= AW: Masterarbeit - Exposee

#strong[Von: ]"Schallmo, Daniel Professor Dr." <Daniel.Schallmo@hnu.de>
#strong[Datum: ]2025-07-30 08:58:06 +0200

Lieber Christoph,

#strong[danke dir. Anbei mein Feedback]:

#strong[Stärken]

- Relevanz: Die Kombination aus Legacy-Migration, KI-Einsatz und Requirements Engineering adressiert ein zentrales Digitalisierungsthema in KMUs.

- Realitätsbezug: Der Unternehmenskontext ist nachvollziehbar und gut beschrieben – das erhöht die Anschlussfähigkeit für Stakeholder.

- Methodenpluralität: Literaturarbeit, Prototypenentwicklung und qualitative Interviews erzeugen ein ganzheitliches Bild.

#strong[Verbesserungsvorschläge]

1. Titel schärfen

#strong[Der aktuelle Titel ist lang und mehrteilig. Eine kürzere, fokussiertere Variante könnte lauten]:

- KI-gestütztes Reverse Requirements Engineering bei Legacy-Software: Eine Fallstudie bei der c-entron GmbH

#strong[Optionaler Untertitel]:

- Extraktion funktionaler und nicht-funktionaler Anforderungen mithilfe von LLMs

2. Problemstellung analytischer zuspitzen

#strong[Die aktuelle Problemstellung beschreibt die Ausgangslage gut, bleibt jedoch auf einer allgemeinen Ebene. Ergänzend hilfreich wäre]:

- eine kurze Beschreibung der Konsequenzen fehlender Anforderungen (z. B. Re-Implementationsfehler, technische Schuld, Ineffizienzen),

- und eine Einordnung der besonderen Komplexität, die sich durch eine über Jahre gewachsene Codebasis ergibt.

#strong[Formulierungsvorschlag]:

„Die fehlende Dokumentation erschwert die gezielte Migration erheblich, da sowohl funktionale Redundanzen als auch implizit verankerte Prozesse nur durch aufwendige manuelle Analysen identifiziert werden können.“

3. Forschungsfragen konsolidieren

#strong[Die aktuelle Gliederung mit Unterpunkten und den zahlreichen Forschungsfragen wirkt umfangreich und etwas fragmentiert. Eine mögliche Umstrukturierung]:

#strong[Forschungsleitfragen (komprimiert)]:

- Wie können LLMs systematisch für Reverse Requirements Engineering eingesetzt werden?

- Welche funktionalen und nicht-funktionalen Anforderungen lassen sich durch eine Kombination von KI-Analyse und Stakeholder-Interviews extrahieren?

- Wie bewerten Fachexpert:innen die Qualität und Vollständigkeit der gewonnenen Requirements?

- Welche Chancen und Grenzen ergeben sich beim KI-gestützten Requirements Engineering in Legacy-Umgebungen?

Optional: Die Grundlagenfragen (z. B. zu LLMs) können in den theoretischen Hintergrund integriert werden, statt als eigene Forschungsfragen aufgeführt zu werden.

4. Evaluationskriterium für Qualität präzisieren

#strong[Die Validierung der extrahierten Anforderungen ist zentral. Es sollte deutlicher gemacht werden, wie Qualität gemessen wird. Mögliche Indikatoren]:

- Vollständigkeit (gegenüber manuell dokumentierten Anforderungen),

- Verständlichkeit für Entwickler:innen,

- Redundanzfreiheit,

- Übereinstimmung mit Stakeholder-Erwartungen.

#strong[Offene Fragen]

- Modellspezifikation: Welches LLM kommt konkret zum Einsatz (z. B. GPT-4, Claude 3)? Welche Fähigkeiten (z. B. Codeverständnis, Promptsteuerung) sind entscheidend?

- Rechtliche Aspekte: Wird der Einsatz von KI im Unternehmen in Bezug auf IP, Datenschutz und Sicherheit betrachtet?

- Grenzen der Automatisierung: Wie wird mit impliziten Anforderungen (z. B. durch gewachsene Prozesse) umgegangen, die nicht im Code abgebildet sind?

- Toolchain-Integration: Ist geplant, den entwickelten Prototypen in bestehende Tools (z. B. Jira, Confluence) zu integrieren oder als eigenständige Lösung zu evaluieren?

- Quellen: Welche Quellen dienen als Basis? Z.B.:

- https://ijasce.org/index.php/IJASCE/article/view/152

- https://www.interaction-design.org/literature/book/the-encyclopedia-of-human-computer-interaction-2nd-ed/requirements-engineering

- https://www.bibsonomy.org/bibtex/1510ac6a2b48df877bbdcd429daee73eb/butonic?lang=de

- https://arxiv.org/pdf/2308.10620

- https://arxiv.org/abs/2312.15223

- https://kclpure.kcl.ac.uk/ws/portalfiles/portal/341048798/fcomp-1-1519437.pdf

- Zeitplan: Wann planst du was zu tun?

Liebe Grüße,

#strong[Daniel]

#strong[Best regards]

Prof. Dr. Daniel Schallmo

Director of the Institute for Entrepreneurship, Innovation, and Sustainability (IfE)

Member of the Institute for Digital Transformation (IDT)

University of Applied Sciences Neu-Ulm

Wileystr. 1
D-89231 Neu-Ulm

+49(0)731-9762-1531
daniel.schallmo@hnu.de

https://www.hnu.de/ife/en https://www.hnu.de/en/research/institutes-and-competence-centres/institute-for-entrepreneurship

#strong[Latest publications]:

Twin Transition: Theoretical Background, Empirical Insights, and Integrated Approach (Paper | Int. Journal of Innovation Management | B-ranked | 2025) https://www.worldscientific.com/doi/full/10.1142/S136391962540002X

Successful Digital Entrepreneurship: A Systematic Literature Review on Strategies, Measures, and Tools (Paper | HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik | C-ranked | 2025) https://link.springer.com/article/10.1365/s40702-025-01153-z

Berlin as a Hotspot for Digital Entrepreneurship: An Empirical Analysis of the Entrepreneurial Ecosystem (Paper | HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik | C-ranked | 2025) https://link.springer.com/article/10.1365/s40702-025-01154-y

Digital Transformation Success Factors: A Systematic Literature Review and Bibliometric Analysis (Paper | Int. Journal of Innovation Management | B-ranked | 2024) https://www.worldscientific.com/doi/full/10.1142/S1363919624400048

Strategies for digital entrepreneurship success (Paper | European Journal of Innovation Management | C-ranked | 2024) https://www.emerald.com/insight/content/doi/10.1108/EJIM-01-2024-0081/full/html

Digital Disruption and Transformation (Book | Springer | 2024) https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-031-47888-8

Digitale Plattformen und Ökosysteme im B2B-Bereich (Book | Springer | 2024) https://link.springer.com/book/9783658431297

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