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#heading(level: 1)[Diskussion (ca. 8 Seiten)]

#heading(level: 2)[Interpretation der Ergebnisse]

Die Ergebnisse zeigen einen klaren methodischen Lerneffekt ueber die drei Versuche. Der Verlauf von V01 ueber V02 zu V03 ist nicht als Widerspruch, sondern als komplementaere Reifung zu interpretieren:

- V01 demonstriert, dass bereits mit einfacher Konfiguration formal strukturierte Requirements ableitbar sind.
- V02 zeigt, dass eine agentengestuetzte ISO-Konsolidierung methodisch sauber, aber fuer den Gesamtumfang zu rigide sein kann.
- V03 zeigt, dass die MCP-Erweiterung die funktionale Breite massiv erhoeht und Discovery-Luecken schliesst.

In Summe entsteht ein zweistufiges Zielbild fuer Reverse Requirements Engineering in Legacy-Projekten: zuerst *formal konsolidieren*, danach *gezielt in die Breite erweitern*.

#heading(level: 2)[Chancen und Grenzen]

Die wesentlichen Chancen des Ansatzes liegen in:

- hoher Skalierbarkeit bei grossen Legacy-Artefakten,
- schneller Sichtbarmachung undokumentierter Funktionalitaet,
- strukturierter Ueberfuehrung in reviewbare Requirements-Artefakte.

Die zentralen Grenzen bleiben:

- keine belastbare Vollstaendigkeit ohne Zusatzquellen (insbesondere Nutzungs- und Prozesssicht),
- Halluzinations- und Fehlinterpretationsrisiken ohne Beleg- und Reviewpflicht,
- hoher Konsolidierungsaufwand zwischen Discovery-Artefakten und abnahmefaehiger Spezifikation.

Damit bestaetigt die Fallstudie, dass LLMs Requirements Engineering nicht ersetzen, aber als beschleunigendes Analyseinstrument mit klaren Governance-Regeln substantiellen Mehrwert liefern.

#heading(level: 2)[Implikationen fuer Forschung und Praxis]

Fuer die Praxis folgt daraus ein umsetzbarer Einfuehrungspfad:

1. Schrittweise aufeinander aufbauende Versuchsreihe statt einmaliger "Big-Bang"-Extraktion.
2. Trennung von Discovery- und Konsolidierungsphase als Standard.
3. Traceability als verpflichtendes Abnahmekriterium fuer LLM-Ergebnisse.

Fuer die Forschung ergeben sich drei Anschlussfragen:

1. Wie laesst sich die Triangulation aus Code-, Video- und Stakeholderdaten automatisiert zusammenfuehren?
2. Welche Metriken messen Qualitaet von Requirements-Artefakten robuster als reine Umfangszahlen?
3. Wie kann Human-in-the-loop-Validierung mit vertretbarem Aufwand skaliert werden?

Die vorliegende Arbeit liefert dafuer eine belastbare methodische Ausgangsbasis, zeigt aber zugleich, dass die letzte Meile zur fachlich finalen Spezifikation weiterhin ein kooperativer Mensch-KI-Prozess bleibt.
