Die Modernisierung geschäftskritischer Legacy-Systeme zählt zu den größten technologischen Herausforderungen in Unternehmen. Viele etablierte Migrationsverfahren der letzten Jahrzehnte basieren auf parsergestützter Übersetzung des Altsystems. Dabei wird Quellcode syntaktisch korrekt in eine moderne Programmiersprache übersetzt.
Das Ergebnis ist zwar lauffähiger Code, jedoch keine echte Modernisierung. Architektur, Paradigmen und strukturelle Altlasten des Bestandssystems werden häufig unverändert übernommen. In der Praxis folgt auf die Migration daher ein langwieriges, manuelles Refactoring, über Monate oder Jahre.
Auch aktuelle KI-gestützte Ansätze stoßen an Grenzen. Legacy-Systeme sind meist über Jahrzehnte gewachsen, fachlich komplex und eng verflochten. Ohne ein strukturiertes Vorgehen zum systematischen Gesamtverständnis bleibt die Modernisierung fragmentarisch und erzeugt sogar falsche Ergebnisse. Das zentrale Problem ist daher nicht die Übersetzung einzelner Codeabschnitte, sondern das fehlende strukturelle Verständnis des Gesamtsystems.
Die itemis AG hat einen KI-gestützten Ansatz entwickelt, der Migration als kontrollierten, wissensbasierten Konstruktionsprozess versteht. Der Ansatz gliedert sich in drei klar definierte Schritte:
1. Semantische Gesamtanalyse und strukturierte Dokumentation
Im ersten Schritt analysiert die KI das Bestandssystem ganzheitlich. Implizite Fachlogik, technische Abhängigkeiten, architektonische Muster und historische Designentscheidungen werden systematisch extrahiert und über mehrere Abstraktionsebenen dokumentiert.
Diese strukturierte Systembeschreibung schafft erstmals Transparenz über gewachsene Komplexität und bildet die Grundlage für fundierte Modernisierungsentscheidungen.
2. Generierung nachvollziehbarer Refactoring- und Migrationspläne
Auf Basis der gewonnenen Erkenntnisse werden strukturierte Pläne erstellt, die beschreiben, wie bestehende Logik kontrolliert in native Konzepte der Zielarchitektur überführt wird.
Moderne Architekturprinzipien wie klare Modularisierung, Dependency Injection oder ereignisgetriebene Strukturen werden dabei gezielt berücksichtigt. Refactoring wird dadurch planbar und methodisch gesteuert.
3. Kontrollierte Transformation mit Mensch-in-der-Schleife
Erst im dritten Schritt erfolgt die eigentliche Code-Transformation. Der gesamte Prozess ist auf Transparenz und Überprüfbarkeit ausgelegt. Fachexperten können in jeder Phase Beobachtungen, Domänenwissen und bewusste historische Designentscheidungen einbringen.
Durch diese Kombination aus KI-gestützter Analyse und menschlicher Expertise entsteht eine kontrollierbare und belastbare Modernisierung.
Der Ansatz verschiebt den Fokus von der reinen Code-Übersetzung hin zu einem strukturierten Architekturprozess. Unternehmen profitieren von:
- deutlich reduziertem manuellem Refactoring-Aufwand
- höherer Planbarkeit von Modernisierungsprojekten
- transparenter Entscheidungsgrundlage für Architektur- und Investitionsfragen
- verkürzten Projektlaufzeiten bei geschäftskritischen Systemen
"Viele Modernisierungsinitiativen scheitern an mangelnder Transparenz über implizite Fachlogik und historisch gewachsene Strukturen", erklärt Holger Schill, EVP Cloud & Enterprise bei itemis. "Unser Ansatz schafft zunächst ein belastbares Gesamtverständnis und ermöglicht darauf aufbauend eine strukturierte Modernisierung."
Weitere Informationen zur KI-gestützten Legacy-Code-Migration finden Sie unter:KI-gestützte Legacy-Code-Migration
Das Ergebnis ist zwar lauffähiger Code, jedoch keine echte Modernisierung. Architektur, Paradigmen und strukturelle Altlasten des Bestandssystems werden häufig unverändert übernommen. In der Praxis folgt auf die Migration daher ein langwieriges, manuelles Refactoring, über Monate oder Jahre.
Auch aktuelle KI-gestützte Ansätze stoßen an Grenzen. Legacy-Systeme sind meist über Jahrzehnte gewachsen, fachlich komplex und eng verflochten. Ohne ein strukturiertes Vorgehen zum systematischen Gesamtverständnis bleibt die Modernisierung fragmentarisch und erzeugt sogar falsche Ergebnisse. Das zentrale Problem ist daher nicht die Übersetzung einzelner Codeabschnitte, sondern das fehlende strukturelle Verständnis des Gesamtsystems.
Die itemis AG hat einen KI-gestützten Ansatz entwickelt, der Migration als kontrollierten, wissensbasierten Konstruktionsprozess versteht. Der Ansatz gliedert sich in drei klar definierte Schritte:
1. Semantische Gesamtanalyse und strukturierte Dokumentation
Im ersten Schritt analysiert die KI das Bestandssystem ganzheitlich. Implizite Fachlogik, technische Abhängigkeiten, architektonische Muster und historische Designentscheidungen werden systematisch extrahiert und über mehrere Abstraktionsebenen dokumentiert.
Diese strukturierte Systembeschreibung schafft erstmals Transparenz über gewachsene Komplexität und bildet die Grundlage für fundierte Modernisierungsentscheidungen.
2. Generierung nachvollziehbarer Refactoring- und Migrationspläne
Auf Basis der gewonnenen Erkenntnisse werden strukturierte Pläne erstellt, die beschreiben, wie bestehende Logik kontrolliert in native Konzepte der Zielarchitektur überführt wird.
Moderne Architekturprinzipien wie klare Modularisierung, Dependency Injection oder ereignisgetriebene Strukturen werden dabei gezielt berücksichtigt. Refactoring wird dadurch planbar und methodisch gesteuert.
3. Kontrollierte Transformation mit Mensch-in-der-Schleife
Erst im dritten Schritt erfolgt die eigentliche Code-Transformation. Der gesamte Prozess ist auf Transparenz und Überprüfbarkeit ausgelegt. Fachexperten können in jeder Phase Beobachtungen, Domänenwissen und bewusste historische Designentscheidungen einbringen.
Durch diese Kombination aus KI-gestützter Analyse und menschlicher Expertise entsteht eine kontrollierbare und belastbare Modernisierung.
Der Ansatz verschiebt den Fokus von der reinen Code-Übersetzung hin zu einem strukturierten Architekturprozess. Unternehmen profitieren von:
- deutlich reduziertem manuellem Refactoring-Aufwand
- höherer Planbarkeit von Modernisierungsprojekten
- transparenter Entscheidungsgrundlage für Architektur- und Investitionsfragen
- verkürzten Projektlaufzeiten bei geschäftskritischen Systemen
"Viele Modernisierungsinitiativen scheitern an mangelnder Transparenz über implizite Fachlogik und historisch gewachsene Strukturen", erklärt Holger Schill, EVP Cloud & Enterprise bei itemis. "Unser Ansatz schafft zunächst ein belastbares Gesamtverständnis und ermöglicht darauf aufbauend eine strukturierte Modernisierung."
Weitere Informationen zur KI-gestützten Legacy-Code-Migration finden Sie unter:KI-gestützte Legacy-Code-Migration
