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#heading(level: 1)[Fazit und Ausblick (ca. 4 Seiten)]
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#heading(level: 2)[Zusammenfassung und Beantwortung der Forschungsfragen]
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Die Arbeit zeigt, dass KI-gestuetztes Reverse Requirements Engineering im untersuchten Legacy-ERP-Kontext praktikabel ist, wenn der Prozess iterativ und kontrolliert aufgebaut wird. Die drei durchgefuehrten Versuche liefern dabei komplementaere Staerken:
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- V01 liefert eine formale Baseline mit klarer Requirements-Struktur.
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- V02 konsolidiert die Erkenntnisse in eine ISO-29148-nahe, traceability-starke Spezifikation.
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- V03 erweitert die Discovery-Breite per MCP und deckt einen hohen dokumentationsbezogenen Gap auf.
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Damit ist F1 (prozessuale Einsetzbarkeit von LLMs) positiv beantwortet. F4 (Chancen und Grenzen) ist ebenfalls klar beantwortbar: Hohe Effizienz- und Strukturgewinne stehen einem weiterhin relevanten Validierungs- und Konsolidierungsbedarf gegenueber. F2 und F3 sind teilweise beantwortet, da video- und interviewbasierte Endvalidierung noch nicht vollstaendig abgeschlossen ist.
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#heading(level: 2)[Handlungsempfehlungen fuer c-entron GmbH]
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Aus den Ergebnissen lassen sich folgende priorisierte Handlungsschritte ableiten:
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1. **V02 als Spezifikationsbasis verwenden:** Die 220 konsolidierten Requirements mit hoher Traceability als Arbeitsgrundlage fuer die Web-Migration etablieren.
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2. **V03 als Discovery-Backlog nutzen:** Die 1720 identifizierten Faehigkeiten systematisch gegen V02 mappen, um potenzielle Luecken sichtbar zu halten.
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3. **Review-Governance fest verankern:** Fachliche Freigaben und Aenderungsentscheidungen pro Requirement dokumentieren (kein unreviewter LLM-Output im Zielbacklog).
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4. **Toolchain standardisieren:** Prompt-/Agentenkonfigurationen versionieren, damit Folgeanalysen reproduzierbar bleiben.
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#heading(level: 2)[Ausblick und naechste Schritte]
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Die naechste Arbeitsphase erweitert die bisher codezentrierte Evidenz um die noch offenen Schritte aus dem Protokoll:
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1. **Vollstaendige Videoanalyse:** Alle vorhandenen Schulungsvideos KI-gestuetzt transkribieren und strukturiert auf Use Cases auswerten.
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2. **Abgleich Video vs. Codeanalyse:** Systematischer Vergleich, ob und wo sich beide Sichten decken bzw. welche Use Cases nur in einer Quelle auftauchen.
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3. **Clusterung in abstrakte Konzepte:** Die identifizierten Use Cases in die bereits vorbereiteten 101 abstrahierten Konzepte ueberfuehren (vgl. `A_Videoanalyse_Uebersicht.csv`).
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4. **Manuelle Fachklassifikation pro Cluster:** Bewertung in die Kategorien
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- **ja:** unveraenderte Uebernahme,
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- **nein:** Entfall in ERP Web,
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- **neu:** fachlich vorhanden, aber neu zu konzipieren,
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- **TBD:** vorlaeufig offen.
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Erst mit dieser finalen Triangulation aus Code, Video und Fachbewertung ist eine belastbare Vollstaendigkeitsaussage fuer die Migrationsplanung moeglich.
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