Demand Analyzer

Was macht der Demand Analyzer? Dieser Use Case featured einen der 24 ready-to-use AI Agents, mit denen wir beim „Agent Race to Sapphire 2026“ gewonnen haben. Der Agent unterstützt Anwender dabei, eingehende Anforderungen mit vorhandenem Lösungswissen abzugleichen und passende Lösungsansätze aus der sovanta Innovation Factory zu identifizieren.

Von der Anforderung zur passenden Lösung – auf Basis vorhandenen Innovationswissens.

Die Ausgangssituation: Anforderungen müssen mit bestehenden Lösungen abgeglichen werden

Unternehmen erhalten regelmäßig neue Anforderungen, Ideen oder Kundenanfragen, für die passende Lösungsansätze identifiziert werden müssen. Häufig existieren bereits ähnliche Konzepte oder bewährte Lösungen innerhalb der Organisation, doch deren Auffinden erfordert umfangreiche Recherchen in Dokumentationen und Wissensquellen. Dieser Prozess ist zeitaufwendig und erschwert die schnelle Bewertung neuer Anforderungen.

Relevantes Lösungswissen finden
Vorhandene Konzepte und Lösungsansätze sind oft über verschiedene Wissensquellen verteilt und nicht unmittelbar sichtbar.

Anforderungen richtig einordnen
Neue Anforderungen müssen analysiert und mit bestehenden Lösungsbausteinen oder Use Cases verglichen werden.

Wiederverwendbare Lösungen identifizieren
Um Entwicklungsaufwand zu reduzieren, sollten bestehende Lösungen möglichst früh erkannt und berücksichtigt werden.

Wie sieht unsere Lösung aus? Intelligente Demand-to-Solution-Analyse

Der Demand Analyzer nutzt den Document Chat MCP Server als Wissensbasis und analysiert eingehende Anforderungen anhand vorhandener Informationen aus der sovanta Innovation Factory. Die Lösung recherchiert relevante Inhalte, vergleicht Anforderungen mit bestehenden Konzepten und identifiziert passende Lösungsoptionen. Dadurch können Anwender schneller beurteilen, welche Ansätze bereits verfügbar sind und für die jeweilige Anforderung infrage kommen. In drei Schritten bedeutet das:

Bonusprozess als Extension auf der BTP
  1. Anforderungen analysieren
    Der Agent verarbeitet die eingehende Anforderung und identifiziert relevante Themen, Ziele und Lösungsbedarfe.
  2. Vorhandenes Wissen recherchieren
    Über den Document Chat MCP Server werden relevante Inhalte, Konzepte und bestehende Lösungen aus der Innovation Factory durchsucht.
  3. Passende Lösungsansätze zuordnen
    Die gefundenen Informationen werden mit der Anforderung abgeglichen und geeignete Lösungsoptionen strukturiert bereitgestellt.

Das Ergebnis? Schnellere Bewertung von Anforderungen und bessere Wiederverwendung von Wissen

Das Ergebnis sind deutlich schnellere Analysen neuer Anforderungen, ein besserer Zugang zu vorhandenem Innovationswissen und eine effizientere Identifikation geeigneter Lösungsansätze. Gleichzeitig reduziert sich der manuelle Rechercheaufwand, während bestehende Konzepte und Erfahrungen systematisch wiederverwendet werden. Der Demand Analyzer verbindet Wissensmanagement mit intelligenter Anforderungsanalyse und schafft so eine fundierte Grundlage für die Bewertung und Weiterentwicklung neuer Ideen und Kundenanforderungen.

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Tags
AI / GenAI AI / GenAI Software Development Artificial Intelligence