RequirementsEngineering

🧠 Der Architektur-Turing-Test: Kann KI bessere Architekturentscheidungen treffen als ein Mensch?

Im Softwarearchitektur-Podcast (während der Software Architecture Info Days) wurde ein spannendes Experiment durchgeführt: Drei wichtige Entscheidungen zur Gestaltung einer Software wurden jeweils in einer menschlichen und einer KI-generierten Variante dokumentiert – ohne dass das Publikum wusste, welche Version von wem stammt. 🎙️

🔍 Was wurde getestet?

🧩 Anmeldung von Mitarbeitenden im Reparatursystem einer Velowerkstatt

💻 Wahl der passenden Benutzeroberflächen-Technologie

⚙️ Umgang mit Verfügbarkeit und Abhängigkeit vom Webshop

📊 Das Ergebnis: Zweimal erkannten die Teilnehmenden die KI-Version korrekt, einmal lag man daneben. Inhaltlich war es jedoch fast ein Unentschieden: Fast die Hälfte hielt die KI-Entscheidung für die bessere Lösung. 💡

🤝 Meine wichtigste Erkenntnis: KI ist (momentan!) kein Ersatz für Architekt:innen, Requirements Engineers oder Teams – sondern ein leistungsfähiger Sparringspartner. Sie kann:

📚 Zusammenhänge, bisherige Entscheidungen und Anforderungen schnell erfassen

🔁 Vor- und Nachteile verschiedener Lösungen sichtbar machen

🧭 Denkanstösse liefern, die im eigenen Blind Spot liegen

Aber: (Nicht nur) Architekturentscheidungen bleiben ein gemeinsamer Prozess. Fachwissen, der Austausch mit Beteiligten (Stakeholder), Akzeptanz im Team und die Abwägung konkreter Risiken kann keine KI übernehmen. 🗣️

KI unterstützt – Menschen entscheiden. 🚀

👉 Mehr zum Experiment und den Entscheidungen findet ihr hier:

software-architektur.tv/2026/…

#ArtificialIntelligence #AI #ArchitectureDecisionRecords #ADR #RequirementsEngineering #DigitalTransformation

🤖 Transparenz-Hinweis: Dieser Beitrag wurde mit Unterstützung eines KI-Assistenten erstellt. Die Inhalte, Erfahrungen und Empfehlungen basieren auf meiner eigenen Praxis – die Formulierungshilfe kam von meinem digitalen Kollegen. 😉

📐 Diagrams as Code trifft KI: Diagramme pflegen statt zeichnen

Während meiner Vorbereitung auf den und im Kurs 🎓 zum Certified Professional for Requirements Engineering (IREB, FL) habe ich Diagramme deutlich intensiver und auch aus einer anderen Perspektive kennengelernt. Besonders spannend war es, anhand von User Stories eigene Diagramme zu interpretieren und auch zu erstellen – so wurde schnell klar, wie stark eine gute Visualisierung das gemeinsame Verständnis verbessert. 🧩

Auch in der Zusammenarbeit mit Git und GitLab konnte ich mit Mermaid experimentieren. Der Vorteil gegenüber MS Visio oder draw.io liegt für mich klar in der Versionierung: Diagramme liegen als Text im Repository, sind im Diff nachvollziehbar und lassen sich direkt mit dem Code weiterentwickeln. 🔄

Daher war die Folge mit Jacqui Read für mich besonders interessant: Genau um diese Verbindung ging es – und um den Einsatz von KI:

🛠️ #PlantUML, Mermaid und Structurizr haben unterschiedliche Stärken

🧩 Structurizr bietet ein Modell hinter den Diagrammen und unterstützt konsistente Sichten

🤖 KI kann Diagramme erstellen, konvertieren und korrigieren – aber kein Ersatz für Fachwissen sein

⚠️ Zu allgemeine Prompts führen schnell zu Halluzinationen; präzise Fragen und Review bleiben entscheidend

📊 C4 zeigt Struktur, Sequenz- und Aktivitätsdiagramme kommunizieren Verhalten

📝 Diagramme können in Spec-driven Development Kontext liefern und das Verständnis validieren

Mein Fazit: Diagrams as Code macht Architektur-Kommunikation wartbarer, und KI kann den Weg dorthin beschleunigen. Vertrauen entsteht aber nicht durch den Output – sondern durch Prüfung. ✅

Und: Hier gibt es bei mir auch noch mehr Potential zu lernen Diagramme selber zu erstellen. Nur so kann ich das Ergebnis einer KI auch überprüfen 😉

👉 Hier geht es zur Folge:

software-architektur.tv/2025/…

#SoftwareArchitecture #DiagramsAsCode #AI #LLM #Mermaid #PlantUML #Structurizr #C4Model #SpecDrivenDevelopment #RequirementsEngineering #Softwarearchitektur #KI #Architekturdokumentation #Git #GitLab

🤖 Transparenz-Hinweis: Dieser Beitrag wurde mit Unterstützung eines KI-Assistenten erstellt. Die Inhalte, Erfahrungen und Empfehlungen basieren auf meiner eigenen Praxis – die Formulierungshilfe kam von meinem digitalen Kollegen. 😉