Veraltete Softwarelösungen werden für viele Unternehmen zunehmend zum Risikofaktor. Was früher den Geschäftserfolg sicherte, kann heute Innovation und Wachstum ausbremsen. Besonders in Branchen wie der Logistik oder im E-Commerce, in denen Effizienz und nahtlose Kundenerlebnisse entscheidend sind, können Legacy-Systeme zu einem Wettbewerbsnachteil führen.
Die Modernisierung dieser Systeme stellt jedoch eine komplexe Herausforderung dar. Mangelnde Dokumentation, veraltete Programmiersprachen und die Angst vor Betriebsunterbrechungen führen oft dazu, dass notwendige Modernisierungsmaßnahmen aufgeschoben werden – mit potenziell negativen Folgen für die langfristige Wettbewerbsfähigkeit.
Hier bieten AI-Werkzeuge neue Möglichkeiten. Die jüngsten Fortschritte in der künstlichen Intelligenz eröffnen vielversprechende Ansätze für die Modernisierung von Legacy-Systemen. Insbesondere die Kombination aus modernen AI-Modellen wie Claude von Anthropic und Entwicklungswerkzeugen wie dem Continue-Plugin für VSCode kann die Art und Weise, wie Entwicklerteams an Modernisierungsprojekten arbeiten, maßgeblich verbessern.
Die Modernisierungsherausforderung
Veraltete IT-Systeme bilden für viele Unternehmen ein zunehmendes Risiko. Frühere Erfolgsgaranten verwandeln sich heute in digitale Altlasten, die Innovation und Wachstum ausbremsen. Dies gilt besonders für die Logistikbranche, wo komplexe Lieferketten nahtlos funktionieren müssen, oder im E-Commerce, wo trotz wirtschaftlicher Herausforderungen Kundenerlebnisse kontinuierlich verbessert werden müssen.
Legacy-Systeme bringen eine Vielzahl von Herausforderungen mit sich: Über die Jahre geht Wissen verloren, Entwickler wechseln und hinterlassen Systeme, deren Funktionsweise kaum noch jemand vollständig versteht. Technologien wie COBOL, Visual Basic 6 oder frühe Java-Versionen, für die es nur noch wenige Entwickler gibt, bilden oft das Herzstück geschäftskritischer Anwendungen. Hinzu kommen monolithische Architekturen, die sich nur schwer ändern lassen und bei denen selbst kleine Anpassungen zu unerwarteten Problemen führen können.
Bis zu 80 % der IT-Budgets in Unternehmen geht in die Aufrechterhaltung veralteter Systeme.
GAO, 2023
Die wirtschaftlichen Folgen können erheblich sein: Laut einer Untersuchung des US Government Accountability Office (GAO) fließen in vielen Organisationen bis zu 80 Prozent der IT-Budgets in die Aufrechterhaltung veralteter Systeme (GAO, 20231). Wenn Ressourcen für die Wartung gebunden sind, fehlen sie für die Entwicklung neuer Funktionen und Geschäftsmodelle. Während die Konkurrenz mit agilen, cloud-basierten Lösungen skaliert, bleiben Unternehmen mit Legacy-Systemen oft hinter ihren Möglichkeiten zurück.
Traditionelle Modernisierungsansätze scheitern häufig an überambitionierten Zielen. Der Versuch, alles auf einmal zu erneuern, führt nicht selten zu Projekten, die Zeit- und Kostenrahmen sprengen. Ohne tiefgreifendes Verständnis des bestehenden Systems ist eine erfolgreiche Migration kaum möglich, und die Kombination aus Verständnis für Legacy-Technologien und Expertise in modernen Entwicklungsansätzen ist selten.
AI-Werkzeuge als Unterstützung
AI-Assistenten wie Claude und Entwicklungswerkzeuge wie das Continue-Plugin für VSCode eröffnen eine neue Dimension im Umgang mit komplexen Legacy-Systemen. Diese Technologien repräsentieren nicht einfach weitere Entwicklungstools – sie stellen einen paradigmatischen Wandel in der Art dar, wie Entwicklerteams mit historisch gewachsenem Code interagieren können. Diese AI-Assistenten sind nicht einfach nur weitere Entwicklungswerkzeuge – sie repräsentieren einen interessanten neuen Ansatz in der Softwareentwicklung.
Im Gegensatz zu herkömmlichen Tools, die hauptsächlich auf vordefinierte Regeln und Muster reagieren, können moderne AI-Assistenten kontextbezogen agieren und den größeren Zusammenhang von Code verstehen. Sie haben aus einer Vielzahl von Beispielen gelernt und können bestimmte Muster in existierendem Code erkennen. Die Möglichkeit, in natürlicher Sprache mit ihnen zu kommunizieren, senkt die Einstiegshürde und macht komplexe Systeme zugänglicher.
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Claude & Continue
Moderne AI-Modelle wie Claude bringen für Modernisierungsprojekte hilfreiche Fähigkeiten mit: Sie verfügen über breites Wissen zu zahlreichen Programmiersprachen – von modernen wie Python oder TypeScript bis hin zu älteren Sprachen wie klassischem Visual Basic. Das Kontextfenster von 200.000 Tokens (Claude 3.7 Sonnet) ermöglicht es, größere Codeabschnitte zu analysieren und zu verstehen – ein Vorteil bei der Arbeit mit komplexen Legacy-Systemen. Die mehrsprachige Unterstützung ist gerade in deutschsprachigen Unternehmen hilfreich, wo Dokumentation und Kommentare oft in deutscher Sprache vorliegen.
Das Continue-Plugin integriert AI-Modelle in die Entwicklungsumgebung Visual Studio Code. Anders als bei herkömmlichen Entwicklungstools fungiert Continue nicht selbst als Analyse-Engine, sondern stellt vielmehr eine direkte Verbindung zu verschiedenen LLM-Diensten (Large Language Models) her. Die eigentliche Analyse und Codegenerierung wird von den angebundenen AI-Modellen wie Claude von Anthropic, GPT-4 oder Open-Source-Modellen wie Llama 3.1 durchgeführt, während das Plugin die nahtlose Integration in die Entwicklungsumgebung und den Arbeitskontext ermöglicht.
Das Plugin versteht den aktuellen Kontext im Editor und sendet relevante Codeteile an das konfigurierte LLM, das daraufhin Vorschläge generiert, die zur bestehenden Codebasis passen. Entwickler können so Codevorschläge erhalten, ohne den Workflow zu unterbrechen. Die zugrundeliegenden AI-Modelle können Funktionen, Klassen und Codeabschnitte analysieren und Vorschläge zur Verbesserung machen, was bei der Modernisierung schlecht dokumentierter Legacy-Systeme besonders hilfreich sein kann. Dabei lässt sich Continue mit verschiedenen kommerziellen und Open-Source-AI-Modellen konfigurieren, sodass Teams die für ihre Anforderungen passende Balance aus Leistung, Datenschutz und Kosten finden können.
Die Kombination aus AI-Modellen und IDE-Integration bietet interessante Möglichkeiten: Legacy-Systeme werden oft zu „Black Boxes“, deren Funktionsweise nur teilweise verstanden wird. Die Kombination aus AI-Assistent und IDE-Plugin kann helfen, dieses implizite Wissen schneller zu extrahieren und zu dokumentieren. Entwickler können sich auf die wichtigen architektonischen Entscheidungen konzentrieren, während die AI bei routinemäßigen Aufgaben unterstützt – jedoch ist menschliche Überwachung und Kontrolle weiterhin essenziell.
Standardisierte Integration mit Model Context Protocol
Eine vielversprechende Entwicklung für Modernisierungsprojekte mit AI ist das Model Context Protocol (MCP) – ein offener Standard, der die Kommunikation zwischen AI-Modellen und externen Datenquellen vereinheitlicht. Vergleichbar mit USB-C im Hardware-Bereich, bietet MCP eine standardisierte Schnittstelle, über die AI-Anwendungen auf Unternehmensdaten zugreifen können, ohne dass für jede Integration spezifische Anpassungen erforderlich sind.
Die Modernisierung von Legacy-Code ist eine der größten Herausforderungen in IT-Projekten. Veralteter, oft über Jahrzehnte gewachsener Code kann für moderne Entwickler schwer zu durchschauen sein.
Gerade bei komplexen Modernisierungsprojekten, in denen Legacy-Systeme, Middleware und moderne Anwendungen koexistieren, kann MCP als Brückentechnologie fungieren. Es ermöglicht AI-Agenten, kontextuell auf verschiedene Datenquellen zuzugreifen – von modernen APIs bis hin zu Legacy-Systemen, die über entsprechende MCP-Server angebunden werden. Der entscheidende Vorteil liegt in der Flexibilität: Unternehmen können ihre AI-Anbieter wechseln, ohne die Integration neu implementieren zu müssen, da das Protokoll unabhängig vom LLM-Anbieter funktioniert.
In der Praxis bedeutet dies, dass ein Modernisierungsteam einen AI-Assistenten wie Claude direkt mit Legacy-Codebasen, Dokumentationen und internen Wissensdatenbanken verbinden kann, was das Programmverständnis und die Codegenerierung signifikant verbessert. Durch die Modularität des MCP-Ansatzes können Unternehmen schrittweise weitere Datenquellen einbinden und so die AI-Unterstützung im Projektverlauf kontinuierlich ausbauen, ohne von einem bestimmten Anbieter abhängig zu werden. Diese standardisierte Integration reduziert nicht nur den Aufwand, sondern minimiert auch Sicherheitsrisiken, da die Daten innerhalb der Unternehmensinfrastruktur verarbeitet werden können.
Code-Modernisierung mit AI-Unterstützung
Die Modernisierung von Legacy-Code ist eine der größten Herausforderungen in IT-Projekten. Veralteter, oft über Jahrzehnte gewachsener Code kann für moderne Entwickler schwer zu durchschauen sein. Mit AI-Assistenten und entsprechenden Plugins stehen unterstützende Werkzeuge zur Verfügung, die diesen Prozess vereinfachen.
Betrachten wir ein Beispiel: Ein Logistikunternehmen verwendet ein in PHP 5 geschriebenes Warenwirtschaftssystem mit über 500.000 Codezeilen, das seit den frühen 2000er Jahren gewachsen ist. Die Herausforderung besteht in der Migration auf eine moderne Plattform in TypeScript. Traditionell würde dies bedeuten, den ursprünglichen Code manuell zu analysieren, die Geschäftslogik zu extrahieren, diese in der neuen Sprache zu implementieren und umfangreiche Tests durchzuführen.
Mit AI-Unterstützung könnte dieser Prozess teilweise erleichtert werden: Ein AI-Assistent kann dabei helfen, prozeduralen PHP-Code zu analysieren und Vorschläge für moderne TypeScript-Implementierungen zu liefern. Diese müssen stets von erfahrenen Entwicklern überprüft und angepasst werden. Die AI kann Vorschläge für die Umwandlung von direkten SQL-Abfragen in Entity Framework-Operationen mit TypeORM oder für die Umstellung von globalen Variablen auf Dependency-Injection-Patterns machen, die finale Umsetzung erfordert nach wie vor menschliche Expertise.
Und das Codeverständnis?
AI-Assistenten können nicht nur bei der Transformation helfen, sondern auch das Verständnis des alten Codes erleichtern. Sie können helfen, wiederkehrende Muster in komplexem Code zu identifizieren, die menschlichen Entwicklern entgehen könnten. Oft enthalten Legacy-Systeme ungeschriebene Geschäftsregeln, die nirgendwo dokumentiert sind. AI-Tools können Hinweise auf solche Regeln geben, die dann von Fachexperten validiert werden müssen.
Moderne AI-Assistenten und IDE-Plugins bieten mehr als nur Code-Transformation: Sie können bei der Identifizierung von potenziellen Sicherheitsproblemen wie SQL-Injection-Anfälligkeiten oder unsicherer Authentifizierung helfen. Die AI kann auf ineffiziente Algorithmen, redundante Datenbankabfragen oder andere Performance-Probleme hinweisen. Duplizierter Code, übermäßige Komplexität und andere technische Schulden können leichter erkannt werden, während die AI Vorschläge für Testfälle machen kann, die kritische Codepfade abdecken.
Legacy-System-Migration
Die Migration eines kompletten Legacy-Systems ist deutlich komplexer als die Modernisierung einzelner Codeabschnitte. Es geht um die Transformation eines organisch gewachsenen, oft undokumentierten Ökosystems in eine moderne, skalierbare Architektur – ohne den laufenden Betrieb zu gefährden.
Die Migration von Legacy-Systemen bringt einzigartige Herausforderungen mit sich: Über die Jahre entstehen verborgene Abhängigkeiten zwischen Systemkomponenten, die erst während der Migration sichtbar werden. Neben dem Code muss auch die Datenbasis migriert werden – oft von proprietären Formaten in moderne Datenbanksysteme. Das Unternehmen muss während der Migration weiterlaufen, Ausfallzeiten müssen minimiert werden. Mitarbeiter, die das System ursprünglich entwickelt haben, sind oft nicht mehr verfügbar, und Dokumentation ist unvollständig oder veraltet, falls überhaupt vorhanden.
Der erste Schritt einer erfolgreichen Migration ist ein tiefgreifendes Verständnis des bestehenden Systems. Hier können AI-Assistenten unterstützend wirken: Sie können bei der Analyse von Code-Repositories helfen und zur Identifizierung von Systemkomponenten und deren Beziehungen beitragen. Dies unterstützt das Entwicklungsteam dabei, ein besseres Verständnis für das Gesamtbild zu entwickeln und Migrationsprioritäten zu setzen. Die AI kann bei der Analyse von Logs und Nutzungsdaten helfen, um häufig verwendete Funktionen zu identifizieren, die bei der Migration besondere Aufmerksamkeit verdienen. AI-Tools können dabei unterstützen, implizite Geschäftsregeln aus Code und Datenbankstrukturen zu extrahieren. Menschliche Experten bleiben jedoch unverzichtbar, um Ergebnisse zu validieren und Fehlinterpretationen zu korrigieren.
Ein bewährtes Prinzip moderner Systemmigrationen ist der inkrementelle Ansatz, bei dem AI-Assistenten unterstützend wirken können. Das Strangler-Pattern beispielsweise ermöglicht eine schrittweise Ablösung des Legacy-Systems. AI kann bei der Identifikation geeigneter Schnittstellen helfen und Vorschläge für Anti-Corruption Layers und Feature-Toggle-Mechanismen machen, die den Migrationsprozess sicherer gestalten.
Es ist wichtig zu verstehen, dass eine System-Migration selbst mit AI-Unterstützung ein komplexes Unterfangen bleibt, das sorgfältige Planung, fundiertes Fachwissen und eine enge Abstimmung zwischen verschiedenen Stakeholdern erfordert. AI kann diesen Prozess unterstützen, aber nicht die Notwendigkeit menschlicher Expertise und Entscheidungsfindung ersetzen.
Prozessoptimierung durch AI-gestützte Analyse
Modernisierung beschränkt sich nicht nur auf Code und Systeme – auch die Geschäftsprozesse selbst müssen oft überarbeitet werden. Ineffiziente, über Jahre angesammelte Abläufe können den Wert moderner Systeme erheblich einschränken. AI-Assistenten können hier unterstützend wirken, indem sie nicht nur technische, sondern auch prozessuale Optimierungspotenziale identifizieren helfen.
Legacy-Systeme zementieren oft ineffiziente Geschäftsprozesse. Die Herausforderung liegt darin, diese zu erkennen und zu verbessern. AI-Assistenten können durch Analyse des Codes helfen, implizite Geschäftsprozesse zu identifizieren. Durch Analyse von Systemlogs und Datenbankabfragen können sie dabei helfen, potenzielle Engpässe in bestehenden Prozessen aufzudecken. Oft enthalten Legacy-Systeme redundante Prozessschritte, die mit der Zeit entstanden, aber nicht mehr notwendig sind – die AI kann Hinweise auf solche Bereiche geben. Sie kann auch Bereiche identifizieren, in denen der Prozess regelmäßig manuelle Eingriffe erfordert, die potenziell automatisiert werden könnten.
Domänenwissen & Prozessoptimierung
Die Neugestaltung von Prozessen erfordert nicht nur technisches Verständnis, sondern auch tiefgreifendes Domänenwissen. AI-Assistenten können durch Analyse von Code, Datenbankschemas und Benutzeroberflächen helfen, implizite Prozesse zu erkennen und zu dokumentieren. Die AI kann bei der Erstellung von Prozessmodellen wie BPMN-Diagrammen unterstützen, die als Grundlage für Diskussionen mit Fachexperten dienen. Basierend auf bewährten Praktiken kann die AI Vorschläge zur Prozessverbesserung machen, die dann von Domänenexperten bewertet werden müssen.
Die Implementierung optimierter Prozesse erfordert mehr als nur neue Software – es geht um die nahtlose Integration von Workflows in die modernisierte Systemlandschaft. AI-Assistenten können bei der Erstellung von API-Definitionen helfen, die moderne Workflow-Engines anbinden. Sie können Vorschläge für ereignisgesteuerte Architekturen machen, die flexiblere Prozesse ermöglichen. Eine intelligente Prozessoptimierung erreicht man, indem menschliche Eingriffe ausschließlich an den Stellen integriert werden, wo sie echten Mehrwert schaffen.
Moderne Prozessoptimierung ist kein einmaliges Projekt, sondern ein kontinuierlicher Zyklus. AI-Assistenten können relevante Leistungskennzahlen für optimierte Prozesse vorschlagen und bei der Entwicklung von Dashboards für Prozessmonitoring unterstützen. Die Prozessoptimierung ist oft der Bereich, in dem die größten Geschäftsvorteile einer Modernisierung realisiert werden können.
Der wirtschaftliche Mehrwert
Die Entscheidung für ein Modernisierungsprojekt ist letztlich immer eine geschäftliche. Über die technischen Aspekte hinaus muss eine klare wirtschaftliche Rechtfertigung vorliegen. Die Unterstützung durch AI-Assistenten und moderne Entwicklungswerkzeuge kann die wirtschaftliche Gleichung positiv beeinflussen, wenn sie richtig eingesetzt werden.
Die Investitionsrendite (ROI) von Modernisierungsprojekten ist traditionell schwer zu berechnen, da die Vorteile oft indirekt oder langfristig sind. Mit AI-Unterstützung können sich die Vorzeichen verbessern: Während traditionelle Modernisierungsprojekte hohe Vorabinvestitionen erfordern und oft erst nach mehreren Jahren einen ROI zeigen, können AI-unterstützte Projekte potenziell eine schnellere Time-to-Value ermöglichen – allerdings sind auch hier substantielle Investitionen erforderlich.
Erste Erfahrungen aus der Praxis mit AI-Tools in der Softwareentwicklung deuten darauf hin, dass komplexes Refactoring, das traditionell mehrere Review-Zyklen erfordert, durch AI-Unterstützung beschleunigt werden kann. Die Generierung von Tests kann ebenfalls effizienter gestaltet werden. Diese potenziellen Verbesserungen müssen jedoch im Einzelfall evaluiert werden und hängen stark vom Kontext und der konkreten Implementierung ab.
Ein bemerkenswertes Ergebnis der Studie von Xia et al. (2018) ist, dass erfahrene Entwickler signifikant weniger Zeit für Programmverständnis aufwenden als Junior-Entwickler. Dies unterstreicht, wie AI-Tools besonders für weniger erfahrene Teams einen Mehrwert bieten können, indem sie das Verständnis komplexer Codebasen erleichtern.
Der vielleicht wichtigste wirtschaftliche Aspekt der AI-unterstützten Modernisierung liegt in den strategischen Vorteilen: Moderne, cloud-native Architekturen ermöglichen elastische Skalierung und variabilisieren Kostenstrukturen. Die Time-to-Market für neue Features kann sich verbessern, was die Fähigkeit stärkt, auf Kundenbedürfnisse schneller zu reagieren. Ressourcen werden von der Wartung zur Innovation freigesetzt, und moderne Systeme ermöglichen bessere Datenerfassung und -analyse, was neue Geschäftsmodelle ermöglichen kann.
Verschiedene Untersuchungen im Bereich der digitalen Transformation deuten darauf hin, dass Unternehmen mit modernisierten IT-Systemen tendenziell eine höhere Agilität aufweisen als Wettbewerber, die weiterhin mit Legacy-Systemen arbeiten. Die genauen Auswirkungen variieren jedoch stark je nach Branche und Unternehmensgröße und sollten daher im individuellen geschäftlichen Kontext betrachtet werden.
Fazit
Die Modernisierung von Legacy-Systemen bleibt eine der größten Herausforderungen in der IT. Mit dem Aufkommen fortschrittlicher AI-Assistenten und entsprechender Entwicklungswerkzeuge haben sich neue Möglichkeiten eröffnet, diesen Prozess zu unterstützen. Was einst riskant, teuer und zeitaufwändig war, kann durch den gezielten Einsatz von AI-Werkzeugen teilweise effizienter gestaltet werden – auch wenn der Prozess nach wie vor komplex bleibt.
AI-unterstützte Modernisierung kann in drei zentralen Bereichen hilfreich sein:
- Bei der Code-Modernisierung können AI-Assistenten beim Verständnis von Legacy-Code helfen, Unterstützung beim Refactoring und bei der Migration zu modernen Sprachen bieten und bei der Erstellung von Tests und Dokumentation assistieren.
- Bei der Legacy-System-Migration können sie dabei helfen, verborgene Abhängigkeiten zu identifizieren, die Planung zu verbessern und inkrementelle Migration zu unterstützen.
- Die Prozessoptimierung kann von AI-Unterstützung profitieren, indem Ineffizienzen in bestehenden Prozessen identifiziert und bei der Neugestaltung optimaler Workflows geholfen wird.
Der potenzielle wirtschaftliche Mehrwert dieses Ansatzes ist vielversprechend: Mögliche Effizienzsteigerungen durch besseres Codeverständnis, schnellere Entwicklungszyklen durch verbesserte Toolunterstützung und strategische Wettbewerbsvorteile durch modernere, anpassungsfähigere Systeme.
Die Entwicklung von AI-Assistenten schreitet voran. Für die Zukunft der Modernisierungsprojekte zeichnen sich weitere interessante Entwicklungen ab: Verbessertes Codeverständnis, bessere Unterstützung bei Architekturentscheidungen und ausgefeiltere Migrationshilfen werden die Effizienz weiter steigern können.
„Die optimale Kombination aus menschlicher Expertise und AI-Unterstützung wird der Schlüssel zum Erfolg sein – eine Zusammenarbeit, die technisch solide Lösungen hervorbringt, die gleichzeitig den geschäftlichen Anforderungen entsprechen.“
Trotz dieser vielversprechenden Entwicklungen bleibt eines klar: Der Mensch steht weiterhin im Mittelpunkt erfolgreicher Modernisierungsprojekte.
Legacy-Systeme können Innovation verzögern, Kosten erhöhen und Unternehmenswachstum behindern. Der Weg zur Modernisierung erfordert jedoch nach wie vor sorgfältige Planung, Fachwissen und einen realistischen Blick auf die Möglichkeiten und Grenzen der verfügbaren Technologien. Mit dem richtigen Ansatz und den passenden Werkzeugen kann Ihre Modernisierungsreise heute beginnen – mit besseren Erfolgschancen für zukünftige Projekte.
Quellen
1Government Accountability Office (GAO) (2023)
Government Accountability Office (GAO) (2023). Information Technology: Agencies Need to Strengthen Oversight of Billions of Dollars in Operations and Maintenance Investments. GAO-23-106821.
2Xia, X., Bao, L., Lo, D., Xing, Z., Hassan, A. E., & Li, S. (2018)
Xia, X., Bao, L., Lo, D., Xing, Z., Hassan, A. E., & Li, S. (2018). Measuring program comprehension: A large-scale field study with professionals. IEEE Transactions on Software Engineering, 44(10), 951-976.
3Minelli, R., Mocci, A., & Lanza, M. (2015)
Minelli, R., Mocci, A., & Lanza, M. (2015). I know what you did last summer: An investigation of how developers spend their time. Proceedings of the 23rd IEEE International Conference on Program Comprehension, 25-35.
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