Kunstmatige intelligentie en vooral ChatGPT zijn hot. ChatGPT maakt gebruik van generatieve AI.
Generatieve AI is een vorm van kunstmatige intelligentie waarmee je automatisch teksten, afbeeldingen, audio en andere content kunt genereren.
Bijna iedereen heeft ChatGPT wel eens uitgeprobeerd. Maar ben jij er ook al serieus mee aan het experimenteren?
Zo nee, dan raad ik je aan om daar mee te beginnen. Niet alleen privé maar zeker ook in je dagelijks werk loont het de moeite om nu vertrouwd te raken met generatieve AI.
Je kunt beginnen met ChatGPT 3.5 en de vele gratis plugins en andere AI-tools.
AI als je persoonlijke assistent
Ik voorspel dat binnen afzienbare tijd generatieve AI ook voor analisten een onmisbaar hulpmiddel zal zijn. Niet dat ik denk dat AI ons werk helemaal gaat overnemen en analisten overbodig maakt. Dat zie ik niet zomaar gebeuren.
Waar ik wel van overtuigd ben is dat analisten die effectief gebruik maken van generatieve AI binnen afzienbare tijd uit zullen stijgen boven collega’s die op de oude voet verder gaan.
Je kunt ChatGPT zien als persoonlijke assistent die steeds beter wordt en je steeds meer gaat helpen bij het uitvoeren van je werk.
Praktische toepassingen van AI
Nu al kun je met generatieve AI je prestaties een boost geven. Op dit moment kun je het bijvoorbeeld al gebruiken om:
- Dikke rapporten of grote hoeveelheden data snel te doorgronden en de relevante informatie eruit te halen. Handig als je je wilt verdiepen in een nieuw onderwerp, bijvoorbeeld bij het inwerken voor een nieuw project.
- Hulp te krijgen bij het achterhalen van bedrijfsdoelen, businesswaarden, oplossingsrichtingen, requirements, acceptatiecriteria en interviewvragen.
- Heel snel bestaande beschrijvingen (bijvoorbeeld use cases, interviewverslagen, procesbeschrijvingen) om te zetten in concept user stories (of andersom).
- Afhankelijkheden, onduidelijkheden en inconsistenties in de product backlog op te sporen.
- Advies te krijgen over een stappenplan voor het uitvoeren van je opdracht en welke requirementstechnieken je daar het beste bij kunt gebruiken, inclusief uitleg over het toepassen van die technieken.
- Veel sneller duidelijke rapporten, verslagen en andere documenten te schrijven. En zelfs data- en procesmodellen te maken.
- Notulen en interview- /gespreksverslagen te genereren.
Ontdek hoe je AI kunt inzetten
Ik adviseer je volop te gaan experimenteren met generatieve AI. Zo ontdek je hoe je AI inzet om je werk beter en efficiënter te doen.
Daar heb je niet alleen nu al plezier van, maar creëer je voor jezelf ook een goede uitgangspositie voor de nabije toekomst waarin we niet meer zonder AI kunnen.
Verwacht overigens niet dat de samenwerking met je nieuwe persoonlijke assistent vanaf het prille begin vlekkeloos verloopt. Je zult waarschijnlijk moeten wennen aan je nieuwe AI-assistent en de techniek is nog volop in ontwikkeling.
Je kunt nog niet blindelings op ChatGPT vertrouwen en alles klakkeloos voor waar aannemen.
Beschouw de output die ChatGPT genereert als concepten, itereer om het resultaat te verbeteren en blijf vooral je gezond verstand gebruiken.
Zet ChatGPT op dit moment in voor:
- Het opdoen van nieuwe inzichten en ideeën
- Het maken van conceptversies van documenten, requirements en modellen
- Het verbeteren van opgestelde requirements en teksten
Meer weten?
Over welke van de 7 voorbeelden die ik in dit artikel heb gegeven, zou je meer info of uitleg willen. Vertel het me in een reactie onder dit artikel, zodat ik weet naar welk onderwerp de meeste interesse uitgaat.
Veel plezier met experimenteren.
Nicole de Swart
Hoi,
Als ik ChatGPT gebruik zal ik bedrijfsspecifieke data moeten aanleveren. Ik denk dat dat helemaal niet mag.
Of heb je het over een ander soort gebruik?
Hi Maurice, Goed punt. Het is inderdaad niet de bedoeling om vertrouwelijk gegevens in ChatGPT in te voeren. Welke gegevens verder wel of niet ingevoerd mogen worden is aan je werkgever om te beslissen. Ik denk dat er genoeg informatie over blijft om mee te werken. Is bijvoorbeeld elke user story en elk (geanonimiseerd) interviewverslag een probleem?
Idd enorme mogelijkheden met AI.
Ik ben eigenlijk wel benieuwd naar hoe je #3 zou aanpakken om te komen tot user stories.
Ja, #3 kan inderdaad erg interessant zijn. Ik wacht nog even af of anderen ook benieuwd zijn naar #3 (of meer interesse hebben in een ander punt).
Een use case omzetten in user stories is vanuit didactisch inzicht interessant , maar in praktijk niet.
Een user story is niet geschikt voor gedetailleerde requirements specification, het blijven high leve requirements.
Hoe kunt je afvragen tot welke niveau je een refinement /decompostion van een user story moet doen, waarbij de decompositie nog voldoet aan een DerivedUserStory dependency. Veelal is een eind niveau van decomponeren en analyseren een set van het korte eenduidige requirements in natuurlijke taal of vervat met een diagram techniek (model).
Bij een business use case kan je AI gebruiken om een system use cases af te leiden.
Use case scenario’s zijn ook niet precies, gezien de guide line dat stappen in een scenario veelal beperkt worden tot 7 a 9.
Begeleidende activity model van een complex scenario kunnen wel gebruikt worden om requirements af te leiden (bij reverse engineering bijvoorbeeld).
Ik ben ook wel benieuwd naar #3!
Ik ben benieuwd naar #4, maar ook naar #3.