Побачите, чому AI не вирішує проблему поганих вимог

На прикладі згенерованої AI User Story розберемо, чому вимога може виглядати правильно, але створювати ризики для бізнесу, розробки й тестування.

Зрозумієте, з чого складається вимога, яку приймають з першого разу

Розберемо ієрархію Epic → Feature → User Story → Task, критерії INVEST, Acceptance Criteria та типові місця, де губиться бізнес-цінність.

Навчитеся бачити дефекти у вимогах до того, як вони зламають спринт

Покажемо, як знаходити розмитий скоуп, суперечності, неповні Acceptance Criteria, технічне ТЗ замість User Story та інші помилки, через які задачі повертаються на доопрацювання.

Попрактикуєтеся на реальних прикладах

Разом розберемо 2–3 вимоги, знайдемо в них слабкі місця за чеклістом якості й доведемо до формату, з яким може працювати команда.

Зрозумієте, як використовувати AI без втрати якості

Розберемо, що можна делегувати AI, який контекст давати в промпт і що обов’язково перевіряти перед тим, як передати вимогу в роботу.

Побачите повну карту BA-навички

Покажемо, що стоїть за якісними вимогами: виявлення потреб, робота зі стейкхолдерами, SRS, NFR, діаграми, Jira/Confluence та системна робота з вимогами.