KI in der Produktentwicklung: Aufgaben, Anforderungen und Tests

KI in der Produktentwicklung unterstützt beim Auswerten von Material, Formulieren von Anforderungen und Vorbereiten von Tests. Der Einsatz muss zu einer konkreten Aufgabe passen. Die Verantwortung für Produktentscheidungen, fachliche Richtigkeit und Freigabe bleibt bei den zuständigen Personen.

Dieser Artikel trennt KI als Arbeitswerkzeug im Entwicklungsteam von KI als Bestandteil eines Produkts. Die Beispiele sind fiktiv und dienen der Planung. Sie belegen weder eine feste Zeitersparnis noch die Sicherheit einer bestimmten technischen Umsetzung.

Zur Vertiefung: Fachwissen beim betrieblichen KI-Einsatz berücksichtigen.

Zwei unterschiedliche Einsatzwege

Ein Team kann beim ersten Weg beginnen, ohne ein KI-Feature zu entwickeln. Umgekehrt braucht ein KI-Feature zusätzliche technische Tests und Betriebskontrollen. Eine gute Textvorlage ersetzt diese nicht.

Phase 1: Kundenmaterial auswerten

KI kann Aussagen aus bereitgestelltem Material ordnen und offene Fragen markieren. Die Quelle muss erkennbar bleiben. Das Modell darf aus einer einzelnen Aussage weder eine Markthäufigkeit noch ein repräsentatives Bedürfnis ableiten.

Fiktives Beispiel: In Gespräch A fehlt eine Exportfunktion, in Gespräch B ist die vorhandene Exportfunktion schwer auffindbar. Eine brauchbare Auswertung hält beide Befunde getrennt. "Alle Kunden brauchen einen neuen Export" ist durch diese Quellen nicht belegt.

Der Auftrag lautet: Ordne Aussagen nach Problem, Kontext und Quelle. Trenne Beobachtung von Interpretation. Nenne fehlende Informationen und erfinde keine Häufigkeiten. Die Produktverantwortung entscheidet, welche weiteren Gespräche oder Prüfungen nötig sind.

Phase 2: Anforderungen prüfbar formulieren

Aus einer Idee muss ein beobachtbares Verhalten werden. "Die Anwendung soll intelligent helfen" lässt sich nicht abnehmen. Für eine Dokumentensuche ist beispielsweise prüfbar: Die Antwort nennt die tatsächlich verwendete Dokumentfassung; ohne passende Quelle bleibt die Frage offen.

Der Artikel KI-Anforderungen prüfbar machen enthält eine ausführlichere Vorlage. Die Fachseite muss bestätigen, ob die Kriterien das tatsächliche Problem abdecken.

Phase 3: Entwürfe und Implementierung unterstützen

Ein Assistent kann Spezifikationen, Testentwürfe oder Codeänderungen vorbereiten. Das Team muss diese gegen Anforderungen und bestehende Schnittstellen prüfen. Aus einem erfolgreichen Einzeltest folgt keine Freigabe für das gesamte Produkt.

Für Code gehören mindestens die betroffenen Funktionen, Fehlerfälle und vorhandenen Sicherheitsanforderungen in die Prüfung. Für eine Textfunktion müssen ausser einer korrekten Beispielausgabe auch fehlende Angaben und widersprüchliche Quellen getestet werden.

Lege fest, welche Arbeit der Assistent vorbereiten darf und welche Aktionen eine ausdrückliche Freigabe benötigen. Ein Vorschlag für eine Änderung ist kein Auftrag, produktive Daten oder Berechtigungen zu verändern.

Phase 4: Qualität vor dem Release prüfen

Leite Testfälle aus dem vorgesehenen Einsatz ab. Eine feste Zahl an Beispielen ist keine allgemeine Qualitätsgarantie. Wichtig ist die Abdeckung relevanter Aufgaben und Fehlerfolgen.

Für eine Wissensfunktion müssen Suche und generierte Antwort getrennt geprüft werden. RAG für Unternehmenswissen erklärt diese Unterscheidung. Für fachliche Texte liefert die Checkliste für KI-Ergebnisse einen Einstieg.

Phase 5: Betrieb und Feedback organisieren

Nach der Veröffentlichung braucht das Produkt eine Zuständigkeit für Fehler, Quellenpflege und Änderungen. Nutzer müssen problematische Ergebnisse melden können. Die verantwortliche Person entscheidet, ob eine Korrektur, Einschränkung oder Abschaltung nötig ist.

Protokolle helfen nur, wenn die relevanten Informationen vorhanden und auswertbar sind. Gleichzeitig muss feststehen, welche Inhalte überhaupt gespeichert werden dürfen. Umfang und Aufbewahrung sind am konkreten Einsatz zu klären.

Ein Modell- oder Quellenwechsel ist ein Anlass, betroffene Tests zu wiederholen. Das Team dokumentiert, welche Fassung geprüft wurde. Sonst lässt sich ein späterer Qualitätsunterschied nicht nachvollziehbar zuordnen.

Den ersten Einsatz im Produktteam auswählen

Für den Einstieg empfehle ich eine vorbereitende Aufgabe, die das Team beurteilen kann: Interviewaussagen mit Quellen ordnen, Anforderungen präzisieren oder Testfälle aus einer freigegebenen Spezifikation ableiten. Der Use-Case-Vergleich hilft bei der Auswahl.

Erfasst die gesamte Bearbeitungszeit einschliesslich Review und Korrektur. Eine lange Ausgabe ist kein Qualitätsmerkmal. Prüft, ob die Arbeit für die nächste Produktentscheidung tatsächlich nutzbar ist.

Im Team-Pilot üben Mitarbeiter eine solche Aufgabe mit klaren Kriterien. Im Erstgespräch besprechen wir den Ausgangspunkt. Eine Schulung und die technische Entwicklung eines KI-Features sind unterschiedliche Leistungen und müssen entsprechend abgegrenzt werden.

Häufige Fragen

Wie unterstützt KI die Produktentwicklung?

Sie kann Material ordnen, Anforderungen formulieren und Testentwürfe vorbereiten. Fachliche Bewertung und Produktentscheidungen bleiben bei den zuständigen Personen.

Ist KI im Entwicklungsprozess dasselbe wie ein KI-Feature?

Nein. Ein Arbeitswerkzeug unterstützt das Team. Ein KI-Feature ist Teil des Produkts und benötigt zusätzliche technische Abnahme und Betriebskontrollen.

Wie prüft ein Team ein KI-Ergebnis?

Vergleiche die Ausgabe mit Quellen und Anforderungen. Ergänze Tests für fehlende Angaben, Widersprüche, unzulässigen Zugriff und technische Ausfälle.