GenAI-assisted Requirements Engineering

Wer im Requirements Engineering bereits über Grundkenntnisse verfügt, gewinnt mit diesem praxisnahen Tagesseminar die Fähigkeit, generative KI strukturiert, effizient und ethisch reflektiert in den Arbeitsalltag zu integrieren. Im Mittelpunkt steht das professionelle Erstellen von Prompts sowie das kritische Bewerten von KI-Vorschlägen mit technischem Urteilsvermögen.

Die Weiterbildung GenAI-assisted Requirements Engineering richtet sich gezielt an Fachleute mit CPRE-Foundation-Level-Kenntnissen, die GenAI verantwortungsbewusst und wirkungsvoll in ihr RE-Toolkit aufnehmen möchten. Du lernst, wie sich vage Anforderungen in konkrete, hochwertige und testbare Ergebnisse überführen lassen.

Ein zentraler Schwerpunkt liegt darauf, wie Large Language Models wie ChatGPT die Kommunikation mit Stakeholdern beschleunigen, für mehr Klarheit sorgen sowie text- und modellbasierte Anforderungen erzeugen oder im Review beurteilen können. Anhand von Live-Demos und realitätsnahen Übungen – etwa unklare E-Mails, Richtlinienauszüge oder unvollständige Diagramme – baust Du praxistaugliche Kompetenzen auf.

So entwickelst Du ein fundiertes Verständnis dafür, wo GenAI echten Mehrwert schafft und wo ihre Grenzen liegen. Der Kurs vermittelt zugleich einen pragmatischen Blick auf ethische Fragestellungen im beruflichen Umfeld.

Zum Abschluss erhältst Du als nachhaltigen Vorteil ein praktisches Toolkit mit Qualitätsrichtlinien, das Dir den verantwortungsvollen und zielgerichteten Einsatz generativer KI in der täglichen RE-Praxis dauerhaft erleichtert.

kapitel 1 – grundlagen von genai und prompt engineering

• Verstehen, was GenAI ist und was nicht – ohne Fachjargon, nur mit praktischen Modellen
• Lerne die Grundlagen des Promptings und die Funktionsweise von LLMs kennen
• 5 Demos/praktische Übungen
• 🛠 Ergebnis: Solides mentales Modell des LLM-Verhaltens und grundlegende Prompting-Muster

kapitel 2: prompt engineering in der anwendungsentwicklung

• Entdecke strukturierte Prompting-Techniken, indem Du verschiedene wiederverwendbare Muster ausprobierst
• Verwende GenAI für RE-spezifische Szenarien: Empathie-Mapping, Devil's Advocacy, Konfliktlösung
• 8 Übungen
• 🛠 Ergebnis: Prompts, die kritisch denken und nicht blind folgen

kapitel 3 – genai und anforderungen in natürlicher sprache

• Übersetze vage Anforderungen in klaren, testbaren Text
• Übe Phrasenvorlagen und den Aufbau eines Glossars
• 5 Übungen
• 🛠 Ergebnis: KI, die die Klarheit verbessert und keine Verwirrung stiftet

kapitel 4 – genai und anforderungen als modelle

• Generiere Diagramme aus Prompts mit PlantUML oder Mermaid (Anwendungsfall, Klasse, Aktivität, Zustand)
• Bewerte, welches Modell den größten Mehrwert bietet
• 5 Übungen
• 🛠 Ergebnis: Schlanke, relevante und iterative Modellierung

kapitel 5 – genai und qualitätsmerkmale und einschränkungen in anforderungen

• „Schnell“, „sicher“ und „intuitiv“ in messbare, überprüfbare Klauseln umwandeln
• Standards wie OWASP und ISO 25010 in GenAI-Eingabeaufforderungen anwenden
• Als praktischen Bonus eine GDPR-Einschränkungsprüfung hinzufügen
• 4 Übungen
• 🛠 Ergebnis: KI als Partner für Qualität, nicht als "Übertreiber"

kapitel 6 – der weg in die zukunft

• Diskutiere Halluzinationen, veraltete Daten, Kundenvertraulichkeit und die Grenzen von GenAI
• Lerne, interne GenAI-Pilotprojekte mit einem schrittweisen Einführungsplan zu planen
• Demos und Checklisten enthalten
• 🛠 Ergebnis: Realistischer Fahrplan für die Einführung von GenAI in Deiner RE-Praxis