Wie KI den Weg aus dem Legacy-Dilemma weist

Fehlende Dokumentation, komplexe Abhängigkeiten und der Mangel an spezialisierten IT-Fachkräften erschweren die Modernisierung. Künstliche Intelligenz könnte dabei helfen, gewachsene Code-Bestände zu analysieren und den Umbau bestehender Anwendungen zu beschleunigen.

Alte Software als strukturelles Problem

Laut einer Studie des Technologieberatungsunternehmens Slalom Germany unter 161 Führungskräften betreiben 61 Prozent der befragten Unternehmen mehr als die Hälfte ihrer zentralen Geschäftsanwendungen auf veralteten Plattformen. Dazu zählen häufig individuell entwickelte Systeme, etwa für ERP, Fertigung oder Kundenverwaltung, die über viele Jahre hinweg erweitert wurden.

Die historisch gewachsenen Anwendungen sind oft schwer zu überblicken. Fehlende Dokumentation und verborgene Geschäftslogik erschweren Änderungen und können Sicherheitsrisiken erhöhen. Eine weitere Untersuchung von Lünendonk zeigt, dass 62 Prozent der befragten Unternehmen Teile ihrer geschäftskritischen Anwendungen nicht mehr als zeitgemäß ansehen.

Neben technischen Problemen erhöhen auch regulatorische Vorgaben und die Bedrohung durch Cyberangriffe den Modernisierungsdruck. In der Lünendonk-Studie nennen 92 Prozent steigende Sicherheits- und Compliance-Anforderungen als Treiber, 82 Prozent verweisen auf die Sorge vor zunehmenden Cyberangriffen. Gleichzeitig planen 91 Prozent, bis 2028 zwischen 40 und 100 Prozent ihrer Anwendungen in der Cloud zu betreiben.

Cloud-Migration allein reicht nicht

Eine reine Übertragung bestehender Anwendungen in die Cloud löst die grundlegenden Probleme häufig nicht. Dafür müssen Unternehmen auch ihre Softwarearchitektur überarbeiten, technische Abhängigkeiten reduzieren und interne Teams in die Lage versetzen, die modernisierten Systeme weiterzuentwickeln.

Dominik Beierschoder, Managing Director Cloud-Transformation bei Slalom Germany, beobachtet, dass Cloud-Projekte in der Praxis oft auf die Migration des vorhandenen Bestands beschränkt bleiben. Einen tatsächlichen Nutzen sieht er erst dann, wenn Unternehmen ihre Anwendungen modernisieren und ihre Mitarbeiter in die Weiterentwicklung einbeziehen.

Fachkräftemangel erschwert den Umbau

Die Modernisierung älterer Anwendungen erfordert Spezialwissen über Programmiersprachen und Technologien, die heute nur noch vergleichsweise wenige Fachkräfte beherrschen. Gleichzeitig konkurrieren Unternehmen um IT-Personal, das häufig lieber an neuen Technologien und innovativen Anwendungen arbeitet.

Nach Angaben des Branchenverbands Bitkom fehlen in Deutschland derzeit 79.000 IT-Fachkräfte. Damit hat sich die Zahl der unbesetzten Stellen gegenüber 2023 zwar nahezu halbiert, als noch 149.000 fehlende Fachkräfte gemeldet wurden. Für Unternehmen mit umfangreichen Legacy-Systemen bleibt der Personalbedarf dennoch eine Herausforderung.

KI unterstützt Analyse und Dokumentation

Künstliche Intelligenz könnte einen Teil der aufwendigen Modernisierungsarbeit übernehmen. KI-Agenten können bestehende Code-Bestände analysieren, Abhängigkeiten sichtbar machen, Dokumentationen erstellen und Vorschläge für technische Änderungen liefern. Die Ergebnisse müssen allerdings kontrolliert werden. Slalom-Manager Beierschoder betont, dass KI kein Allheilmittel sei und klare Regeln sowie menschliche Kontrolle benötige.

Auch die Lünendonk-Studie weist auf entsprechende Erwartungen hin: 74 Prozent der befragten Unternehmen gehen davon aus, dass KI künftig Sicherheitslücken in Altsystemen erkennen und teilweise selbstständig beheben kann. 69 Prozent erwarten, dass sich bestehende Programmstrukturen dadurch besser verstehen lassen. 55 Prozent sehen Potenzial bei der Dokumentation und beim Wissensmanagement.

Dass KI bereits im Entwicklungsalltag angekommen ist, zeigt eine Untersuchung von GitLab und The Harris Poll unter 251 deutschen DevSecOps-Fachkräften. Demnach nutzen 68 Prozent KI im Softwareentwicklungsprozess. Am häufigsten kommt sie für die Dokumentation (63 Prozent), für Tests (62 Prozent) und beim Programmieren (60 Prozent) zum Einsatz. 76 Prozent der Befragten geben an, dass die Integration von KI in den Entwicklungsprozess schneller voranschreitet als erwartet.

Mit kleinen Projekten beginnen

Für Unternehmen empfiehlt sich ein schrittweises Vorgehen. Zunächst kann eine KI-gestützte Analyse einen Überblick über den vorhandenen Code, technische Abhängigkeiten und mögliche Risiken schaffen. Anschließend lässt sich anhand eines repräsentativen Code-Ausschnitts prüfen, ob sich die Technologie für die konkrete Systemlandschaft eignet.

Ebenso wichtig ist die frühzeitige Einbindung der eigenen IT-Teams. Sie müssen die Ergebnisse nachvollziehen, bewerten und die modernisierten Anwendungen später eigenständig betreiben können. So kann KI die Modernisierung unterstützen, ohne die notwendige technische Kontrolle und das Wissen der Mitarbeiter zu ersetzen.

(red/slalom)