Business-Analyse mit KI: Anforderungen erheben, Entscheidungen vorbereiten

KI-Tagesseminar · 1 Tag

Mit LLMs vom Interviewprotokoll über User Stories bis zur Management-Vorlage

Das nehmen Sie mit

• Ein klares Bild, welche Schritte der Business-Analyse sich mit Machine Learning und generativer KI unterstützen lassen.
• Prompt-Vorlagen für wiederkehrende Analyseartefakte und ein Gespür, welche Daten in welches Tool dürfen.
• Routine darin, KI-Entwürfe für Anforderungen, User Stories und Diagramme auf Halluzinationen zu prüfen.
• Eine Management-Vorlage mit Optionen, Kennzahlen und offen gelegten Annahmen sowie ein 90-Tage-Plan.

Ablauf

1. Teil 1

   Modul 1 – Orientierung: Was KI in der Analysearbeit übernehmen kann

   • Machine Learning und generative KI aus Sicht der Business-Analyse: Muster in Daten gegenüber erzeugtem Text
   • Einsatzpunkte entlang des Analyseablaufs, von der Anforderungserhebung bis zur Entscheidungsvorlage
   • Realistische Erwartungen: welche Analyseaufgaben KI heute erledigt und welche Ihr Urteil verlangen
   • Live-Demo: Das Protokoll eines Stakeholder-Gesprächs wird zu nummerierten, strukturierten Anforderungen geordnet
   • Ihr Projektalltag: Protokolle, Abstimmungen und Dokumentation, die besonders viel Zeit binden
2. Teil 2

   Modul 2 – Werkzeugkasten: LLMs für Recherche, Verdichtung und Struktur

   • LLMs einsetzen, um Fachunterlagen und Altdokumente zu recherchieren, zusammenzufassen und zu gliedern
   • Prompting-Techniken wie Rollenvorgabe, Beispiele und Ausgabeformat für typische Analyseaufgaben
   • Übung: Sie formulieren Prompts für eine Lastenheft-Zusammenfassung und vergleichen die Antworten
   • Prompt-Vorlagen für wiederkehrende Artefakte wie Anforderungslisten oder Interviewleitfäden anlegen
   • Vertraulichkeit: welche Projekt- und Unternehmensdaten in welches KI-Tool gelangen dürfen
3. Teil 3

   Modul 3 – Artefakte: Anforderungen, Interviews und Diagramme mit KI erstellen

   • Entwürfe für Anforderungen und User Stories samt passender Akzeptanzkriterien erzeugen
   • Stakeholder-Interviews vorbereiten: Leitfragen ableiten, Mitschriften auswerten und verdichten
   • Prozess- und Kontextdiagramme aus textlichen Ablaufbeschreibungen ableiten lassen
   • Übung: Sie erstellen mit KI ein Analyseartefakt, etwa eine User Story, und überarbeiten es in mehreren Runden
   • Halluzinationen erkennen: erfundene Anforderungen, falsche Annahmen und Lücken gegen die Quelle prüfen
4. Teil 4

   Modul 4 – Entscheidung: Analyseergebnisse für das Management aufbereiten

   • Entscheidungsvorlagen auf Datenbasis erstellen und Lösungsoptionen nebeneinanderstellen
   • Business-Nutzen über Kennzahlen wie eingesparte Bearbeitungszeit oder Fehlerquote greifbar machen
   • Annahmen und Risiken offen dokumentieren, damit die Vorlage nachprüfbar bleibt
   • Übung: Sie verdichten die Ergebnisse einer Analyse zu einer kompakten Management-Vorlage
   • In Abstimmungen mit Fachbereich und Leitung auf belegte Fakten statt Bauchgefühl setzen
5. Teil 5

   Modul 5 – Transfer: Grenzen, Regeln und Ihr 90-Tage-Plan

   • Grenzen und Verantwortung: Bewertung, Priorisierung und Freigabe liegen bei Analystin oder Analyst
   • Datenschutz, KI-VO und interne Richtlinien bei der Arbeit mit Projektdaten beachten
   • Typische Fehler beim KI-Einsatz in der Analyse und wie Sie sie umgehen
   • Persönlichen Werkzeugkasten aus Tools und Prompt-Vorlagen zusammenstellen
   • 90-Tage-Plan mit konkreten ersten Schritten in Ihrem Projektumfeld