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# A13: Konkretisierung der Software-Anwendung
## Template für Software-Beschreibung
Der folgende Fragebogen ist von der Projektleitung bzw. Product Owner:in auszufüllen. Das Dokument soll helfen, die Vision und Ziele der Software-Anwendung weiter zu konkretisieren und kann als Grundlage für die Vorstellung der Software-Anwendung im Panel der Vielfalt dienen (u.a. im KIDD-Prozessschritt [B1: Konstituierung und Sensibilisierung des PdV](/kuenstliche-intelligenz-im-dienste-der-diversitaet/der-kidd-prozess/ebene-3-kidd-prozess-schritt-fuer-schritt-im-detail/abschnitt-b-anforderungsklaerung/schritt-a1-kenntnisnahme-kidd.md)). Falls Fragen noch nicht beantwortet werden können, kann auch die Antwort „Das wissen wir noch nicht“ problemlos vorkommen. Das Dokument sollte im KIDD-Prozesses fortlaufend ergänzt werden.
Ziel & Scope
Mit welchem Ziel wird die Software entwickelt bzw. im Unternehmen eingeführt?
* *Text*
In welchen Bereichen soll die Software eingesetzt werden? (z.B. regional, organisatorisch)
* *Text*
Wer sind die Nutzer:innen? Wer ist dabei, wer nicht?
* *Text*
Wessen Daten werden verwendet?
* *Text*
Was ist das Schadenspotenzial (was, für wen, wie hoch, wie wahrscheinlich?)
* *Text*
Programmierung / Regeln
Welche Methoden werden eingesetzt? (Regelbasierte Systeme, ML-basierte Systeme, Kombinationen daraus)
* *Text*
Wird die Software inhouse entwickelt oder zugekauft (von welchem Anbieter)? Gibt es Drittkomponenten, die eingesetzt werden?
* *Text*
Wer definiert die zugrundeliegenden Annahmen und Regeln im System? (Human in the Loop in der Software-Entwicklung)
* *Text*
Wer verantwortet die resultierende Entscheidung (Human in the Loop in der Nutzung)
* *Text*
Datenbasis
Auf welcher Datenbasis wird/wurde die Lösung entwickelt? Was ist die Datenquelle?
* *Text*
Gibt es sensible Daten? Wenn ja, welche und wie wird mit ihnen umgegangen?
* *Text*
Habt Sie sich Gedanken dazu gemacht, welche Verzerrungen die Daten enthalten könnten? (z.B. bei Lernender KI: Gibt es Gruppen, die in den Trainings-Daten nicht abgebildet sind?)
* *Text*
Wie wurde das Einverständnis der Betroffenen eingeholt?
* *Text*
Welche Fehlermöglichkeiten gibt es bei der Eingabe der Daten im laufenden Betrieb?
* *Text*
Transparenz
Was haben Sie bereits geplant, um Transparenz über die Software herzustellen?
* *Text*
Wer hat welche Sicht- und Zugriffsrechte auf die Daten?
* *Text*
Wie werden die Regeln, Annahmen und ausschlaggebenden Faktoren, die zu einem bestimmten Resultat geführt haben, aufbereitet und für den Nutzer klar dargestellt (Nachvollziehbarkeit, Erklärbarkeit)?
* *Text*
Evaluation & Anpassung
Wie wird die Erreichung der Ziele messbar gemacht? Wer bewertet die Zielerreichung?
* *Text*
Gibt es ein Verfahren zur Anpassung der Regeln, wenn nötig?
* *Text*
Wie, wann und von wem wird entschieden, wie mit der Software-Anwendung umgegangen wird, wenn die Testphase beendet ist?
* *Text*
---
# Agent Instructions
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## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation by asking a question.
Perform an HTTP GET request on the following URL with the `ask` and `goal` query parameters:
```
GET https://kidd-handbuch.gitbook.io/kuenstliche-intelligenz-im-dienste-der-diversitaet/anhange/tools-und-handreichungen/teil-a-beispiel-1/a13-konkretisierung-der-software-anwendung.md?ask=&goal=
```
`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is what the user is ultimately trying to achieve, the reason they need the answer. Sharing it helps GitBook give you a better, more relevant answer. A goal is most helpful when it describes the outcome the user wants rather than restating the question. For example, with `ask=how do I create an API token`, a goal like `automate deployments from our CI pipeline` lets GitBook tailor the answer to that use case.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.
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