AI4RE – Künstliche Intelligenz im Requirements Engineering
Künstliche Intelligenz – insbesondere Large Language Models (LLMs) – verändert die Art und Weise, wie Anforderungen erhoben, dokumentiert, validiert und verwaltet werden. Doch wo stiftet KI im Requirements Engineering (RE)tatsächlich Nutzen, wo liegen ihre Grenzen und welche Risiken müssen berücksichtigt werden? In diesem praxisorientierten Tageskurs lernen Sie, wie KI verantwortungsvoll und zielgerichtet im Requirements Engineering eingesetzt werden kann. Sie erarbeiten ein fundiertes Verständnis moderner KI-Konzepte, lernen die Funktionsweise und Besonderheiten von LLMs kennen und erfahren, wie KI RE-Aktivitäten entlang des gesamten Lebenszyklus sinnvoll unterstützen kann. Der Kurs verbindet theoretische Grundlagen mit konkreten Anwendungsbeispielen, Best Practices für Prompt Engineering sowie Aspekten der KI-Governance und Compliance.
Online-Überprüfung möglich Foundation
Goals
- Die grundlegenden Konzepte moderner KI im Requirements Engineering erklären und einordnen
- Fähigkeiten, Grenzen und typische Risiken von Large Language Models (LLMs) realistisch beurteilen
- zielgerichtete Prompts formulieren und KI-Ergebnisse kritisch prüfen, validieren und verbessern
- Risiken, Verantwortlichkeiten und regulatorische Aspekte identifizieren und adressieren (z. B. Halluzinationen, Bias, Datenschutz, Vertraulichkeit, Human-in-the-Loop)
- typische Anwendungsszenarien von KI im Requirements Engineering bewerten und kontextabhängig einsetzen
- Vorbereitung für AI4RE Micro Credential von IREB
Target Groups
Inhalt
1. KI-Basics für Requirements Engineering
- Was ist KI – und was nicht?
- Überblick KI-Technologien im RE-Kontext (NLP, Vision, ML, Expert Systems)
- Realistische Einsatzmöglichkeiten und Grenzen von KI im RE
2. Large Language Models (LLMs) verstehen
- Grundlegende Konzepte von LLMs
- Kernmechanismus: Vorhersage statt Verständnis
- Probabilistische Generierung und ihre Konsequenzen für RE-Artefakte
3. Prompt Engineering im Requirements Engineering
- Bedeutung und Aufbau von Kontext
- Kontext richtig einsetzen (Rollen, Ziele, Qualitätskriterien)
- Prompting Patterns und Techniken für typische RE-Aufgaben
4. Risiken und Verantwortlichkeiten
- Typische Risiken beim Einsatz LLMs im RE (z.B. Halluzination, Bias)
- Datenschutz, Vertraulichkeit und Compliance
- AI Governance und Human-in-the-Loop
5. Anwendungsfälle für KI im Requirements Engineering
- Anforderungserhebung: Exploration, Interviewleitfäden, Transkription
- Dokumentation: Formulierung, Konsistenzprüfung, Glossare
- Validation: Erkennen von Widersprüchen, Unklarheiten und Qualitätsmängeln
- Requirements Management: Attribute, Priorisierung und Änderungsunterstützung
Zertifizierung
Das Training orientiert sich am aktuellen IREB AI4RE Lehrplan und unterstützt Sie dabei, optional ein AI4RE Micro-Credential (digitales Micro-Badge) zu erwerben. Dafür steht eine freiwillige Online-Überprüfung zur Verfügung.
Certified Trainings
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