KI im Requirements Engineering: Effizienz neu gedacht

KI im Requirements Engineering neu gedacht: Mit Findwise I3 analysieren, strukturieren und optimieren Sie Anforderungen schneller, klarer und skalierbarer als je zuvor.

Lukas Keller / Juni 11, 2025

KI für klare Anforderungen – schnell, skalierbar und präzise!

Klare Anforderungen sind der Schlüssel zu planbarem Erfolg – und dabei unterstützen wir Sie, Zeit und Aufwand spürbar zu reduzieren. Mit intelligenten, KI-gestützten Methoden machen wir den oft komplexen und zeitintensiven Prozess der Anforderungsanalyse effizienter und entlasten Ihre Teams nachhaltig. So schaffen Sie mehr Raum für kreative und wertschöpfende Aufgaben.

 

Die Herausforderung: Anforderungen aus unterschiedlichsten Quellen

Ob regulatorische Vorgaben, Benutzerbedürfnisse oder technische Rahmenbedingungen – Anforderungen kommen häufig in unterschiedlichen Formaten und Qualitäten. Business Analyst:innen investieren daher viele Stunden in das manuelle Erfassen, Sortieren und Validieren mit vorhanden Repositories dieser Informationen. Dabei entstehen häufig:
• Ambiguität durch mehrdeutige Formulierungen
• Inkonsistenz bei widersprüchlichen Dokumenten
• Unvollständigkeit durch fehlende oder fragmentierte Inputs

Das führt oft zu Verzögerungen, zusätzlichen Kosten, erhöhtem Aufwand und reduziert die Qualität des Projektes.

 

Die Lösung: KI-gestütztes Requirements Engineering in Hochgeschwindigkeit mit unserer AI search Platform (Findwise I3)

Mit unseren individuellen AI-Driven System Requirements Lösungen automatisieren wir die Analyse, Strukturierung und Aufbereitung von Anforderungen – basierend auf modernster generativer KI.

 

Stärken unsere Gesamt­lösung (Findwise I3 + LLM + UI + ALM-Integration):

  • Ganzheitliche Datenbasis: Findwise I3 sammelt und indiziert alle Anforderungen (Word, PDF, Excel, ALM) in einem leistungsstarken Suchindex und durch Elasticsearch.
  • Domänenspezifische KI-Intelligenz: LLM ist mit den Firmen-Daten feinjustiert, erkennt Automotive-Fachsprache und schlägt präzise Tags sowie ASIL-Einstufungen vor.
  • Automatisiertes Tagging & Review: KI-Vorschläge werden in der Web-UI angezeigt – der Anwender akzeptiert, lehnt ab oder passt an, Feedback fließt zurück ins Modell.
  • Nahtlose ALM-Integration: Nach Freigabe importiert das System validierte Tags und Klassifizierungen direkt in Ihrem ALM, wodurch Konsistenz und Nachvollziehbarkeit gewährleistet sind.
  • Skalierbarkeit & Zukunftssicherheit: I3-Plattform ist modular und Cloud-fähig, sodass neue Datenquellen, Use-Cases oder Chatbot-Funktionen jederzeit ergänzt werden können. Somit sind neben dem Requirements Engineering unzählige weitere Ansatzpunkte möglich.

Process_RequirementsEngineering

Was die Lösung leistet:

  • Automatische Erkennung funktionaler und nicht-funktionaler Anforderungen
  • Aufbereitung als User Story Map für bessere Übersicht und Priorisierung
  • Identifikation von Lücken, Dubletten und widersprüchlichen Anforderungen
  • Direkter Export der Ergebnisse in Tools wie Polarion, IBM DOORs, Jira oder Azure DevOps

Ergebnis: Deutlich weniger manueller Aufwand in der initialen Projektphase – bei gleichzeitig verbesserter Qualität und Transparenz.

 

So funktioniert’s – in 4 Schritten

  1. Dokumente einspeisen: Interviews, Spezifikationen, Prozessdokumente
  2. Lernen von Bestandsdaten: Bestehende Anforderungen, Muster und Vokabular werden automatisch erkannt
  3. KI analysiert: Strukturiert und klassifiziert Anforderungen, erkennt Lücken und Konflikte
  4. Output nutzen: User Story Map generieren, Stories verfeinern, direkt exportieren

Optional: Als Teil eines Chatbots nutzbar – für interaktive Verfeinerung und sofortige Ergebnispräsentation.

 

Was unseren Ansatz ausmacht

  • Schnelligkeit: Deutliche Beschleunigung der Analysephase
  • Klarheit: Einheitliches Format, konsistente Sprache
  • Zukunftssicherheit: Anbindung an Standards wie ISO 26262, ASPICE
  • Skalierbarkeit: Ideal für große, komplexe Projekte mit tausenden Anforderungen

 

Einsatzszenarien – von Idee bis Testplan

Unsere Lösung unterstützt:

  • Pre-Discovery-Phasen: Grobkonzepte durch initiale Anforderungen konkretisieren
  • Storygenerierung: Automatische Ableitung von User Stories aus bestehenden Dokumenten
  • Compliance-Mapping: Validierung von Anforderungen nach branchenspezifischen Normen (z. B. Automotive)
  • Testfallgenerierung: Ableitung von Tests aus User Stories

 

Sie wollen mehr erfahren? Sprechen wir darüber.


Wir bei Tietoevry Create entwickeln Technologien mit klarem Fokus: Ihre Produktentwicklung effizienter, sicherer und zukunftsorientierter zu gestalten. Gemeinsam bringen wir Struktur in Ihre Anforderungen – und Geschwindigkeit in Ihre Projekte.

 

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Lukas Keller
Head of Market Germany, Tietoevry Create

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