Dobici:
- Sposobnost razlikovanja funkcionalnih i nefunkcionalnih zahtjeva i pisanja jasnih, mjerljivih izraza zahtjeva uz podršku umjetne inteligencije
- Sposobnost korištenja umjetne inteligencije sa strukturiranim upitima za izdvajanje korisničke priče, kriterija prihvatanja i ograničenja opsega iz bilješki intervjua
- Sticanje navike provjeravanja zahtjeva generiranih umjetnom inteligencijom na dvosmislenost, kontradiktornost i pravila koja nedostaju i njihovo potvrđivanje sa zainteresiranim stranama
Analiza zahtjeva je zadatak da se na potpun, jasan i provjerljiv način definira šta sistem treba da radi. To je jedna od faza u kojoj MIS specijalista proizvodi najveću vrijednost; jer greška ovdje eksponencijalno raste na kraju projekta. Postoje dvije osnovne vrste analize zahtjeva. Funkcionalni zahtjev opisuje posao koji bi sistem trebao obaviti: „Sistem treba da pošalje e-poruku kupcu kada potvrdi narudžbu.“ Nefunkcionalni zahtjev opisuje kakav bi sistem trebao biti: kvalitete kao što su performanse, sigurnost, upotrebljivost i pristupačnost. "Ekran izvještaja bi se trebao otvoriti za manje od 2 sekunde pri prosječnom opterećenju" je nefunkcionalan zahtjev.
Dobar zahtjev ima tri karakteristike: jasan je (ima jedno tumačenje), mjerljiv (ima prag koji se može provjeriti) i sljediv (jasno je iz koje poslovne potrebe dolazi). "Sistem mora biti brz" ne ispunjava ništa od ovoga; „brzo“ je subjektivno, ne može se izmeriti, ne može se testirati. U ovoj fazi, AI je moćna pomoć u izradi zahtjeva i hvatanju dvosmislenih formulacija; ali samo zainteresovana strana odlučuje koje je poslovno pravilo stvarno.
Korisnička priča i kriteriji prihvatanja
Uobičajeni format u modernom pisanju zahtjeva je korisnička priča: "Kao [uloga], za [svrhu], želim [osobinu]." Primjer: "Kao prodajni predstavnik, želim obračun popusta sa ekrana mobilnog telefona kako bih mogao brzo dati ponude na terenu." Priča je kratka i poslovno orijentirana; Ne nameće tehničko rješenje.
Svaka priča treba da ima kriterijume prihvatanja: uslove koji se mogu testirati i koji moraju biti ispunjeni da bi se priča smatrala "u redu". Često korišćen obrazac je "Dato/Kada/Onda": "Dato: kupac je u VIP segmentu. Kada: naruči preko 10.000 TL. Zatim: sistem primenjuje 5% popusta." Ovaj obrazac eliminira dvosmislenost jer jasno povezuje stanje i očekivani ishod.
Savjet: Kada pišete korisničku priču umjetnoj inteligenciji, obavezno recite "generirajte najmanje 2 kriterija prihvatanja u formatu Dato/Kada/Onda za svaku priču." Kada je model prisiljen da proizvodi mjerila, skrivene praznine u zahtjevu postaju vidljive.
Korak po korak: ekstrakcija zahtjeva uz pomoć umjetne inteligencije
Korak 1 — Prikupite sirovi unos. Dnevnici poziva, e-poruke, postojeće snimke ekrana, liste žalbi. Što je stvarniji input, to je manje izmišljotina.
Korak 2 — Izvucite prvi set priča. Dajte sirovi ulaz umjetnoj inteligenciji i neka ona napravi nacrte korisničkih priča. Ovaj korak nije potpuna lista, već prvi korak.
Korak 3 — Dodajte kriterijume prihvatanja. Generirajte kriterijume Dato/Kada/Tada za svaku priču. Priča za koju se kriterijumi ne mogu proizvesti zapravo znači da nije dovoljno definisana.
Korak 4 — Skeniranje za kontradikcije i praznine. Pitajte AI “ima li kontradikcija, dupliranja ili nedefiniranih situacija između ovih zahtjeva?” Pitajte i provjerite. Filtrirajte rezultat kao čovjek.
Korak 5 — Odredite prioritete i potvrdite. Dajte prioritet pričama sa zainteresovanim stranama na osnovu poslovne vrednosti i hitnosti. Prioritetna odluka pripada poslovnoj jedinici, a ne AI.
Ne zaboravite na nefunkcionalne zahtjeve
Većina projekata ima poteškoća na terenu jer zaboravljaju one nefunkcionalne dok pišu funkcionalne zahtjeve. Izvještaj može raditi "ispravno", ali ako je potrebno 45 sekundi da se otvori, niko ga neće koristiti. Sljedeća tabela prikazuje najčešće zanemarene nefunkcionalne tipove zahtjeva i mjerljive primjere pisanja.
Žanr
loš izraz
mjerljivi izraz
Performanse
"Mora biti brz"
"Odgovor na upit < 2 s pri prosječnom opterećenju"
pristupačnost
"Svi bi trebali moći da ga koriste"
"WCAG 2.1 AA kompatibilan; potpuna navigacija tastaturom"
Sigurnost
"Trebalo bi biti sigurno"
"Lični podaci su šifrirani u mirovanju; pristup je zasnovan na ulozi"
dostupnost
"Trebalo bi biti lako"
"Novi korisnik završava narudžbu u 3 koraka bez obuke"
Dostupnost/kontinuitet
"Ne bi trebalo da se sruši"
"Mjesečno produženje rada ≥ 99,5%"
Tri mini slučaja: prema brojevima
Slučaj 1 — Cijena nemjerljive potrebe. Ekran, koji je razvijen u banci sa zahtjevom da se "ekran izvještaja otvara brzo", otvorio se za 22 sekunde pod opterećenjem na terenu. Programer je mislio da daje riječ "brzo" u svom okruženju (2 sekunde). Da je zahtjev bio napisan kao "< 3 s u vršnom satu, stvarna propusnost", problem bi bio uhvaćen u testiranju. Rekonstrukcija košta 3 sedmice i mjerljive dodatne troškove.
Slučaj 2 — Nedostatak obuhvaćen kriterijumima prihvatljivosti. Prilikom pisanja kriterijuma prihvatanja priče „sistem primenjuje popust“ u projektu e-trgovine, zainteresovana strana je primetila da se uopšte nije razgovaralo o tome šta bi se desilo ako popust bude u suprotnosti sa kuponom i VIP popustom. Jedno pitanje Dato/Kada/Tada spriječilo je dvostruku grešku popusta prije objavljivanja; Ova greška je izazvala ozbiljan gubitak prihoda u sličnim projektima.
Slučaj 3 — pravilo koje je napravila umjetna inteligencija. U HR projektu, AI je u nacrt zahtjeva dodao rečenicu „zahtjev za odsustvo se automatski odobrava u roku od 24 sata“. Na sastanku se nije razgovaralo o takvom automatskom odobrenju; Model je napravio pravilo koje se činilo "razumnim". Pored svakog zahtjeva, stručnjak piše “izvor: koji intervju/dokument?” Dodavanjem kolone uklonio je 4 rečenice bez izvora.
Slaba prompt / jaka prompt
Slab upit:
Pišite korisničke priče za ovaj projekat.
Snažan upit:
Vaša uloga: Vi ste MIS poslovni analitičar. Izdvojite korisničke priče iz beleške o intervjuu u nastavku. Pravila:- Format: „Kao [uloga], za [svrhu], želim [karakteristiku].“- Napišite NAJMANJE 2 kriterijuma prihvatanja za svaku priču u formatu „Dato/Kada/Onda“.- Dodajte „Izvor“ koja kolona je ta rečenica iz koje je pravilo iz rečenice [TA] došla pored svake priče? nije jasno u bilješci; ugradnja.- Napišite mjerljive nefunkcionalne zahtjeve (performanse, sigurnost, pristupačnost) u poseban odjeljak. Bilješka o intervjuu:[tekst]
Snažan prompt nameće format priče, kriterijume prihvatanja, sledljivost izvora i nefunkcionalne zahteve odjednom; Ovo olakšava kontrolu izlaza.
Četiri predloška koji se mogu kopirati
1) Pojašnjenje zahtjeva:
Pregledajte zahtjev u nastavku. Označite svaku tvrdnju koja je nejasna, neuporediva ili otvorena za više od jednog tumačenja i za svaku napišite pojašnjavajuće pitanje. Ne izmišljaj odgovor. Zahtjev: [tekst]
2) Skeniranje kontradiktornosti:
Na listi zahtjeva ispod pronađite stavke koje su jedna drugoj u suprotnosti, koje se ponavljaju ili ostavljaju logičke praznine. Prijavite svaki nalaz s brojevima stavki i obrazloženjem od jedne rečenice. Lista: [tekst]
3) Generisanje kriterijuma prihvatanja:
Napišite najmanje 4 kriterija prihvatljivosti za sljedeću korisničku priču u formatu Dato/Kada/Onda, uključujući slučajeve ograničenja i izuzetaka. Također navedite sve tačke koje ostaju nejasne. Priča: [tekst]
4) Pregled obima:
Nacrtajte stavke „U okviru“ i „Van opsega“ kao tabelu sa dve kolone u skladu sa sledećim zahtevima. Označite [POTREBNA POTVRDA] za bilo koju stavku za koju niste sigurni. Zahtjevi: [tekst]
Uobičajene greške
- Misliti da je rješenje potreba. "Dodaj padajući meni" je rješenje, a ne zahtjev. Zahtjev kaže "korisnik mora biti u mogućnosti da izabere državu sa definirane liste"; IT tim dizajnira rješenje.
- Preskakanje nefunkcionalnih. Jednostavno zapisivanje „šta raditi“ i zaboravljanje „kako biti“ (brzina, sigurnost, pristupačnost) je najčešća i najskuplja rupa u zakonu.
- Korištenje nemjerljivih prideva. Riječi poput "brzo, jednostavno, sigurno, prilagođeno korisniku" su nevažeće bez praga.
- Ne primjećujući pravilo koje je AI izmislila. Model može dodati „razumna“, ali ne i izgovorena pravila; Tražite resurse za svaku potrebu.
- Ostavljanje prioriteta AI. Ono što prvo treba učiniti je odluka o poslovnoj vrijednosti; Poslovna jedinica to daje.
Oprez: Najopasnija rečenica u analizi zahtjeva je "ovo već svi znaju". Neizgovorene pretpostavke ne ulaze u dokumentaciju, nikada ne ulaze u kod i pojavljuju se na terenu. Pitajte AI „šta se pretpostavlja, ali nije napisano u ovom zahtjevu?“ čini ove skrivene pretpostavke vidljivim.
Ukratko
Analiza zahteva definiše šta sistem treba da uradi na jasan, merljiv i sledljiv način. Funkcionalni zahtjevi opisuju posao, nefunkcionalni zahtjevi opisuju kvalitete, a ovo drugo se često zaboravlja. Korisnička priča i kriterijumi prihvatanja Dato/Kada/Onda su moćni alati koji eliminišu neizvesnost. Umjetna inteligencija značajno ubrzava izradu scenarija, kriterija prihvatljivosti, otkrivanje sukoba i pitanja koja pojašnjavaju; Međutim, ispravnost poslovnog pravila, obim i odluka o prioritetu, te izvor svake rečenice odgovornost su čovjeka. Nemojte finalizirati nijedan zahtjev koji nije izvor i nemjerljiv.
Zadatak aplikacije
Napišite poslovni zahtjev od jednog paragrafa za imaginarni „sistem za zakazivanje termina na mreži” (npr. „Klijentima bi trebalo biti omogućeno zakazivanje termina online, osoblje bi trebalo da može vidjeti kalendare”). (1) Kreirajte najmanje 5 korisničkih priča i 2 kriterija prihvatanja za svaku sa snažnim upitom iz ovog zahtjeva. (2) Pronađite najmanje 2 skrivene praznine u kriterijima proizvedenim modelom (npr. dvostruko imenovanje u isto vrijeme, pravilo otkazivanja). (3) Uključiti najmanje 3 nefunkcionalna zahtjeva u mjerljivom obliku. (4) Identifikujte najmanje 3 stavke kao "Izvan djelokruga". (5) Označite pravilo koje je model možda izmislio i napišite kako biste ga potvrdili.
kontrolna lista
- [ ] Napisao sam funkcionalne i nefunkcionalne zahtjeve odvojeno.
- [ ] Svaki zahtjev je jasan, mjerljiv i provjerljiv.
- [ ] Svaka priča ima kriterijume prihvatanja Dato/Kada/Tada.
- [ ] Mogu pratiti izvor (razgovor/dokument) svakog zahtjeva.
- [ ] Označio sam moguća pravila koja je AI izmislio i ostavio ih na potvrdu.
- [ ] Odredio sam prioritete zajedno sa poslovnom jedinicom.