Do AI Agents need User Stories?

Do AI Agents need User Stories?

Vielleicht brauchen wir bald keine User Stories mehr.
Oder zumindest nicht mehr so, wie wir sie heute verwenden. User Stories wurden für eine Softwareentwicklung geschaffen, in der Menschen Anforderungen aufnehmen, miteinander diskutieren, Rückfragen stellen und anschließend implementieren.

Eine User Story musste deshalb nie alles enthalten. Vieles entstand im Gespräch und refinement:

  • Kontext.
  • Annahmen.
  • Lösungsentscheidungen.
  • Grenzen.
  • Wissen über das bestehende System.


Aber was passiert, wenn der nächste Bearbeiter kein Mensch, sondern ein KI-Agent ist? Der Agent ergänzt fehlenden Kontext nicht durch jahrelange Erfahrung im Unternehmen. Er arbeitet mit dem Kontext, den wir ihm geben.
Und wenn etwas fehlt, passiert etwas Interessantes: Er bleibt nicht unbedingt stehen aber er trifft plausible Annahmen.

Deswegen glaube ich, dass sich auch unsere Anforderungen verändern müssen.

Bei Hingepoint Framework  arbeiten wir neben der fachlichen Anforderung mit einer Tactical Specification.

Sie beschreibt nicht jede Zeile der späteren Implementierung, sondern gibt dem Agenten den notwendigen Engineering-Kontext:

  • Lösungsansatz und relevante Architektur,
  • Constraints und Abhängigkeiten,
  • Acceptance Criteria,
  • bekannte Risiken und Annahmen,
  • Entscheidungsgrenzen und
  • Punkte, an denen der Agent stoppen und nachfragen muss.

Das Ziel ist nicht, wieder 100-seitige Spezifikationen zu schreiben. Im Gegenteil. Wir müssen nicht mehr dokumentieren. Wir müssen den richtigen Kontext explizit machen.

Vielleicht verschwindet die User Story also gar nicht, aber ihre Rolle verändert sich und doch sie beschreibt weiterhin, was wir erreichen wollen.

Für die Zusammenarbeit mit KI brauchen wir zusätzlich eine präzisere Antwort darauf, in welchem Kontext, unter welchen Grenzen und mit welchem Entscheidungsspielraum die Lösung entstehen darf.

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