Es ist 2026. Wir haben KI-Tools, die aus einem Meeting-Transkript in Sekunden User Stories generieren. Wir haben Co-Piloten, die Code schreiben.
Requirements Engineering müsste doch eigentlich gelöst sein, oder?
Naja.
Die Werkzeuge sind besser geworden. Viel besser. Aber die Herausforderung ist immer noch dieselbe – erst recht, wenn wir in den Mittelstand schauen.
KI ist dein Turbo, nicht dein Fahrer
Ja, wir nutzen KI. Jeden Tag.
Früher sah Requirements Engineering oft so aus: 2 Stunden Workshop, danach 3 Stunden Notizen sortieren, strukturieren, Tickets schreiben.
Heute: Transkript rein, "Fass die wichtigsten Punkte für das Ticket-System zusammen", fertig in 5 Minuten.
Das ist genial. Es nimmt uns die Fleißarbeit ab. Wir können viel schneller Dokumentation aus Legacy-Code extrahieren oder erste Entwürfe für Prozessdiagramme generieren lassen.
Aber: Die KI versteht den Kontext nicht wirklich.
Sie weiß nicht, dass Herr Müller im Lager seit 20 Jahren einen speziellen Workaround nutzt, weil das alte ERP-System bei Umlauten abstürzt. Sie sieht nur den "offiziellen" Prozess.
KI hilft dir, schneller zu dokumentieren und Lücken zu finden ("Hier fehlt eine Bedingung für den Fehlerfall"). Aber sie ersetzt nicht das Gespräch. Sie macht es nur effizienter, weil du dich auf die Inhalte konzentrieren kannst statt auf das Tippen.
Das Problem mit den Kopfmonopolen (KMU Spezial)
Gerade in kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) treffen wir oft auf ein Phänomen, an dem auch die beste KI scheitert: Das Kopfmonopol.
Es gibt diesen einen Mitarbeiter (nennen wir ihn Klaus), der alles weiß.
- Wie werden Sonderpreise für Großkunden kalkuliert? Frag Klaus.
- Was passiert bei einer Retoure aus dem Ausland ohne Lieferschein? Klaus weiß das.
- Warum machen wir das so? "Weil Klaus das schon immer so macht."
Wenn du Software für so ein Unternehmen baust, ist dein Job nicht nur, Anforderungen zu schreiben. Dein Job ist, dieses verteilte Wissen zugänglich zu machen.
Das ist oft schmerzhaft. Für Klaus, weil er loslassen und sein Herrschaftswissen teilen muss. Und für dich, weil dieses Wissen oft unstrukturiert, widersprüchlich und nirgendwo aufgeschrieben ist.
Hier scheitern Projekte oft: Nicht an der Technik, sondern weil niemand sich traut, Klaus' Prozesse in Frage zu stellen oder wirklich zu digitalisieren. Keine KI kann diesen menschlichen Knoten lösen. Das musst du schon selbst machen – mit Empathie und Geduld.
Technologie ändert sich, Kommunikation bleibt
Ob wir nun Wasserfall, Agile, Scrum oder "AI-Driven Development" machen: Am Ende bauen Menschen Software für Menschen.
Die Tools von 2026 helfen uns, schneller Prototypen zu bauen ("Hier, klick mal durch, ist das so gemeint?"). Das ist ein riesiger Vorteil gegenüber früher, wo man wochenlang abstrakt über Konzepte diskutiert hat. Wir können Dinge zeigen statt nur beschreiben.
Aber das Verständnis für das Warum – warum machen wir das überhaupt? Welches Problem lösen wir? – das muss immer noch zwischen Menschen entstehen.
Keine KI wird dir sagen: "Eigentlich brauchen wir dieses Feature gar nicht, wenn wir den Prozess im Lager einfach anders organisieren."
Das war unsere kleine Serie zum Thema Requirements Engineering.
Vom vertikalen Durchstich (Technikrisiken minimieren), über den iterativen Zyklus (Lernen statt Raten) bis hin zur Realität in KMUs mit Kopfmonopolen.
Wir hoffen, du konntest ein paar Impulse für dein nächstes Projekt mitnehmen.
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