KI-basierte Unterstützung für Planning Poker

Du möchtest bereits im Studium an innovativen IT-Projekten mitwirken, Herausforderungen und Trends der Branche kennenlernen – und dabei Theorie und Praxis verbinden? Dann bist Du hier genau richtig. Als Studierende:r arbeitest Du an individuellen Softwarelösungen, sowohl für unsere Kunden als auch für interne Zwecke. Dabei erlebst Du praxisnahe Forschung und lernst, wie du Lösungen entwickelst, die echten Mehrwert schaffen. Wir möchten Talente fördern und legen Wert auf Deine persönliche Entwicklung, Wünsche und Fähigkeiten, deshalb gestalten wir im Dialog gemeinsam dein Tätigkeitsfeld.

Eine wiederkehrende Herausforderung bei der Durchführung von IT-Projekten ist die möglichst genaue Aufwandsschätzung für die umzusetzenden Arbeitspakete. In agilen Projekten wird hierfür gerne die Methode des Planning Poker genutzt. Dabei erhalten die Teilnehmer:innen einen Satz Spielkarten, die bspw. mit aufsteigenden Story Points bedruckt sind. Jede Anforderung wird einzeln diskutiert, von allen Teilnehmer:innen durch Auswahl einer Karte geschätzt, und Abweichungen bis zur Erlangung eines Konsens ausdiskutiert. Die Durchführung von solchen Schätzrunden bringt diverse Herausforderungen mit sich, wie das Einhalten von zeitlichen Restriktionen, die Gewährleistung eines reibungslosen Ablaufs bei Remote-Settings, die mögliche Dominanz einzelner Teilnehmer:innen, das Überspringen der Diskussion bei abweichenden Schätzungen, oder eine systematische Unter- oder Überschätzung von Komplexität.

Für die Durchführung solcher Schätzrunden stellt viadee spark die Agile Toolbox bereit. Im Rahmen dieser Abschlussarbeit soll am Beispiel der Agile Toolbox untersucht werden, wie moderne KI-basierte Ansätze (inkl. aber nicht begrenzt auf LLMs) dabei helfen können, die Herausforderungen des Planning Poker zu adressieren. Denkbar wäre bspw. ein Chatbot als Moderator für Schätzrunden, der die Teilnehmer:innen passend einbindet, den planmäßigen Ablauf möglichst gewährleistet und implizite Annahmen und offene Fragen zu den Anforderungen aufdeckt. Eine andere Option wäre die Umsetzung einer KI, die als zusätzlicher Akteur an der Schätzung teilnimmt, eigenständig schätzt, und bei Abweichungen auch mitdiskutiert. Falls nötig und sinnvoll soll auch Jira über eine Schnittstelle angebunden werden sowie ggf. Möglichkeiten zur Nutzung der Atlassian-KI Rovo untersucht werden. Die Durchführung der Arbeit umfasst die Analyse des zu lösenden Problems, die Konzeption einer passenden Lösung, deren Implementierung, sowie eine angemessene Evaluation.

Du bist Student:in der Fächer Wirtschaftsinformatik, Informatik, Mathematik oder einem anderen naturwissenschaftlichen oder betriebswirtschaftlichen Studiengang. Du hast Freude an innovativen Technologien und bringst etwas Programmiererfahrung, idealerweise in Python und TypeScript mit. Erste Erfahrungen mit Angular, Firebase und LLMs sind hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich. Du arbeitest gerne proaktiv und selbstorganisiert im Team und hast großes Interesse am Tätigkeitsfeld von Berater:innen. Du möchtest nicht nur fachlich, sondern auch persönlich über Dich hinauswachsen und hast Lust, mit einem hochambitionierten Team richtig Gas zu geben. Du beherrschst die deutsche Sprache in Wort und Schrift.