Pascal Gerber ist Data Scientist am Fraunhofer IESE und arbeitet dort seit 2021. In Forschungs- und Industrieprojekten beschäftigt er sich mit generativer KI, insbesondere mit Large Language Models. Sein Schwerpunkt liegt auf dem zuverlässigen Einsatz dieser Technologien zur Unterstützung und Effizienzsteigerung von Geschäfts- und Entwicklungsprozessen. Während seines Informatikstudiums an der TU Kaiserslautern befasste er sich unter anderem mit Methoden des Machine Learning, darunter Reinforcement Learning. Zudem verfügt er über Erfahrung in der Unsicherheitsanalyse und Absicherung von KI-Systemen.
Weak requirements often break sprint plans because unclear user stories lead to rework and long clarification loops. LLM-based review of user stories is a promising approach that helps teams detect quality gaps earlier. Instead of discovering problems like missing acceptance…
Qualitätsschwache Anforderungen bringen Sprintpläne oft ins Wanken, weil unklare User Stories zu Nacharbeit und langwierigen Klärungsschleifen führen. Die LLM-basierte Überprüfung von User Stories ist ein vielversprechender Ansatz, mit dem Teams Qualitätslücken früher erkennen können. Statt Probleme wie fehlende Akzeptanzkriterien erst…
In einer Welt, in der Technologie immer weiter voranschreitet, sind sprachgesteuerte Assistenten zu einem nicht mehr wegzudenkenden Teil unseres Alltags geworden. Von IBM Watson und Aleph Alpha Luminous über Apple Siri und Amazon Alexa bis hin zu Google Assistant und…
