Liegt eine Übereinstimmung vor, erfolgt eine Meldung der KI. Der Nutzer kann die doppelte Anforderung auf Missverständnisse und Widersprüche untersuchen. Dadurch lassen sich Fehler und Probleme bei der Entwicklung verhindern, Anforderungen bleiben konsistent und die Projektqualität und -effizienz werden gesteigert.

Auch konkrete Arbeitsvorschläge, die auf vorhandenen Daten und Modellen im Tool basieren, kann die KI geben. Eine solche Arbeitsassistenz erkennt, wenn eine Teilaufgabe abgeschlossen ist oder eine neue Anforderung erstellt wurde, zeigt Verbindungen zu anderen Anforderungen auf und informiert darüber, wie diese miteinander verlinkt werden müssen. Dadurch werden die nachfolgend durchzuführenden Schritte erkannt und benannt, während sich die verantwortliche Person ganz auf die Arbeitsausführung fokussieren kann. Gibt es Konflikte zwischen Anforderungen, erkennt die KI auch diese, sodass sie rechtzeitig erkannt und beseitigt werden. So erfolgt die Projektarbeit effizienter und die Qualität der Ergebnisse erhöht sich ebenfalls.

Gezielte Qualitätsprüfung und Unterstützung bei der Neuerstellung von Anforderungen

Die KI-basierte Qualitätsprüfung von Anforderungstexten stellt darüber hinaus sicher, dass diese den festgelegten Standards für Vollständigkeit und Verständlichkeit entsprechen. Die künstliche Intelligenz kann dabei die Texte analysieren, ungenaue oder vage Formulierungen ausmachen und nachfolgend konkrete Verbesserungsvorschläge geben. Damit erreicht man eine wesentlich höhere Qualität der Anforderungen, Konsistenz und eine bessere Verständlichkeit für alle Beteiligten.

Nicht zuletzt kann die künstliche Intelligenz unterstützen, indem sie automatisch Formulierungsvorschläge macht. Ein Beispiel: Ein Automobilhersteller plant die Integration einer neuen Sitzheizung in seine Fahrzeuge. Diese Sitzheizung soll sich automatisch an die Körpertemperatur der Personen anpassen. Die KI kann dann Anforderungen auf dieser Basis vorschlagen. Während die manuelle Anforderung lautet: "Die Sitzheizung soll sich an die Körpertemperatur anpassen und die Person schnell erwärmen, ohne eine Überhitzung zu verursachen", gibt die KI den Vorschlag: "Die Sitzheizung darf eine maximale Temperatur von 40 Grad nicht überschreiten, um eine Überhitzung zu verhindern." Diese Möglichkeit erleichtert es den Mitarbeitern, Anforderungen präziser und klarer zu erstellen und reduziert den manuellen Aufwand.

Über Dr. Sebastian Adam:

Dr. Sebastian Adam ist der Geschäftsführer der OSSENO Software GmbH. Er ist Experte für Softwarelösungen im Anforderungsmanagement und unterstützt seine Kunden täglich dabei, Projekte besser zu strukturieren, zu verwalten und zu optimieren. Auf diese Weise können sie ihr Anforderungsmanagement professionalisieren und die Produktentwicklungsprozesse verschlanken. Mehr Informationen unter: https://www.osseno.com/

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