Legacy-Systeme bilden häufig das Rückgrat von Unternehmen.
Sie sind oftmals hochgradig angepasst und enthalten über Jahrzehnte entwickelte, kritische Geschäftslogik.
Dadurch ergeben sich bei Wartung und Modernisierung eine Reihe signifikanter Veränderungen für Unternehmen und Mitarbeiter.
Wie kann KI wertschöpfend bei der inkrementellen Modernisierung dieser Systeme helfen?
Herausforderungen von Legacy-Systemen
Technologische Obsoleszenz und über Jahre aufgestaute technische Schulden binden erhebliche finanzielle und personelle Ressourcen. Veraltete Technologien und häufige Prozess-/Code-Anpassungen erfordern enormen manuellen Aufwand.
Dies führt zu Leistungseinbussen und Sicherheitsrisiken. Komplexe, teure Upgrades sind die Folge – häufig verbunden mit Budget- und Zeitüberschreitungen. Hinzu kommen Wissensverlust durch das Ausscheiden erfahrener Mitarbeitender, sowie fehlende Attraktivität für neue Mitarbeitende.
Potenziale der KI für die inkrementelle Modernisierung
Insb. Generative KI (GenAI) bietet Unternehmen eine zusätzliche strategische Option zur Modernisierung ihrer IT-Landschaft. Im Gegensatz zu den radikalen Ansätzen „Rip and Replace“ oder „Lift and Shift“ ermöglicht KI eine schrittweise, risikoarme Modernisierung. So lässt sich die Lebensdauer kritischer Legacy-Systeme verlängern, ohne die bewährte Geschäftslogik aufzugeben.
- Codegenerierung und -optimierung
KI kann bei der Generierung neuen Codes unterstützen, bestehenden Code refaktorisieren, Fehler identifizieren und Performance-Potenziale ausschöpfen - Testautomatisierung
KI-basierte Tools erstellen automatisch Testfälle und -daten, wodurch Testzyklen beschleunigt und die Abdeckung deutlich erhöht werden - Qualitätssicherung
Durch KI-gestützte statische Codeanalysen lassen sich wiederkehrende Muster und potenzielle Sicherheitslücken frühzeitig erkennen - Dokumentationsautomatisierung
KI kann für schwer verständliche Legacy-Code menschenlesbare Dokumentationen generieren. Zusätzlich lassen sich aus Support-Tickets strukturierte Wissensdatenbanken aufbauen, um Know-how nachhaltig zu sichern - AIOps – KI im IT-Betrieb
Durch die Analyse von Protokollen, Ereignissen und Metriken erkennt KI Anomalien/Systemausfälle frühzeitig und ermöglicht eine proaktive Problembehandlung - Datenbankoptimierung
KI-gesteuerte Systeme analysieren historische Abfragen und passen Indexierungen automatisch an. Lösungen wie Oracle 23ai integrieren KI zur Performanceoptimierung direkt in der Datenbank
Herausforderungen bei der Einführung von KI
- Datenqualität und -zugänglichkeit
Unvollständige oder fehlerhafte Daten gefährden die Ergebnisgenauigkeit - Datenschutz und Compliance
Der verantwortungsvolle Umgang mit sensiblen Daten ist essenziell - Bias und Ethik
Vorurteile in Trainingsdaten können zu ungewollten Ergebnissen führen - Qualifikationslücken
Es mangelt oft an Erfahrung mit KI-Technologien - Komplexe Integration
Die Einbindung in bestehende IT-Infrastrukturen erfordert genaue Planung und ist hinsichtlich Compliance herausfordernd
Nutzen für Unternehmen und Mitarbeitende
- Höhere Effizienz
Routineaufgaben werden automatisiert, Entwicklung- und Bereitstellungsprozesse optimiert - Kostensenkung
Investitions- und Betriebskosten können nachhaltig reduziert werden - Qualitätssteigerung
Frühhzeitige Fehlererkennung und gezielte Optimierung erhöhen die Zuverlässigkeit - Agilität und Innovation
Freigesetzte Ressourcen fördern wertschöpfende Tätigkeiten - Datengetriebene Entscheidungen
KI analysiert grosse Datenmengen und unterstützt fundierte Entscheidungen - Produktivitätszuwachs
Mitarbeitende gewinnen Zeit für kreative, strategische und analytische Aufgaben - Höhere Zufriedenheit
Weniger monotone Tätigkeiten steigern Motivation und Engagement - Wissenssicherung
Automatisierte Dokumentation und lernfähige Systeme reduzieren Wissensverluste - Kompetenzentwicklung
Der Umgang mit KI fördert neue Fähigkeiten und erhöht die langfristige Beschäftigungsfähigkeit
Fazit
Die Integration von KI in Legacy-Systemen ist kein Selbstzweck, sondern eine strategische Investition in die Zukunftsfähigkeit der IT. Sie macht Organisationen resilienter, effizienter und innovativer – bei gleichzeitiger Schonung von Ressourcen. Unternehmen gewinnen Flexibilität, vermeiden hohe Transformationskosten und nutzen vorhandenes Know-how besser. Mitarbeitende profitieren von modernen Arbeitsweisen, geringerer Belastung und neuen Entwicklungschancen. So entsteht eine zukunftssichere Symbiose aus Erfahrung und technologischer Innovation.
Weiterführende Links zum Thema
App Modernization with agentic AI
Problems with Legacy Systems
Generative AI: A Transformative Force in Legacy App Modernization
Enhancing Automated Testing Scripts Using AI
Using AI to create test data
ChatGPT and Automated Testing
AI in software development
Leveraging LLMs for Legacy Code Modernization
AI in IT Operations
AI for IT Operations
Log Analytics with Agentic AI
The Evolution of AI in SQL Query Optimization
Dieser Blog-Beitrag wurde mit Unterstützung von KI erstellt
