AI Rapid Development Teil 2: Das dicke Konzept ist zurück

Das ausführliche Konzept ist zurück, und es kostet fast nichts mehr

Das ist der zweite Teil einer kleinen Serie darüber, wie wir bei form4 Software mit KI entwickeln. Im ersten Teil ging es um den Anfang: ein langer Anforderungstermin mit den richtigen Leuten, vollständig aufgezeichnet und in Text gebracht, aus dem die KI einen sauber gegliederten Katalog macht. Heute geht es um den Schritt danach. Aus diesem Katalog entsteht das vollständige Konzept, nach Lehrbuch. Genau an dieser Stelle stellt sich vieles auf den Kopf, was ich in den letzten zehn Jahren für richtig gehalten habe.

Zur Einordnung: Wir haben das an einem echten Projekt durchgespielt, einer datenschutzsensiblen Vermittlungsplattform. Das gesamte Projekt lag bei rund einem Dutzend Personentagen, vom ersten Gespräch bis zum Livegang. Die Konzeptphase, über die ich hier schreibe, frisst klassisch den größten Brocken Zeit. Hier war sie ein kleiner Teil davon.

Die Dokumente, die Agile über Bord geworfen hat

Es gibt eine Sorte Dokumente, die jeder kennt, der an größerer Software mitgearbeitet hat. Das Pflichtenheft, das festhält, was die Software fachlich können muss. Das Datenmodell, das beschreibt, welche Dinge es in der Anwendung gibt und wie sie zusammenhängen. Die Bildschirmskizzen, die zeigen, wie die Masken später aussehen. Dazu die Geschäftsregeln und am Ende der technische Aufbau.

Diese Dokumente sauber zu schreiben, hat früher Wochen gekostet. Spezialisten haben sich tagelang hingesetzt und das alles ausformuliert. Teuer und langsam. Genau deshalb hat die agile Softwareentwicklung sie weitgehend abgeschafft. Lieber schnell anfangen und unterwegs nachsteuern, statt monatelang Papier zu produzieren, das beim ersten Kontakt mit der Realität sowieso veraltet ist.

Das war eine vernünftige Reaktion auf ein echtes Problem. Nur hat man dabei zu viel weggeworfen. Ein durchdachtes Konzept ist nämlich nicht an sich schlecht. Es war nur zu teuer.

Die Reihenfolge entscheidet

Im Projekt habe ich die KI diese Dokumente erzeugen lassen, eines nach dem anderen, in der Reihenfolge, in der auch ein guter Analyst vorgehen würde.

Zuerst die Vision, in zwei, drei Sätzen, worum es bei der Software überhaupt geht und wer sie nutzt. Daraus die fachlichen Anforderungen, also was die Anwendung im Detail leisten muss. Aus den Anforderungen das Datenmodell, das aufschreibt, welche Dinge es gibt und wie sie zusammenhängen. In unserem Fall etwa Forschende, ihre Institute, ihre Fachgebiete und Qualifikationen, und wie das alles miteinander verknüpft ist. Aus dem Datenmodell entstehen die Bildschirmmasken und groben Skizzen, dann die Geschäftsregeln, und ganz am Ende der technische Aufbau.

Der entscheidende Punkt bei dieser Reihenfolge: Jede Stufe speist die nächste. Das Datenmodell fällt nicht vom Himmel, es ergibt sich aus den fachlichen Anforderungen. Die Masken ergeben sich aus dem Datenmodell. Wer eine Stufe überspringt, hat unter der nächsten keinen Boden. Eine KI, die alles auf einmal ausspuckt, produziert hübschen Text, der innen nicht zusammenpasst. Geht man dagegen Schritt für Schritt vor und lässt jedes Dokument auf dem vorigen aufsetzen, kommt am Ende etwas Stimmiges heraus.

Der Detailgrad des fertigen Konzepts

Am meisten überrascht hat mich, wie weit das fertige Konzept runtergeht. Da bleibt kein grober Umriss, an dem später jemand raten muss.

Ein Beispiel, ohne dass ich zu technisch werde. Das Konzept legte fest, in welche Ordner der spätere Programmcode sortiert wird, also wo welcher Teil der Anwendung wohnt. Es schrieb vor, dass jeder einzelne Zugriff auf Daten durch genau eine Kontrollstelle gehen muss, die vorher prüft, ob der Nutzer das überhaupt darf. Und es drehte die übliche Logik um: standardmäßig kommt erst mal niemand an Daten, der Zugriff muss aktiv erlaubt werden. Lauter Festlegungen, über die man sonst in jedem Projekt aufs Neue diskutiert, hier vorab sauber notiert.

Heraus kam ein Dokument, das kaum noch Interpretationsspielraum lässt. Eine Vorlage, die so eindeutig ist, dass eine Maschine sie hinterher abarbeiten kann, ohne ständig nachzufragen, wie etwas gemeint war.

Die alte Rechnung kippt

Damit ändert sich die Kalkulation, die hinter dem Verzicht stand. Das gründliche Vorab-Konzept galt als Ballast, weil es Wochen gekostet hat. Wenn eine KI es in Stunden aus den Anforderungen ableitet, fällt dieser Preis fast komplett weg. Die saubere Konzeptarbeit lohnt sich damit wieder, und zwar ohne den Zeitverlust, für den man sie abgeschafft hat.

Man bekommt also zwei Dinge gleichzeitig, die sich früher ausgeschlossen haben. Die Gründlichkeit eines klassischen Pflichtenhefts auf der einen Seite, das Tempo eines schnellen Prototyps auf der anderen. Ein Dutzend Personentage fürs ganze Projekt, und die Konzeptphase, die sonst der dickste Posten ist, war davon nur ein kleiner Teil.

Ein Konzept bringt allerdings wenig, solange es ein Dokument bleibt. Im nächsten Teil geht es darum, wie aus dieser Vorlage automatisch die einzelnen Arbeitspakete entstehen, die das Entwicklerteam dann abarbeitet.