Der Business Analyst fungiert als zentrale Verbindung zwischen den Fachabteilungen und der Entwicklungsabteilung. Er ist verantwortlich für die Erfassung und Analyse der Anforderungen aus den Fachabteilungen, die Entwicklung von Lösungsstrategien und die Überwachung ihrer Umsetzung in eine funktionsfähige Applikation durch das Entwicklungsteam.

Obwohl eine Künstliche Intelligenz (KI) den Business Analysten nicht ersetzen kann, bietet sie wertvolle Unterstützung bei seiner Arbeit. Die Effektivität dieser Unterstützung hängt stark von der Präzision ab, mit der der Business Analyst die Anfragen an die KI formuliert. Daraus ergibt sich für den Business Analysten eine neue Anforderung:

                                                                     Der KI Prompt

Die Anfrage an eine KI um ein bestimmtes Ergebnis zu erhalten.

Das Anforderungsmanagement ist ein entscheidender Schritt in der Produktentwicklung, um sicherzustellen, dass die endgültigen Projektergebnisse den Bedürfnissen der Kunden und internen Beteiligten entsprechen. Hier sind einige Möglichkeiten, wie KI IT Business Analysten bei dieser Aufgabe unterstützen kann:

Automatisierte Anforderungserfassung

KI kann Textanalyse und Natural Language Processing (NLP) nutzen, um aus verschiedenen Quellen (z. B. E-Mails, Dokumenten, Chats) automatisch Anforderungen zu extrahieren. So werden manuelle Erfassungsprozesse beschleunigt.

Anforderungsvalidierung

KI kann Anforderungen auf Konsistenz, Vollständigkeit und Verständlichkeit prüfen. Beispielsweise kann sie auf Widersprüche zwischen verschiedenen Anforderungen hinweisen.

Priorisierung

KI kann bei der Priorisierung von Anforderungen helfen, indem sie historische Daten, Geschäftsziele und Stakeholder-Präferenzen berücksichtigt. So können Business Analysten fundierte Entscheidungen treffen.

Änderungsmanagement

KI kann Änderungen an Anforderungen verfolgen und automatisch Benachrichtigungen senden, wenn sich etwas ändert. Dies hilft, den Überblick zu behalten.

Automatisierte Anforderungserfassung

KI kann Textanalyse verwenden, um aus Dokumenten, E-Mails oder Chatverläufen automatisch Anforderungen zu extrahieren. Zum Beispiel könnte eine KI-Plattform automatisch relevante Informationen aus Kunden-E-Mails filtern und in eine strukturierte Form bringen.

Natural Language Processing (NLP)

KI-Modelle können natürliche Sprache verstehen und interpretieren. Ein Beispiel wäre ein Chatbot, der mit Stakeholdern interagiert, um Anforderungen zu klären oder zu verfeinern.

Automatisierte Anforderungsvalidierung

KI kann Anforderungen auf Konsistenz, Vollständigkeit und Verständlichkeit prüfen. Wenn ein Stakeholder eine Anforderung ändert, kann die KI automatisch überprüfen, ob dies Auswirkungen auf andere Teile des Systems hat.

Vorlagen und Mustererkennung

KI kann vorhandene Anforderungsdokumente analysieren und Muster erkennen. Auf dieser Grundlage kann sie Vorlagen für neue Projekte erstellen oder Ähnlichkeiten zwischen verschiedenen Anforderungen aufzeigen.

Transkription

Videokonferenzapplikationen wie Microsoft Teams bieten die Möglichkeit der Aufzeichnung von Videokonferenzen und der Livetranskription. Ist die Videokonferenz beendet kann die Transkription als Text herunter geladen werden. Über eine KI kann aus dem Transskript nicht nur ein Protokoll, sondern auch eine Anforderungsextraktion erstellt werden.

Lösung und Konzeption

 Eine KI kann bei der Erstellung von IT-Lösungen und der IT-Konzeption auf verschiedene Arten unterstützen, indem sie komplexe Daten analysiert, Muster erkennt und fundierte Empfehlungen gibt. Hier sind einige Beispiele:

Anforderungsanalyse und Priorisierung:

Eine KI kann große Mengen von Anforderungsdokumenten analysieren und gemeinsame Themen, Muster und Widersprüche erkennen. Sie kann auch dabei helfen, Anforderungen zu priorisieren, basierend auf historischen Daten, dem Geschäftsziel und anderen relevanten Faktoren.

User Experience (UX) Design:

KI-gestützte Analysen von Nutzerverhalten auf Websites oder in Apps können dabei helfen, UX-Probleme zu identifizieren. Zum Beispiel könnte eine KI Heatmaps und Clickstream-Analysen verwenden, um zu verstehen, wie Benutzer mit einer Schnittstelle interagieren, und darauf basierend Verbesserungsvorschläge machen.

Sprachverarbeitung für Anforderungsbeschreibungen:

KI-Modelle für natürliche Sprachverarbeitung können Anforderungsdokumente analysieren und extrahieren automatisch Schlüsselaspekte wie Funktionalitäten, Eingabemethoden oder Benutzerrollen. Das kann helfen, Anforderungen schneller zu verstehen und besser zu dokumentieren.

Sicherheitsprüfung und Risikoanalyse:

KI kann dabei helfen, potenzielle Sicherheitslücken oder Risiken in der IT-Lösung zu identifizieren, indem sie automatisierte Sicherheitsscans durchführt und Anomalien im Verhalten oder in den Konfigurationen erkennt. Auf dieser Grundlage können dann Maßnahmen zur Risikominimierung empfohlen werden.

Diese Beispiele verdeutlichen, wie KI in verschiedenen Phasen der IT-Entwicklung und Konzeption eingesetzt werden kann, um Prozesse zu beschleunigen, Fehler zu reduzieren und bessere Lösungen zu entwickeln.

UX Design und Layout

Eine KI kann bei der Erstellung von UX (User Experience) und dem Layout auf verschiedene Weisen unterstützen. Hier sind einige Möglichkeiten, wie das geschehen kann, zusammen mit einem Beispiel:

Datengesteuerte Entscheidungen

Eine KI kann Datenanalysen durchführen, um zu verstehen, wie Benutzer mit ähnlichen Designs interagieren. Basierend auf diesen Erkenntnissen kann die KI Vorschläge für UX-Elemente und Layouts machen, die die Benutzererfahrung verbessern.

Generierung von Designvorschlägen

KI-Systeme können automatisch verschiedene Designvorschläge generieren, basierend auf den gegebenen Anforderungen und den gesammelten Daten über Benutzerpräferenzen. Diese Vorschläge können dann vom Designer überprüft und angepasst werden.

Automatisierte Layoutoptimierung

KI kann bei der Optimierung des Layouts helfen, indem es automatisch Elemente platziert und anordnet, um eine bessere visuelle Hierarchie und Benutzerfreundlichkeit zu erreichen. Dies kann durch Algorithmen geschehen, die die Platzierung von Elementen basierend auf festgelegten Regeln oder maschinellem Lernen optimieren.