About this role
Ausgangssituation
Unternehmen stehen oftmals vor der Herausforderung, bestehende Softwaresysteme auf neue Technologien, Plattformen oder Architekturen zu übertragen. Gründe hierfür sind unter anderem technologische Modernisierung, Wartbarkeit, veränderte Anforderungen sowie die Ablösung veralteter Technologien.
Durch aktuelle Entwicklungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz – insbesondere Large Language Models (LLMs) und KI-gestützte Codegenerierung – ergeben sich neue Möglichkeiten, solche Software-Portierungen teilweise automatisiert zu unterstützen. Gleichzeitig bestehen Unsicherheiten hinsichtlich der Qualität, Wartbarkeit und praktischen Einsetzbarkeit KI-generierter Ergebnisse.
Zielsetzung der Arbeit
Ziel der Masterarbeit ist die Untersuchung, inwieweit KI-basierte Verfahren zur Portierung bestehender Software-Technologien geeignet sind und unter welchen Voraussetzungen diese erfolgreich eingesetzt werden können.
Im Mittelpunkt stehen dabei insbesondere folgende Fragestellungen:
- Welche KI-gestützten Ansätze und Werkzeuge zur Software-Portierung existieren bereits?
- Welche technischen und architektonischen Herausforderungen treten bei unterschiedlichen Portierungsszenarien auf?
- Welche Vorgehensweisen und Transformationsstrategien sind erfolgversprechend?
- Welchen praktischen Nutzen können KI-gestützte Portierungen für zukünftige Modernisierungsprojekte im Unternehmen bieten?
Inhaltliche Schwerpunkte
Die Arbeit soll sowohl theoretische als auch praktische Aspekte behandeln. Vorgesehen sind insbesondere:
- Recherche und Analyse bestehender KI-gestützter Tools und Verfahren zur Software-Portierung
- Untersuchung des Portierungsszenarios Java Frontend → Web-Frontend
- Vergleich unterschiedlicher Ansätze
- Analyse typischer Herausforderungen, beispielsweise:
Abhängigkeiten und Framework-Unterschiede
- Architekturunterschiede
- UI-Konzepte und Zustandsverwaltung
- Entwicklung eines strukturierten Vorgehensmodells für KI-gestützte Software-Portierungen
- Durchführung prototypischer Portierungen anhand abstrahierter bzw. anonymisierter Codebeispiele
- Bewertung der Ergebnisse hinsichtlich:
Codequalität
- Wartbarkeit
- Aufwand
- Automatisierungsgrad
- Nachbearbeitungsbedarf
Methodik
Das Vorgehen bei der Arbeit soll sich in drei Phasen gliedern.
- Phase: Exploratives Vorgehen zur Erarbeitung eines Vorgehensmodells für die Portierung
- Phase: Anwenden des Vorgehensmodell auf repräsentative Anwendungsbeispiele
- Phase: Optimieren des Vorgehensmodell
Rahmenbedingungen
Die Untersuchung erfolgt auf Basis abstrahierter und verallgemeinerter Softwarebeispiele, da produktiver Unternehmenscode nicht öffentlich verwendet werden kann. Ziel ist es, repräsentative Ausgangssituationen zu schaffen, die reale Portierungsszenarien fachlich und technisch angemessen abbilden, ohne sensible Informationen offenzulegen.
Die Arbeit soll dabei so gestaltet werden, dass die gewonnenen Erkenntnisse und entwickelten Ansätze wissenschaftlich verwertbar und veröffentlichbar sind. Gleichzeitig sollen die Ergebnisse einen praktischen Nutzen für zukünftige Portierungs- und Modernisierungsvorhaben im Unternehmen bieten.
Erwarteter Mehrwert
Die Ergebnisse der Arbeit sollen dazu beitragen,
- Chancen und Grenzen KI-gestützter Software-Portierungen realistisch einzuschätzen,
- geeignete Einsatzbereiche und Risiken zu identifizieren,
- erfolgversprechende Vorgehensweisen abzuleiten,
- sowie eine fundierte Entscheidungsgrundlage für zukünftige Technologie-Portierungen bereitzustellen.
Darüber hinaus soll untersucht werden, ob KI-basierte Portierungen einen praktikablen und wirtschaftlich sinnvollen Ansatz für die technologische Weiterentwicklung bestehender Softwaresysteme darstellen.
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