Künstliche Intelligenz (KI) im ALM

Moderne Teams müssen schneller liefern und dabei gleichzeitig die Rückverfolgbarkeit und die Softwarequalität gewährleisten. KI in ALM bringt Intelligenz in alltägliche Arbeitsabläufe – von der Planung und Prüfung bis hin zu Änderung und Freigabe –, sodass Teams zuverlässige Software mit weniger Aufwand entwickeln.

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Was ist KI in ALM?


KI in ALM nutzt künstliche Intelligenz, insbesondere maschinelles Lernen und die Verarbeitung natürlicher Sprache, um Teams bei der effektiveren Planung, Erstellung, Validierung und Bereitstellung von Software innerhalb einer ALM-Plattform zu unterstützen.

In der Praxis hilft KI ALM-Systemen, aus den Informationen zu lernen, die Teams bereits generieren, einschließlich Anforderungen, Designs, Fehlern, Testfällen, Testergebnissen, Änderungsanforderungen und Versionsverläufen. Wenn diese Daten vernetzt und konsistent sind, kann KI Muster und Signale aufdecken, die manuell nur schwer zu erkennen sind – beispielsweise welche Anforderungen am risikobehaftetsten sind, wo die Testabdeckung lückenhaft ist oder wie eine Softwareänderung die nachgelagerten Verifizierungs- oder Compliance-Aktivitäten betreffen könnte.

Welche Rolle spielt KI in ALM-Software?

KI transformiert ALM-Software, indem sie Lebenszyklusdaten in umsetzbare Erkenntnisse und Automatisierung umwandelt und dabei die Governance gewährleistet. Unternehmen generieren große Datenmengen im Bereich Softwareentwicklung, doch diese Informationen sind häufig über verschiedene Tools und Teams hinweg fragmentiert. KI hilft dabei, diese Signale zu bündeln, um schnellere und bessere Entscheidungen zu ermöglichen. Sie unterstützt die Entscheidungsfindung, automatisiert sich wiederholende Aufgaben, stellt Wissen durch generative KI bereit und beschleunigt Workflows mithilfe von KI-Agenten – und das alles im Rahmen kontrollierter ALM-Workflows, die für komplexe oder regulierte Entwicklungsprozesse geeignet sind.

Herausforderungen bei der Nutzung von KI in ALM

Datenqualität

KI ist auf zuverlässige, strukturierte Daten angewiesen. Mangelhafte Anforderungsqualität, inkonsistente Rückverfolgungsverbindungen und unvollständige Testdaten mindern die Effektivität KI-gestützter Erkenntnisse. Die Stärkung der Disziplin in Bezug auf Anforderungen, Testfälle und Verifikationsartefakte ist oft ein entscheidender erster Schritt.

Komplexe Integration

Die meisten Unternehmen nutzen mehrere Tools für DevOps, Tests und Konfigurationsmanagement. Die konsistente und rückverfolgbare Vernetzung dieser Systeme ist unerlässlich, damit KI über den gesamten Lebenszyklus hinweg genaue und vertrauenswürdige Insights liefern kann.

Mangelndes Fachwissen

Die Einführung von KI ist nicht nur eine technische, sondern auch eine organisatorische Herausforderung. Die Teams müssen verstehen, wie KI-Ergebnisse zu interpretieren sind, wo weiterhin menschliches Urteilsvermögen erforderlich ist und wie sich KI in etablierte Entwicklungs- und Compliance-Prozesse einfügt.

Vorteile des Einsatzes von KI in ALM

Bei durchdachter Implementierung verbessert KI sowohl die Ausführungsgeschwindigkeit als auch die Ergebnisqualität über den gesamten Softwarelebenszyklus hinweg.

Bei durchdachter Implementierung verbessert KI sowohl die Ausführungsgeschwindigkeit als auch die Ergebnisqualität über den gesamten Softwarelebenszyklus hinweg.

Kürzere Time-to-Market

KI hilft Teams, Engpässe früher vorherzusehen und die wichtigsten Aufgaben zu priorisieren. Vorausschauende Signale unterstützen bessere Planungsentscheidungen in Entwicklung und Projektmanagement und reduzieren Überraschungen in späten Phasen.

KI hilft Teams, Engpässe früher vorherzusehen und die wichtigsten Aufgaben zu priorisieren. Vorausschauende Signale unterstützen bessere Planungsentscheidungen in Entwicklung und Projektmanagement und reduzieren Überraschungen in späten Phasen.

Verbesserte Zusammenarbeit

ALM verbindet Akteure aus den Bereichen Produktentwicklung, Engineering, QS und Compliance. KI verbessert die Zusammenarbeit, indem sie die gemeinsame Transparenz erhöht, Unklarheiten reduziert und Teams auf ein gemeinsames, evidenzbasiertes Verständnis von Fortschritt und Risiko ausrichtet.

ALM verbindet Akteure aus den Bereichen Produktentwicklung, Engineering, QS und Compliance. KI verbessert die Zusammenarbeit, indem sie die gemeinsame Transparenz erhöht, Unklarheiten reduziert und Teams auf ein gemeinsames, evidenzbasiertes Verständnis von Fortschritt und Risiko ausrichtet.

Intelligentes Testen

KI stärkt das Testmanagement, indem sie Testfälle priorisiert, Lücken in der Testabdeckung aufzeigt und redundante Aktivitäten identifiziert. In Kombination mit Testautomatisierung verbessert dieser Ansatz die Effizienz und gewährleistet gleichzeitig die Zuverlässigkeit der Lieferung sowie die Softwarequalität.

KI stärkt das Testmanagement, indem sie Testfälle priorisiert, Lücken in der Testabdeckung aufzeigt und redundante Aktivitäten identifiziert. In Kombination mit Testautomatisierung verbessert dieser Ansatz die Effizienz und gewährleistet gleichzeitig die Zuverlässigkeit der Lieferung sowie die Softwarequalität.

Verbesserte Rückverfolgbarkeit und Compliance

Rückverfolgbarkeit ist in regulierten Umgebungen unerlässlich. KI unterstützt die Rückverfolgbarkeit, indem sie fehlende Links, inkonsistente Dokumentation und potenzielle Risiken der Einhaltung identifiziert, wodurch es einfacher wird, die Audit-Bereitschaft aufrechtzuerhalten, ohne den manuellen Aufwand zu erhöhen.

Rückverfolgbarkeit ist in regulierten Umgebungen unerlässlich. KI unterstützt die Rückverfolgbarkeit, indem sie fehlende Links, inkonsistente Dokumentation und potenzielle Risiken der Einhaltung identifiziert, wodurch es einfacher wird, die Audit-Bereitschaft aufrechtzuerhalten, ohne den manuellen Aufwand zu erhöhen.

Bessere Produktivität

Durch die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben des Lebenszykluses wie Berichterstellung, Suchen nach Artefakten und Aktualisierung der Dokumentation ermöglicht KI den Teams, sich auf hochwertige Entwicklungs- und Qualitätsaktivitäten zu konzentrieren. Generative KI kann hier eine Rolle spielen, sofern die Ergebnisse überprüfbar bleiben und einer Governance unterliegen.

Durch die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben des Lebenszykluses wie Berichterstellung, Suchen nach Artefakten und Aktualisierung der Dokumentation ermöglicht KI den Teams, sich auf hochwertige Entwicklungs- und Qualitätsaktivitäten zu konzentrieren. Generative KI kann hier eine Rolle spielen, sofern die Ergebnisse überprüfbar bleiben und einer Governance unterliegen.

Effektives Risikomanagement

KI-gestützte Erkenntnisse helfen Teams dabei, Trends bei Fehlern, Tests und Änderungsaufgaben zu erkennen, die auf Risiken hindeuten. Dies unterstützt ein früheres Eingreifen und eine kontrolliertere Entscheidungsfindung über alle Versionen hinweg.

KI-gestützte Erkenntnisse helfen Teams dabei, Trends bei Fehlern, Tests und Änderungsaufgaben zu erkennen, die auf Risiken hindeuten. Dies unterstützt ein früheres Eingreifen und eine kontrolliertere Entscheidungsfindung über alle Versionen hinweg. Entdecken Sie das Risikomanagement

Wichtige ALM-Anwendungen, die durch KI verbessert werden

Anforderungsmanagement

KI stärkt das Anforderungsmanagement, indem sie mehrdeutige, unvollständige oder widersprüchliche Anforderungen frühzeitig im Lebenszyklus identifiziert. Es unterstützt die Auswirkungsanalyse, wenn sich Anforderungen ändern, und zeigt, wie sich Updates auf verwandte Tests, Risiken und nachgelagerte Arbeitsaufgaben auswirken. Durch die Aufrechterhaltung der Einheitlichkeit zwischen verbundenen Artefakten hilft KI den Teams, die Überarbeitung zu reduzieren, die Klarheit zu verbessern und sich verändernde Projektumfänge mit größerer Sicherheit zu verwalten. Anforderungsmanagement erkunden

Testmanagement

KI verbessert das Testmanagement, indem sie Teams dabei unterstützt, Testfälle auf der Grundlage von Risiken, aktuellen Änderungen und historischen Ergebnissen zu priorisieren. Anstatt sich auf statische Testpläne zu verlassen, erhalten Teams Einblicke darin, wo der Testaufwand den größten Mehrwert liefert. Dies ermöglicht eine effizientere Nutzung von Testressourcen, verbessert die Testabdeckung und unterstützt eine höhere Softwarequalität, ohne den Testaufwand insgesamt zu erhöhen. Entdecken Sie das Testmanagement

Release-Verwaltung

KI unterstützt das Release-Management, indem sie die Release-Bereitschaft anhand von Daten aus den Bereichen Test, Softwareänderungen und Compliance-Aktivitäten bewertet. Durch die frühzeitige Aufdeckung von Trends, Risiken und potenziellen Lücken hilft KI den Teams, fundiertere Release-Entscheidungen zu treffen. Dies ist besonders wertvoll in Umgebungen, in denen Konfigurationsverwaltung, Rückverfolgbarkeit und Governance für die Bereitstellung zuverlässiger, konformer Releases unerlässlich sind.

Welche Branchen profitieren von KI in ihrer ALM-Software?

KI-gestütztes ALM ist branchenübergreifend von großem Wert, spielt jedoch insbesondere dort eine entscheidende Rolle, wo Komplexität, Regulierung und Softwareintensität aufeinandertreffen.

Luft-/Raumfahrt und Verteidigung

Luft-/Raumfahrt und Verteidigung

 Teams in der Luft-/Raumfahrt und in der Verteidigung profitieren von KI-gestützter Rückverfolgbarkeit, Insights in die Verifizierung und Governance, wodurch Anforderungen an die Einhaltung über lange Produktlebenszyklen hinweg unterstützt werden. Mehr zu Luft-/Raumfahrt und Verteidigung erfahren
Automobilindustrie

Automobilindustrie

 Da Fahrzeuge zunehmend softwaredefiniert sind, hilft KI Teams in der Automotive-Branche dabei, die wachsende Komplexität zu bewältigen, Testentscheidungen zu beschleunigen und Änderungen in variantenreichen Systemen zu koordinieren. Mehr zu Automotive erfahren
MedTech

MedTech

 Organisationen der Medizintechnik profitieren von KI, die den Dokumentationsaufwand reduziert, die Nachverfolgbarkeit stärkt und die Einhaltung regulatorischer Vorgaben unterstützt – und dies alles unter Wahrung höchster Standards hinsichtlich Softwarequalität und Patientensicherheit. Entdecken Sie den Bereich MedTech
Elektronik und Hightech

Elektronik und Hightech

 Elektronik- und Hightech-Unternehmen agieren schnell und unter starkem Marktdruck. KI trägt dazu bei, Nacharbeiten zu reduzieren, die Koordination des Lebenszyklus zu optimieren und die Lieferung zu beschleunigen, ohne die Qualität zu beeinträchtigen. Entdecken Sie die Luft-/Raumfahrt- und Verteidigungsbranche
Industrielle Fertigung

Industrielle Fertigung

 Industrieunternehmen profitieren von KI-gestütztem ALM, indem sie Anforderungen, Validierung und Änderungen zu einem kohärenten Digital Thread über alle Entwicklungsdisziplinen und Produktvarianten hinweg verknüpfen. Entdecken Sie den Bereich Maschinen- und Anlagenbau

Die KI-gestützte ALM-Lösung von PTC

 Codebeamer, die kontrollierte, KI-gestützte ALM-Lösung von PTC, bindet Intelligenz direkt in zentrale Workflows ein. Mit Codebeamer+ verbessern Teams die Rückverfolgbarkeit, Effizienz und Entscheidungsfindung und fördern gleichzeitig sichere, konforme Innovationen – sowohl lokal als auch in der Cloud.

Häufig gestellte Fragen zu KI in ALM

Wie verbessert KI das Testen von Software?

KI verbessert Softwaretests, indem sie Testfälle anhand der Auswirkungen von Änderungen priorisiert, mit Fehlern verbundene Risikomuster identifiziert und einen intelligenteren Einsatz der Testautomatisierung unterstützt. Auf diese Weise können Teams die Softwarequalität verbessern und gleichzeitig Kosten und Aufwand kontrollieren.

Wichtige Best Practices für die Einführung von KI in ALM

Predictive Analytics für DevOps nutzen

Nutzen Sie KI, um Frühwarnsignale in Bezug auf Fehler, Zykluszeiten und Lieferrisiken zu erkennen, damit Teams handeln können, bevor Probleme eskalieren.

Routineaufgaben automatisieren

Setzen Sie KI und generative KI ein, um den manuellen Aufwand für Dokumentation, Berichterstellung und Artefaktmanagement zu reduzieren. Die Automatisierung von Aufgaben mit KI in einer ALM-Umgebung trägt dazu bei, dass die Ergebnisse überprüfbar und unter Governance bleiben.

Intelligente Nachverfolgbarkeit implementieren

Eine lückenlose Nachverfolgbarkeit ist für vertrauenswürdige KI unerlässlich. Die Pflege von Verknüpfungen zwischen Anforderungen, Änderungen, Tests und Genehmigungen gewährleistet eine zuverlässige Wirkungsanalyse und Compliance.

KI-gestütztes Testen und Qualitätssicherung nutzen

Konzentrieren Sie sich auf KI-gestützte Tests dort, wo sie den größten Nutzen bringen: Risikoreiche Änderungen priorisieren, die Testabdeckung optimieren und Qualitätsentscheidungen für komplexe, softwaregesteuerte Produkte unterstützen.