Durch den Einsatz von KI können Menschen neue Aspekte in den Problemlösungsprozess einbeziehen. KI-Tools verbessern nicht nur die Qualität und Vollständigkeit der Anforderungen durch gründliche Analysen und Auswirkungsabschätzungen bei Änderungen, sondern liefern auch wertvolle Verbesserungsvorschläge. Spezifikationen können so kontinuierlich, feature-basiert, iterativ und inkrementell weiterentwickelt werden (Continuous Development).

Die Automatisierung routinemäßiger Aufgaben durch KI spart wertvolle Zeit und Ressourcen. Das Suchen, Zusammenfassen und Aufbereiten von Informationen, sowie die Prüfung der Konsistenz verschiedenster Arbeitsergebnisse kann mit KI deutlich erleichtert werden.

In der heutigen Zeit, in der Funktionsumfang, Datenmenge und Systemkomplexität stetig zunehmen, spielt KI eine unersetzliche Rolle. Die KI identifiziert Zusammenhänge und leitet aus unterschiedlichen Anforderungsquellen eine konsistente, verfolgbare Anforderungsbasis (wie z. B. Use Cases, User Stories, Aktivitätsdiagramme) ab. 

Anschließend unterstützt die KI, wenn aus den Anforderungen eine passende Architektur mit unterschiedlichen Sichten (wie Dekomposition des Systems, Definition der Schnittstellen) entworfen werden soll. Dies ermöglicht es den Fachkräften, sich auf die komplexeren und kreativeren Aspekte ihrer Arbeit zu konzentrieren, und stellt sicher, dass die Entwicklung effizient und effektiv vorangetrieben werden. 

Einer der wichtigsten Anwendungsbereiche von KI im RE ist die Anforderungs- und Sprachanalyse. KI kann eingesetzt werden, um Anforderungsdokumente zu analysieren, Schlüsselbegriffe und -konzepte zu identifizieren, Inkonsistenzen aufzudecken und Vorschläge zur Verbesserung der Anforderungsqualität zu machen. Dieser Prozess kann nicht nur die Qualität von Anforderungen erhöhen, sondern auch Zeit sparen und Missverständnisse reduzieren. 

KI kann auch im Bereich des MBSE eine zentrale Rolle spielen. Durch die Analyse von Modellen und die Generierung von Sichten (z. B. als SysML v2 Code oder Diagramm) kann KI helfen, anspruchsvolle und komplexe Systeme zu verstehen und zu entwerfen. KI kann zum Beispiel bei der Identifizierung von Systeminteraktionen, der Unterstützung von Designentscheidungen oder der Vorhersage potenzieller Systemfehler wertvolle Dienste leisten. 

Durch das Trainieren von KI mit breitem Wissen verschiedenster Branchen lässt sich die Analyse des Systemkontextes nicht nur beschleunigen, sondern auch qualitativ verbessern. Zudem lassen sich mit Hilfe von KI die Auswirkungen aus dem Systemkontext auf Entwicklungsartefakte wie z. B. Anforderungen und Architektur leichter und schneller aufzeigen. Auch der Dialog mit den internen und externen Stakeholdern lässt sich verbessern, z. B. durch Prototypen, Testfallgenerierung und Simulation verbessern. Hier ermöglicht KI einen erleichterten Zugang und damit einen gestiegenen Nutzen im Engineering. 

Mit Hilfe von KI haben Menschen neue Möglichkeiten zu Wissenslokation und -Vermittlung. KI kann fachliche Zusammenhänge erläutern und visualisieren, aber auch bei der Erstellung von Methodenleitfaden inkl. fachlicher Beispiele, Verweise auf weiterführende Standards und Toolhandhabung unterstützen. Ein Chatbot kann verschiedene Wissensquellen bei der Beantwortung individueller Fragen einbeziehen. So wird KI an vielen Stellen zu einem zum Coach und Kollegen im Engineering Alltag. 

KI kann dabei helfen, detaillierte und realistische Personas zu entwickeln, die auf realen Daten und Verhaltensmustern basieren, um die Bedürfnisse und Erwartungen der Nutzer besser zu verstehen.

KI-Systeme können automatisch relevante gesetzliche und normative Anforderungen für spezifische Produkte oder Branchen identifizieren und zusammenstellen. 

Durch die Analyse von Gesetzestexten kann KI helfen, spezifische Anforderungen für ein Produkt oder einen Prozess zu identifizieren und zu formulieren. 

KI kann genutzt werden, um Anforderungen gemäß vorgegebenen Templates oder Standards zu formulieren, was die Konsistenz und Qualität der Anforderungsdokumente verbessert.

KI-Tools können Anforderungsdokumente analysieren und Vorschläge machen, wo Informationen fehlen könnten oder unklar sind. 

KI kann dabei unterstützen, aus den Anforderungen eine kohärente und effiziente Systemarchitektur zu entwickeln.

Aus Sicherheitszielen können mithilfe von KI relevante Anforderungen und grundlegende Architekturen abgeleitet werden.

KI kann bei der Entscheidungsfindung helfen, ob Komponenten intern entwickelt oder extern bezogen werden sollen. 

KI kann den Prozess der Angebotseinholung sowohl aus Auftragnehmer- als auch aus Auftraggeberperspektive effizienter gestalten. Zum Beispiel können Vergleiche von Lastenheften mit bestehenden Systemspezifikationen unterstützt werden. 

KI kann helfen, das Management von Produktvarianten und Plattformen zu optimieren, indem sie Muster und Beziehungen zwischen verschiedenen Produktversionen analysiert. 

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