在過去的一年裡，人工智慧迅速成為人們關注的焦點，成為我們議程上的突出話題。它不再只是一個流行詞——基於自然語言的模型正在以顛覆性的速度讓每個人都可以使用人工智慧。
這不僅徹底改變了我們的工作方式，也代表了軟體的轉捩點。因此，擁抱這項發展並利用人工智慧為我們的日常工作帶來的潛力就顯得尤為重要——尤其是在需求管理等領域，手動和重複性任務會減慢流程。
讓我們具體看看 AI 如何支援使用者應對需求評估中的挑戰，以及它如何幫助在 Polarion ALM 中解決這些挑戰：
要求複雜，時間少
管理需求是一個關鍵且時間敏感的過程。當供應商從客戶那裡收到新規格時，就面臨快速有效回應以保持競爭力的壓力。然而，說來容易做來難。
工程師必須手動閱讀、檢查和評估大量利害關係人需求和客戶要求。儘管內容與先前審查的規範僅略有不同。主要挑戰可概括如下：
大量工作：重複性工作如手動檢查和連結需求，需要大量精力並且非常耗時。
時間壓力：雖然回應客戶的時間越來越短，但需求卻變得越來越複雜。
人為錯誤的風險：人類不是機器，需求分析等任務特別容易出錯。
缺乏經驗豐富的專業人員：評估所需的專業知識往往只掌握在專家身上，而由於人口結構原因，專家越來越稀缺。
面對這些挑戰，顯然，在沒有自動化的情況下處理需求已不再是一種選擇。
利用 AI 進行知識驅動的需求分析
需求工程師需要幾個小時才能完成的事情，人工智慧可以在幾秒鐘內完成。在手動步驟中處理新的利害關係人需求和客戶需求有一個合乎邏輯的解釋：它們通常措辭不同，這使得自動化變得困難。然而，這正是人工智慧可以發揮其全部潛力的地方，適應人工智慧利用大型語言模型 (LLM) 等技術，可以閱讀和理解大量文字——無論措辭或語言是什麼、無需培訓或昂貴的微調，就可以在語義層級上快速比較和分析任何類型的利害關係人需求或要求。
在實務上，這是一個非常有價值的案例：從先前的需求專案中獲得了大量的知識，它就像一個充滿寶貴見解的寶庫，只想在人工智慧的幫助下解鎖，這些見解可以作為評估新的利害關係人需求和要求的基礎，透過 AI 將資料傳輸到 Polarion ALM，使用者可以自動將語義層面的新需求與先前評估的需求進行比較，並收到配對需求清單以及所有相關資訊和參考。
這為用戶提供了一種快捷方式，只需單擊幾下即可評估需求並更新其屬性和鏈接，同時保持對其分析結果的完全控制。
Polarion ALM 和 AI – 強大的協作能力
雖然 Polarion ALM 提供了用於管理整個需求生命週期並具有完全可追溯性的全面解決方案，但 AI 可以作為擴展無縫整合。
這使得使用者能夠在熟悉的工作環境中利用人工智慧功能並遵守常見的工作流程。事實上，納入人工智慧驅動的功能不僅可以提高需求管理流程的質量，還可以改善專案利害關係人之間的決策和協作。
透過人工智慧的推動來評估利害關係人的需求只是一個開始。在不久的將來，人工智慧有可能支援整個生命週期中的許多其他流程步驟，例如需求或軟體程式碼產生和品質檢查。這需要客戶和合作夥伴之間的密切合作，以發現更多功能，從而推動現代人工智慧驅動的需求管理的發展。
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