Was kommt nach Requirements Engineering?

Die meisten Entwickler haben bereits KI-Codierungstools ausprobiert oder erwarten dadurch Verbesserungen bei der Umsetzung von Kundenanforderungen. Doch selbst die leistungsfähigsten KI-Systeme unterliegen einem fundamentalen Prinzip: Die Qualität ihrer Ausgabe wird maßgeblich durch die Qualität der Eingabe bestimmt. Während Menschen implizit Domänen- und Unternehmenswissen nutzen, verwenden KI-Sy..

Requirements haben 1994 objektive Messbarkeit in die SW-Entwicklung gebracht, damals etwas Neues in der jungen Branche. Und 2035? In zehn Jahren werden Requirements vielleicht – neben Architektur – das Einzige sein, was von der heutigen SW-Entwicklung übrig bleibt. Abschließend begründet ein historischer Vergleich, warum die Welt mit KI nicht weniger, sondern mehr SW-Entwickler brauchen wird.

In dem Schwerpunkt dieser Edition geht es um Requirements Engineering, genauer darum, was (möglicherweise) nach Requirements Engineerings kommt. Requirements, das sind Anforderungen. Das ist ein Begriff, den ich mittlerweile zu vermeiden suche. Und ich versuche auch, meinen Kunden nahezubringen, dass der Begriff in der Regel nicht mehr passend ist.

Die jüngsten Erfolge von AlphaEvolve in der automatisierten Entwicklung mathematischer Algorithmen haben die KI-Community beeindruckt – doch ein direkter Vergleich zeigt: In vielen kritischen Anwendungsfällen sind klassische Optimierungsverfahren den GenAI-Lösungen überlegen. Diese Erkenntnis öffnet den Blick für ein differenzierteres Verständnis der Stärken und Grenzen generativer KI – und für hy..

Einige Product Owner verbringen 70 Prozent ihrer Zeit mit administrativen Tasks statt strategischer Produktarbeit. Agile Frameworks haben die ursprünglich integrierte Rolle fragmentiert. KI-Agenten automatisieren Dokumentationsaufgaben und ermöglichen die Rückkehr zur strategischen Product-Manager-Rolle. Product Owner entwickeln sich zu strategischen Produktarchitekten.