"Ein häufiges Unternehmensproblem: entscheidende Legacy-Systeme werden zu "Black Boxes" - sie sind für den Betrieb entscheidend, aber undurchsichtig und riskant zu ändern. Thiyagu Palanisamy und Chandirasekar Thiagarajan arbeiteten mit einem Kunden zusammen, um AI-unterstützte Reverse-Engineering zu nutzen, um funktionale Spezifikationen aus UI-Elementen, Binärdateien und Datenabstammung zu rekonstruieren, um die Analyseparalyse zu überwinden. Sie entwickelten einen methodischen "Multi-Lens"-Ansatz - beginnend mit sichtbaren Artefakten, inkrementell anreichend, Logik triangulierend und immer die Abstammung bewahrend. Die menschliche Validierung bleibt zentral, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der extrahierten Funktionalität sicherzustellen. Diese Zusammenarbeit zeigte, dass das Umwandeln eines Systems von einer Black Box in eine Blaupause Modernisierungsentscheidungen ermöglich und Migrationsbemühungen beschleunigt."