Redakcja
O AI4RE
AI4RE to mikrocertyfikat (ang. micro-credential) przygotowany przez IREB® jako uzupełnienie programu CPRE. Skupia się na wykorzystaniu narzędzi opartych na sztucznej inteligencji w inżynierii wymagań – nie od strony budowy modeli, ale od strony ich świadomego i odpowiedzialnego użycia w pracy z wymaganiami.
Program ma własny sylabus i jest zakończony krótkim online self-assessmentem. Forma mikrocertyfikatu oznacza niewielki zakres, brak formalnych wymagań wstępnych i koncentrację na konkretnych kompetencjach, które można od razu zastosować w praktyce.
Zakres
AI4RE nie próbuje robić z uczestników specjalistów od AI. Obejmuje podstawy działania współczesnych narzędzi, dokładnie w takim zakresie, w jakim jest to potrzebne do sensownego użycia ich w analizie wymagań.
W praktyce oznacza to m.in.:
- rozróżnienie typów narzędzi AI i ich zastosowań (nie wszystko sprowadza się do chatbotów),
- zrozumienie, czym są duże modele językowe i jak działają,
- świadomość, że LLM-y generują tekst na zasadzie probabilistycznej predykcji, a nie „rozumienia” problemu,
- znajomość pojęć takich jak kontekst, RAG, fine-tuning czy halucynacje.
Ten fragment sylabusa jest ważny nie dlatego, że jest techniczny, ale dlatego, że tłumaczy dlaczego AI czasem brzmi sensownie, a mimo to się myli.
Prompt engineering w AI4RE
AI4RE traktuje promptowanie jako normalną kompetencję inżynierską. Duży nacisk kładzie na znaczenie kontekstu (systemowego i użytkownika), stosowanie powtarzalnych struktur promptów, świadome formułowanie poleceń pod konkretne zadania inżynierii wymagań oraz ocenę jakości i użyteczności wyników. Założenie jest proste: bez kontekstu i jasnych oczekiwań AI produkuje tekst zbyt ogólny, a w inżynierii wymagań taki tekst zwykle niewiele wnosi.
Ryzyka i odpowiedzialność po stronie człowieka
Jednym z centralnych elementów AI4RE jest rozdział poświęcony ryzykom. Program jasno pokazuje, że AI w pracy z wymaganiami wprowadza nowe problemy, a nie tylko oszczędność czasu.
Wśród omawianych ryzyk są m.in. generowanie wiarygodnie brzmiących, ale błędnych informacji, fałszywa precyzja i nietestowalne wymagania, utrwalenie biasów, wycieki danych i problemy z poufnością, użycie nieaktualnej wiedzy czy nadmierne poleganie na wynikach generowanych przez AI. AI4RE nie proponuje „obejścia” tych problemów, raczej podkreśla, że odpowiedzialność zawsze pozostaje po stronie osoby pracującej z wymaganiami. AI jest narzędziem wspierającym, a nie źródłem decyzji.
W czym AI może pomóc?
AI4RE opisuje też konkretne obszary użycia AI w inżynierii wymagań:
- eksploracja domeny, przygotowanie pytań, transkrypcje spotkań, ekstrakcja wymagań z różnych źródeł,
- dokumentacja - formułowanie wymagań, transformacja między formatami, spójność terminologii,
- walidacja - wykrywanie niespójności, braków, problemów z jakością,
- zarządzanie wymaganiami - atrybuty, priorytetyzację, analiza zależności.
W każdym z tych obszarów sylabus wyraźnie zaznacza konieczność weryfikacji wyników i zachowania kontroli po stronie inżyniera wymagań.
AI4RE vs. CPRE
AI4RE nie zastępuje CPRE i nie skraca ścieżki certyfikacyjnej. CPRE porządkuje fundamenty inżynierii wymagań: pojęcia, zasady, metody i techniki. AI4RE pokazuje, jak te fundamenty wykorzystać w pracy z narzędziami opartymi na AI. Główne założenie jest takie, że bez zrozumienia, czym są dobre wymagania, AI jedynie przyspiesza tworzenie słabych artefaktów. AI4RE zakłada więc, że AI ma sens dopiero wtedy, gdy jest używane w ramach solidnych praktyk RE.
Z całością sylabusa AI4RE możecie zapoznać się tutaj.
Więcej informacji o AI4RE dostępnych jest na oficjalnej stronie IREB®.
