Was Java Teams 2026 richtig machen müssen

KI erhöht den Druck auf Performance, Skalierbarkeit und Produktivität – Java bringt die Voraussetzungen mit, um auch im KI‑Zeitalter geschäftskritische Anwendungen zuverlässig zu betreiben.

Entscheidend ist, die richtigen Stellschrauben zu setzen: bei Laufzeitoptimierung, Infrastruktur- und Cloud-Strategie sowie Engineering‑Governance. Im Folgenden skizziert Simon Ritter, Deputy CTO bei Azul, drei Trends für 2026, die zeigen, wie Unternehmen Java‑Workloads für KI‑gestützte Software zukunftssicher aufstellen.

Trend 1: KI wird den Rechenbedarf für Java-Workloads beschleunigen

2026 wird die Verbreitung von KI-fähigen Funktionen in Unternehmenssoftware zu einem deutlichen Anstieg des Rechenbedarfs für Java-Workloads führen. Java-Anwendungen, die zentrale Geschäftsfunktionen unterstützen, werden mehr CPU, Speicher und Durchsatz benötigen, um Schritt zu halten. Grund dafür ist, dass KI immer tiefer in die Transaktionssysteme eingebettet wird und so die Personalisierung, Automatisierung und Echtzeit-Entscheidungsfindung verbessert. Von intelligenten Lieferketten bis hin zu KI-gestützten Finanzanalysen wird die Rolle von Java als geschäftskritische Laufzeitumgebung sowohl in Bezug auf das Volumen als auch auf die Komplexität zunehmen.

Dieser Wandel veranlasst Unternehmen dazu, ihre Leistungsoptimierung, Infrastrukturstrategie und Skalierbarkeit zu überdenken. Java-Plattformen, die eine Ausführung mit geringer Latenz, hohem Durchsatz und massive Heap-Größen unterstützen, werden unverzichtbar. Um den Anforderungen des KI-Zeitalters gerecht zu werden, priorisieren Unternehmen die folgenden Aspekte:

• Hochleistungsfähige Java-Plattformen, die GC-Pausen und Latenzzeiten minimieren.
• Cloud-unabhängige Plattformen, die verteilte KI-Workloads unterstützen.
• Echtzeit-Beobachtbarkeit und -Optimierung, um dynamische Interferenzlasten zu bewältigen.

Da KI in allen Branchen vermehrt eingeführt wird, muss die Infrastruktur, die KI-Workloads unterstützt, entsprechend skaliert werden. Die Allgegenwärtigkeit, die Leistungsvorteile und die Cloud-Native-Fähigkeit von Java erlauben es, diesen Anstieg zu bewältigen. Sie machen Java-Plattformen zu einem strategischen Eckpfeiler des KI-gestützten Unternehmens.

Trend 2: KI-gestütztes „Vibe Coding” boomt – aber Java-Entwickler in Unternehmen werden wichtiger denn je

Bis 2026 wird der Aufstieg des KI-gestützten „Vibe Coding”, die Art und Weise wie Software prototypisiert und entwickelt wird, grundlegend verändern. Mit diesem Ansatz beschreiben Entwickler Funktionen oder Verhaltensweisen in natürlicher Sprache und erhalten funktionale Code-Schnipsel. Die virtuellen KI-Pair-Programming-Tools unterstützen Teams dabei, schneller als je zuvor von der Idee zur Umsetzung zu gelangen. Das führt zu einer explosionsartigen Zunahme experimenteller Anwendungen, Funktionsiterationen und neuer Service-Ebenen in allen Branchen. Durch die Demokratisierung der Codegenerierung werden Innovationen beschleunigt. Gleichzeitig erhöht sie die Komplexität, insbesondere in Unternehmensumgebungen.

Unternehmensgerechte Systeme – besonders die, die in Java erstellt wurden – können jedoch nicht allein durch Vibes gewartet werden:

• Compliance, Leistung, Sicherheit und Skalierbarkeit erfordern sorgfältig entwickelte, geprüfte und getestete Codebasen.
• Java bleibt das „Bindeglied“ der Unternehmens-IT und KI-generierter Code führt zu unbekannten Verhaltensweisen und Abhängigkeiten.
• Java-Entwickler sind als Code-Verwalter unentbehrlich: Sie validieren KI-generierte Ergebnisse, refaktorisieren im Hinblick auf Wartbarkeit, setzen Governance-Richtlinien durch und optimieren Leistung unter realen Arbeitslasten.

Java-Entwickler bleiben aufgrund ihrer Kenntnisse über Systemarchitektur, Laufzeitoptimierung und Produktionsreife unverzichtbar, da sie in Zeiten der KI-Unterstützung als Hüter der Softwarequalität agieren.

Trend 3: Die Anwendungsmodernisierung verlagert sich wegen Kosten, Risiken und KI-Anforderungen von der „Cloud-Migration“ zur „Java-Modernisierung“

Im Jahr 2026 werden Unternehmen von umfassenden Initiativen der Anwendungsmodernisierung zu einer gezielten Java-Modernisierung übergehen. Sie haben erkannt, dass die größten Gewinne in Bezug auf Ausfallsicherheit, Kosteneffizienz und Leistung nicht durch das Umschreiben oder die Umstellung ganzer Systeme auf eine neue Plattform erzielt werden, sondern durch eine optimierte Java-Laufzeitschicht. Nach Jahren teurer, oft stagnierender Cloud-First-Modernisierungsprogramme zeigt sich, dass nicht die Cloud-Architektur, sondern die Java Virtual Machine (JVM) die geeignetste Modernisierungsoberfläche ist und zu optimierten Cloud-Kosten führen kann.

Mehrere Faktoren beschleunigen diesen Wandel:

• KI- und Echtzeit-Analyse-Workloads erfordern eine schnellere und besser vorhersehbare Java-Leistung, wodurch die Optimierung der hochleistungsfähigen Java-Plattform (JDK/JVM) zu einem zentralen Bestandteil von Modernisierungsstrategien wird.
• Ausufernde Cloud-Kosten werden CIOs und CFOs dazu veranlassen, Modernisierungswege zu suchen. Diese sollen einen messbaren ROI erzielen, indem sie die Cloud-Kosten innerhalb von Monaten ausgleichen, anstatt mehrjährige Refactoring- oder Neuprogrammierungszeitpläne zu verfolgen.
• Nachhaltigkeitsverpflichtungen werden CTOs dazu bewegen, Modernisierungsinvestitionen zu wählen, die die Recheneffizienz verbessern (mehr mit vorhandenen Cloud-Instanzen erreichen), anstatt die Cloud-Präsenz zu erweitern.

Bis Ende 2026 wird mehr als die Hälfte der Fortune-1000-Unternehmen „Anwendungsmodernisierung” in erster Linie als Modernisierung der Java-Umgebung definieren. Die Migration bewegt sich weg von veralteten, herstellergebundenen JDKs hin zur Optimierung der JVM-Leistung für KI-Workloads und Einführung von hochleistungsfähigen Java-Plattformen. Diese bieten Cloud-Einsparungen, Anwendungsgeschwindigkeit und betriebliche Effizienz. Das Umschreiben und die Umstellung auf neue Plattformen werden zur Ausnahme, während die Erneuerung der Java-Ebene zur Modernisierungsstrategie wird.