= AW: Masterarbeit - Exposee #strong[Von: ]"Schallmo, Daniel Professor Dr." #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 #strong[Find all publications and additional information here]: www.hnu.de/en/daniel-schallmo http://www.hnu.de/en/daniel-schallmo https://www.linkedin.com/in/danielschallmo/ https://www.hnu.de/en/daniel-schallmo \_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_