GenAI-assisted Requirements Engineering

Das Seminar „GenAI-assisted Requirements Engineering“ ist ideal für Fachkräfte, die ihre Kenntnisse im Bereich Requirements Engineering vertiefen und dabei die Möglichkeiten von GenAI verantwortungsbewusst nutzen möchten. Sie erlernen, wie Sie professionelle Prompts entwickeln und die Vorschläge der GenAI mit technischem Urteilsvermögen bewerten können, um vage Anforderungen in qualitativ hochwertige Resultate zu verwandeln.

Künstliche Intelligenz hat das Labor längst verlassen und ist in den Büros angekommen, was insbesondere für das Requirements Engineering gilt. Dieser eintägige, praxisorientierte Erweiterungskurs richtet sich an Profis, die bereits über CPRE-Foundation-Level-Wissen verfügen und GenAI-nahtlos in ihre Arbeitsprozesse integrieren wollen. Der Kurs vermittelt, wie Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT die Kommunikation mit Stakeholdern optimieren, um Anforderungen klarer zu formulieren und zu bewerten.

Durch praxisnahe Übungen und Live-Demonstrationen erlernen Sie den sicheren Einsatz von GenAI. Sie schulen Ihren Umgang mit unklaren E-Mails, Richtlinienausschnitten und unvollständigen Diagrammen, um GenAI präzise und zielgerichtet zu nutzen. Am Ende des Kurses gestalten Sie Ihr eigenes praktisches „Toolkit“ basierend auf klaren Qualitätsrichtlinien. Dabei wird auch auf die ethischen und praktischen Grenzen der Nutzung von LLMs in beruflichen Situationen eingegangen.

Besonders vorteilhaft ist die Möglichkeit, technologische Werkzeuge direkt anzuwenden und so Ihre Kompetenz im alltäglichen Berufsleben erheblich zu steigern. Nutzen Sie die Gelegenheit und sichern Sie sich wertvolle Kenntnisse für Ihren Berufsalltag.

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