In der Softwareentwicklung sind Use Cases entscheidend, um funktionale Anforderungen zu erfassen, zu definieren, wie Benutzer (Aktoren) mit einem System interagieren, und sicherzustellen, dass alle Szenarien berücksichtigt werden. Traditionell erfordert die Erstellung von Use Cases manuelles Brainstorming, Dokumentation und Diagrammierung, was zeitaufwendig und anfällig für Inkonsistenzen ist. Visual Paradigm’s künstlich-intelligenter Use-Case-Beschreibungs-Generator revolutioniert diesen Prozess, indem er künstliche Intelligenz nutzt, um einen Großteil der Arbeit zu automatisieren, wodurch er schneller, strukturierter und kooperativer wird.

Dieser Tutorial führt Sie Schritt für Schritt durch:
- Wozu die KI-Funktion beiträgt: Schlüsselkompetenzen zur Automatisierung der Use-Case-Entwicklung.
- Wichtige Konzepte: Grundlegende Ideen hinter Use Cases und wie KI sie verbessert.
- Schritt-für-Schritt-Beispiele: Praktische Anleitungen anhand realer Szenarien.
- Warum nicht ein kostenloses LLM verwenden?: Gründe, Visual Paradigm’s integriertes Tool gegenüber allgemeinen kostenlosen großen Sprachmodellen (LLMs) vorzuziehen.
Am Ende werden Sie verstehen, wie dieses Tool Ihren Arbeitsablauf optimieren und professionelle Ergebnisse erzeugen kann.
Abschnitt 1: Was Visual Paradigm’s KI-Funktion bei der Automatisierung der Use-Case-Entwicklung unterstützt

Visual Paradigm ist ein Modellierungs- und Diagrammierungstool, das weit verbreitet für UML (Unified Modeling Language)-Entwürfe, einschließlich Use-Case-Diagrammen, eingesetzt wird. Sein künstlich-intelligenter Use-Case-Beschreibungs-Generator ist eine Anwendung innerhalb der Plattform, die KI nutzt, um vage Ideen in strukturierte Use-Case-Dokumentation umzuwandeln. Hier ist, wie er den Prozess automatisiert:
Kernfunktionen der Automatisierung
- Schnelle Erstellung von Problembeschreibungen: Beginnt mit einem einfachen Prompt und generiert eine präzise Problemstellung, wodurch die Grundlage gelegt wird, ohne von Grund auf neu beginnen zu müssen.
- Identifikation von potenziellen Use Cases: Analysiert das Problem und schlägt eine Liste potenzieller Use Cases vor, einschließlich Namen, Beschreibungen und zugehöriger Akteure. Dies reduziert die Brainstorming-Zeit.
- Detaillierte Use-Case-Berichterstattung: Für jeden ausgewählten Use Case erstellt es eine umfassende Erzählung, die Vorbedingungen, Nachbedingungen, Hauptabläufe, alternative Abläufe und Ausnahmen abdeckt.
- Visualisierung und Diagrammierung: Generiert optional bearbeitbare Use-Case-Diagramme, die in Visual Paradigm Online verfeinert werden können, um die Kommunikation mit Stakeholdern zu verbessern.
- Export- und Zusammenarbeitsoptionen: Ausgaben sind in Markdown- oder SVG-Format exportierbar, was einen einfachen Austausch und die Integration in Projekt-Dokumente gewährleistet.
Vorteile für den Entwicklungsprozess
- Effizienz: Reduziert die Zeit für manuelles Schreiben und Iterationen um 50–70 % (basierend auf typischen Nutzerfeedbacks bei ähnlichen Tools).
- Konsistenz: Stellt eine standardisierte Terminologie und Struktur über alle Use Cases hinweg sicher und reduziert Fehler bei der Erfassung von Anforderungen.
- Vollständigkeit: KI schlägt übersehene Elemente wie Randfälle oder zusätzliche Akteure vor und hilft, Lücken in der Analyse zu vermeiden.
- Skalierbarkeit: Ideal für große Projekte, bei denen die manuelle Erstellung von Anwendungsfällen mehrere Wochen in Anspruch nehmen könnte.
- Integration: Fügt sich nahtlos in das Ökosystem von Visual Paradigm für weitere Modellierung ein (z. B. Übergang zu Klassendiagrammen oder Sequenzdiagrammen).
Diese Automatisierung schließt die Lücke zwischen hochwertigen Anforderungen und detaillierter Analyse und ist für agile Teams, Business Analysten und Entwickler unverzichtbar.
Abschnitt 2: Grundlegende Konzepte der Anwendungsfalldarstellung und die Rolle der KI
Bevor wir Beispiele betrachten, behandeln wir grundlegende Konzepte:
Wichtige Konzepte der Anwendungsfälle
- Anwendungsfall: Eine Beschreibung des Verhaltens eines Systems aus der Perspektive eines externen Benutzers, die sich auf „was“ das System tut (nicht „wie“) konzentriert. Sie umfasst:
- Akteure: Benutzer oder externe Systeme, die mit Ihrem System interagieren (z. B. Kunde, Administrator).
- Voraussetzungen: Zustände, die vor Beginn des Anwendungsfalls erforderlich sind (z. B. Benutzer ist angemeldet).
- Nachbedingungen: Erwartete Ergebnisse nach erfolgreicher Ausführung.
- Hauptablauf: Der optimistische Pfad oder die primäre Abfolge von Schritten.
- Alternativ-/Ausnahmeabläufe: Variationen oder Pfade zur Fehlerbehandlung.
- Anwendungsfalldiagramm: Eine UML-Visualisierung, die Akteure, Anwendungsfälle und Beziehungen zeigt (z. B. „erweitert“ für optionale Verhaltensweisen, „enthält“ für wiederverwendete Schritte).
- Problembeschreibung: Eine Erzählung, die das Ziel und die Herausforderungen des Systems darlegt und als Eingabe für die Erstellung von Anwendungsfällen dient.
Wie die KI diese Konzepte verbessert
KI in Visual Paradigm nutzt natürliche Sprachverarbeitung (NLP) und maschinelles Lernen, um:
- Eingaben zu analysieren und Beziehungen abzuleiten (z. B. Akteure aus dem Kontext zu identifizieren).
- Strukturierte Ausgaben basierend auf Best Practices zu generieren (z. B. die Vorlage für Anwendungsfälle von Alistair Cockburn befolgen).
- Suggestieren Sie Verbesserungen iterativ und stellen Sie sicher, dass sie den Branchenstandards wie UML 2.0 entsprechen.
- Gehen Sie mit der Komplexität um, indem Sie fachspezifisches Wissen berücksichtigen (z. B. E-Commerce im Vergleich zu Bankensystemen).
Dies macht Use Cases zu mehr als nur statischen Dokumenten – sie werden dynamische, bearbeitbare Artefakte für die kontinuierliche Verbesserung.
Abschnitt 3: Schritt-für-Schritt-Beispiele zur Verwendung der KI-Funktion
Lassen Sie uns zwei Beispiele durchgehen: ein einfaches ATM-System und eine komplexere Überarbeitung der E-Commerce-Oberfläche. Nehmen Sie an, Sie haben Visual Paradigm installiert oder Zugriff auf die Online-Version.
Beispiel 1: Grundlegendes ATM-System

Szenario: Sie entwerfen ein grundlegendes ATM für die Bankenbranche.
- App starten:
- Öffnen Sie Visual Paradigm.
- Gehe zu Werkzeuge > Apps.
- Suchen Sie nach „Use Case Description Generator“ und klicken Sie auf Jetzt starten.
- Problembeschreibung generieren:
- Geben Sie den Prompt ein: „Ein ATM-System zum Abheben von Geld und Prüfen des Kontostands.“
- Klicken Sie auf Problembeschreibung generieren.
- KI-Ausgabe (Beispiel): „Das ATM-System ermöglicht Bankkunden, Finanztransaktionen wie Geldabhebungen, Kontostandsabfragen und Überweisungen durchzuführen, ohne eine Filiale besuchen zu müssen. Es muss die Sicherheit durch PIN-Authentifizierung gewährleisten und Fehler wie unzureichende Mittel behandeln.“
- Kandidat-Use-Cases generieren:
- Klicken Sie auf Kandidat-Use-Cases generieren.
| Use-Case-Name | Beschreibung | Akteure |
|---|---|---|
| Geld abheben | Der Benutzer hebt Geld von seinem Konto ab. | Kunde |
| Kontostand prüfen | Der Benutzer prüft seinen Kontostand. | Kunde |
| Gelder überweisen | Der Benutzer überweist Geld auf ein anderes Konto. | Kunde |
| Benutzer authentifizieren | Bestätigt die Identität des Benutzers über die PIN. | Kunde, Bankensystem |
4. Use Case-Beschreibung erstellen:
- Wählen Sie „Geld abheben“.
- Klicken Sie auf Use Case-Beschreibung erstellen.
- KI-Ausgabe (Berichtsauszug im Markdown-Format):
Use Case: Geld abheben
Akteure: Kunde
Voraussetzungen: Der Geldautomat ist betriebsbereit; der Kunde verfügt über eine gültige Karte und PIN.
Hauptablauf:
1. Der Kunde steckt die Karte ein.
2. Das System fordert die PIN an.
3. Der Kunde gibt die PIN ein.
4. Das System überprüft die PIN.
5. Der Kunde wählt „Abheben“ aus.
6. Der Kunde gibt den Betrag ein.
7. Das System prüft das Guthaben und gibt Bargeld aus.
Nachbedingungen: Bargeld ausgegeben; Kontostand aktualisiert.
Ausnahmen: Ungültige PIN (zurück zu Schritt 2); Unzureichende Mittel (Fehlermeldung anzeigen).
5. Use-Case-Diagramm visualisieren (optional):
-
- Klicken Sie auf Use-Case-Diagramm generieren.
- Das Diagramm anzeigen (Akteure als Strichmännchen, Use Cases als Ellipsen).
- Als SVG exportieren oder klicken Sie auf Im Visual Paradigm Online öffnen zum Bearbeiten (z. B. „extends“ für PIN-Wiederherstellung hinzufügen).
6. Exportieren und verfeinern:
-
-
- Bericht als Markdown exportieren.
- Mit dem Team teilen, um Feedback einzuholen.
-
Dieses Beispiel automatisiert die Umsetzung von der Eingabe bis zum Diagramm innerhalb weniger Minuten.
Beispiel 2: Überarbeitung der UI des E-Commerce-Warenkorbs
Szenario: Überarbeitung des Warenkorbs einer Website für eine bessere Benutzererfahrung.
- Problembeschreibung generieren:
- Eingabe: „Ich möchte die Benutzeroberfläche unserer Warenkorbsite überarbeiten.“
- KI-Ausgabe: „Die aktuelle Warenkorbsite verfügt über veraltete Benutzeroberflächenelemente, was zu hohen Abbandonment-Raten führt. Die Überarbeitung zielt darauf ab, die Oberfläche zu modernisieren, die Navigation zu verbessern und Funktionen wie One-Click-Checkout zu integrieren, um die Benutzerzufriedenheit und die Konversionsraten zu steigern.“
- Mögliche Use Cases generieren:
KI-Ausgabe (Tabelle):Use-Case-Name Beschreibung Akteure Artikel zum Warenkorb hinzufügen Der Benutzer fügt Produkte in seinen Warenkorb hinzu. Kunde Warenkorb anzeigen Der Benutzer überprüft die Artikel im Warenkorb und die Gesamtsumme. Kunde Kasse Der Benutzer geht zur Zahlung weiter. Kunde, Zahlungsgateway Menge im Warenkorb aktualisieren Der Benutzer ändert die Mengen der Artikel. Kunde Rabatt anwenden Der Benutzer gibt Promocodes ein. Kunde Use-Case-Beschreibung generieren:
- Wählen Sie „Kasse“.
- KI-Ausgabe: Detaillierter Ablauf einschließlich Gast- gegenüber angemeldeten Benutzern, Zahlungsoptionen und Fehlerbehandlung (z. B. fehlgeschlagene Zahlung).
- Diagramm generieren und bearbeiten:
- Erstellen Sie ein Diagramm, das die Beziehungen zeigt (z. B. „Kasse“ beinhaltet „Rabatt anwenden“).
- Bearbeiten Sie es in Visual Paradigm Online, um benutzerdefinierte UI-Notizen hinzuzufügen.
Dies zeigt die Behandlung abstrakterer, UI-orientierter Projekte.
Abschnitt 4: Warum keinen kostenlosen LLM dafür verwenden?
Kostenlose LLMs wie ChatGPT oder Grok können textbasierte Use-Cases aus Prompts generieren, fallen aber aus mehreren Gründen gegenüber der integrierten KI von Visual Paradigm hinterher:
- Mangel an Struktur und Integration: Kostenlose LLMs erzeugen unstrukturierten Text, der manuell in Tabellen oder Diagramme umgewandelt werden muss. Visual Paradigm automatisiert dies mit integrierten Vorlagen, stellt die UML-Konformität sicher und integriert sich direkt mit Diagramm-Tools für bearbeitbare Visualisierungen – kein Kopieren und Einfügen erforderlich.
- Inkonsistenzen und Halluzinationen: Generische LLMs können ungenaue Details erfinden oder domain-spezifische Nuancen übersehen (z. B. die Vergesslichkeit von Aufsichtsbehörden im Bankwesen). Das AI-System von Visual Paradigm ist für die Softwaremodellierung feinabgestimmt und basiert auf bewährten Praktiken, um Vollständigkeit und Zuverlässigkeit zu gewährleisten.
- Keine visuellen Ausgaben: Freie LLMs können keine Diagramme native generieren oder bearbeiten. Visual Paradigm bietet sofortige, bearbeitbare Use-Case-Diagramme, die für visuelle Lerner und Stakeholder entscheidend sind.
- Kooperations- und Exportbeschränkungen: LLMs geben reinen Text aus; Visual Paradigm bietet professionelle Exporte (Markdown, SVG) und nahtlose Integration in die Arbeitsumgebung für Team-Editierung, Versionskontrolle und Projektverknüpfung.
- Effizienz bei der Iteration: Bei freien LLMs bedeutet die Verbesserung der Ausgaben, von vorne zu beginnen. Die schrittweise Oberfläche von Visual Paradigm ermöglicht geführte Bearbeitungen und spart Zeit bei Iterationen.
- Kosten im Verhältnis zum Nutzen: Obwohl kostenlos, fehlen freien LLMs unternehmensrelevante Funktionen wie Daten-Privatsphäre (wichtig für proprietäre Projekte) und Support. Das AI-System von Visual Paradigm ist Teil eines kostenpflichtigen Ökosystems, das die Kosten jedoch durch Produktivitätssteigerungen rechtfertigt – beispielsweise durch Reduzierung der Analysezeit von Tagen auf Stunden.
Zusammenfassend zeigt sich, dass Visual Paradigm bei professioneller, integrierter Automatisierung übertrifft, während freie LLMs lediglich grundlegende Textgenerierung bieten.
Erste Schritte und Best Practices
- Zugang: Laden Sie Visual Paradigm herunter oder nutzen Sie die Online-Version unter visual-paradigm.com.
- Tipps: Beginnen Sie mit klaren, spezifischen Prompt. Überprüfen Sie die AI-Ausgaben auf Genauigkeit – die KI unterstützt, aber menschliche Aufsicht gewährleistet Perfektion. Nutzen Sie sie für agile Sprints, um Anforderungen schnell zu prototypen.
- Tutorials und Ressourcen: Prüfen Sie die offiziellen Dokumentationen von Visual Paradigm oder YouTube für Video-Tutorials.
Dieses Tool befähigt Teams, sich auf Innovation statt auf dokumentarische Routinearbeit zu konzentrieren. Wenn Sie ein spezifisches Projekt haben, probieren Sie es aus!
| Werkzeug | URL |
|---|---|
| Visual Paradigm AI-Chatbot (Diagrammerstellung) | https://chat.visual-paradigm.com/ |
| KI-Textanalyse (strukturierte Gestaltung aus Text) | https://www.visual-paradigm.com/features/ai-textual-analysis/ |
| KI-basierte Use-Case-Diagramm-Analyse | https://www.visual-paradigm.com/features/ai-base-use-case-diagram-analyzer/ |
| KI-gestütztes UML- und Softwaredesign (Blog) | https://www.diagrams-ai.com/blog/uml-relevance-2025-ai-powered-modeling/ |