Unser neuer Blogbeitrag befasst sich damit, wie man mit KI-Agenten die Modernisierung von Legacy-Systemen umsetzt, um die Effizienz von Unternehmen zu steigern, die Skalierbarkeit zu beschleunigen, die Sicherheit zu verbessern und die Wartungskosten zu senken.
Unternehmen, die in ihrem täglichen Betrieb noch immer auf veraltete Software angewiesen sind, stehen heutzutage vor einer Reihe von Problemen. Laut Statistiken von ServiceNow verursachen solche Systeme jährliche Wartungskosten von rund 40.000 US-Dollar, und 44 % der Experten haben aufgrund der Belastung durch veraltete Systeme Schwierigkeiten, neue Technologien zu integrieren.
Vor diesem Hintergrund entscheiden sich die Stakeholder zunehmend für die Modernisierung von Legacy-Systemen, und hier ist der Beweis dafür. Im Jahr 2025 wurde der Markt für die Modernisierung von Legacy-Anwendungen auf 15,14 Milliarden US-Dollar geschätzt, und bis 2029 wird dieser Wert voraussichtlich 27,3 Milliarden US-Dollar erreichen, was einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 15,9 % entspricht.
Bevor wir uns nun den Details widmen, die wichtigsten Strategien der Legacy-Modernisierung beschreiben und erläutern, wie Sie den Prozess mithilfe von KI-Agenten beschleunigen können, wollen wir zunächst die Grundlagen behandeln.
Was ist die Modernisierung von Legacy-Systemen ?
Die Modernisierung von Altsystemen ist der Prozess der Überarbeitung, Aktualisierung, Umgestaltung oder sogar Ersetzung veralteter Software innerhalb eines Unternehmens, um sie an moderne Technologien und maßgeschneiderte Geschäftsanforderungen anzupassen. Durch diese Transformation erhalten Sie skalierbarere, agilere und sicherere Systeme, während gleichzeitig technische Schulden abgebaut und die betriebliche Effizienz maximiert werden.
Die Gründe für die Modernisierung von Legacy-Systemen unterscheiden sich je nach Art des Altsystems:
- Technologiebasierte Legacy-Software, die üblicherweise auf COBOL, Fortran oder alten Versionen (nicht mehr unterstützten) von Java/Python läuft, ist anfällig für Angriffe, da es keine Sicherheitsupdates mehr für solche Software gibt und auch keine Entwickler mit dem erforderlichen Fachwissen.
- Der architekturbasierte Typ setzt voraus, dass die „Knochen“ der Lösung nicht mehr agil sind, d. h. monolithische Architekturen, bei denen die Benutzeroberfläche und die Logik zusammengeklebt sind und geringfügige Änderungen, wie z. B. die Änderung einer Schaltfläche, zum Ausfall des Systems führen können.
- Geschäftsbasierte Altsysteme führen zu Situationen, in denen eine bestimmte Geschäftslogik von Experten implementiert wurde, die das Unternehmen vor Jahren verlassen haben, und neue Produkteinführungen oder Änderungen des Preismodells nur schwer eingeführt werden können.
- Integrationsbasiertes Legacy bedeutet, dass Ihre veralteten Systeme keine APIs besitzen und auf manuelle Dateneingabe angewiesen sind, was zu Datensilos und in der Folge zu Fehlern, Verzögerungen und einer fragmentierten Vision Ihres Unternehmens führt.
Warum ist eine Modernisierung von Legacy-Systemen notwendig? Vier wichtige Gründe
Die Modernisierung veralteter Systeme bringt eine Reihe von Vorteilen für Ihr Unternehmen, und wir haben den statistischen Beweis dafür.
Kostensenkung
Die Modernisierung von Legacy-Anwendungen ist zwar auf den ersten Blick kostspielig, aber sie bietet langfristig ein hervorragendes Preis-Leistungs-Verhältnis. Indem Sie anfällige, veraltete Grundlagen durch modulare, standardkonforme Architekturen ersetzen, beseitigen Sie die technischen Schulden, da moderne Software einfacher zu warten und zu beheben ist. IBM berichtet beispielsweise von jährlichen Einsparungen von 15–35 % bei der Infrastruktur sowie von 74 % geringeren Kosten für Hardware, Software und Personal.
Verbesserte Effizienz
Durch die Beseitigung von Code-Smells und komplexer Logik verbringen Ihre Teams weniger Zeit mit manuellen Korrekturen und können sich auf die Entwicklung hochwertiger Funktionen konzentrieren. Außerdem sind moderne Architekturen und Sprachen in hohem Maße auf Geschwindigkeit optimiert, so dass Aufgaben, die früher Stunden dauerten, in Minuten oder sogar Sekunden erledigt werden können. Die Optimierung der Ressourcen ist ein weiterer Vorteil. Anstatt teure Server nur für den Fall mit 20 % Auslastung zu betreiben, können Sie Cloud-Ressourcen automatisch nach oben und unten skalieren und so maximale Leistung bei minimaler Verschwendung erreichen.
Solide Sicherheit und Konformität
Laut Statista geben 58 % der Unternehmen verbesserte Sicherheit als Hauptgrund für die Aktualisierung veralteter Software an. Und das aus gutem Grund. Veraltete Technologien unterstützen keine moderne Verschlüsselung und Multi-Faktor-Authentifizierung und sind daher anfällig für bösartige Angriffe. So führte beispielsweise eine massive Datenpanne bei der britischen Wahlkommission zur Offenlegung der persönlichen Daten von etwa 40 Millionen Menschen, und die Schwachstellen waren auf nicht unterstützte, nicht gepatchte Software zurückzuführen. Zusätzlich macht die Modernisierung alter Systeme den Umgang mit Vorschriften wie GDPR, HIPAA oder PCI-DSS einfacher.
Geschäftliche Flexibilität und Innovation
Laut Forbes geben 88 % der Befragten an, dass sie sich Sorgen darüber machen, dass ihre veraltete Software sie im Vergleich zu innovativen Konkurrenten zurückfallen lässt. Weitere 68 % berichten, dass alte Technologien sie an der Einführung von Innovationen hindern. Wiederum können Sie durch den Umstieg auf moderne Codebasen Ihre Lösungen problemlos mit KI, maschinellem Lernen, Big-Data-Analysen und anderen zukunftsweisenden Technologien verbinden. So implementieren Sie schnell innovative Lösungen, die Ihnen einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil verschaffen.
Top-5-Strategien zur Modernisierung von Legacy-Anwendungen
Die von Gartner als „5 Rs“ bezeichneten Strategien zur Modernisierung von Legacy-Anwendungen reichen von einigen geringfügigen Änderungen bis hin zu tiefgreifenden Transaktionen und Transformationen.
Rehosting
Diese auch als Lift-and-Shift bezeichnete Strategie zur Modernisierung bestehender Systeme ist die schnellste und kostengünstigste. Sie umfasst in der Regel die Migration der veralteten Software in eine neue Umgebung, meist von On-Premises in die Cloud — mit minimalen Änderungen an der Anwendung und ihrer Architektur. Diese Methode eignet sich ideal für:
- Dringende Fristen, wenn Sie ein Rechenzentrum schnell verlegen müssen.
- Kostenmanagement, wenn Sie von hohen Investitionsausgaben (CapEx) für Hardware auf ein nutzungsbasiertes Betriebskostenmodell (OpEx) umsteigen möchten.
- Stabiles Legacy, das gut funktioniert und keine neuen Funktionen benötigt.
Vorteile:
- Hohe Übergangsgeschwindigkeit
- Geringe Anfangskosten, da der Code nicht neu geschrieben werden muss
- Geringes Risiko, Fehler einzuführen
- Sofortige Skalierbarkeit
Nachteile:
- Technische Schulden (unsauberer Code) werden in eine neue Umgebung verlagert.
- Verpasste Vorteile: Sie werden nicht von Cloud-nativen Funktionen wie automatischer Skalierung und Serverless Computing profitieren.
- Kostenineffizienz, da Ihre schlecht konzipierte Lösung möglicherweise mehr Cloud-Ressourcen verbraucht als nötig.
Anwendungsfall:
- Netflix begann seine Cloud-Initiative mit einem Lift-and-Shift zu Amazon Web Services (AWS), bevor später das gesamte System in Microservices umstrukturiert wurde.
Replatforming
Replatforming oder Lift-and-Reshape ist eine Strategie, bei der einige wichtige Anpassungen an Legacy-Software vorgenommen werden, um sie für die neue Umgebung zu optimieren. Diese Methode wird typischerweise angewendet, wenn die Lösung gut funktioniert, aber Probleme mit dem Infrastrukturmanagement oder den Lizenzkosten bestehen:
- Verwaltete Datenbanken. Sie können manuelle Backups und Patches vermeiden, indem Sie von einem selbst installierten SQL Server auf einer VM zu einem verwalteten Dienst wie AWS RDS oder Azure SQL wechseln.
- Containerisierung ist ein weiterer Anwendungsfall. Indem Sie die Legacy-Lösung in Docker-Container packen, vereinfachen Sie die Verwaltung, ohne die eigentliche Codelogik zu ändern.
- Middleware-Upgrades setzen den Wechsel von schweren und kostspieligen Servern wie WebLogic zu leichteren Versionen wie Apache Tomcat voraus.
Vorteile:
- Verbesserte Automatisierung durch Wegfall manueller Backups, Betriebssystem-Patches und Hardware-Skalierung.
- Kosteneffizienz, da Managed Services hinsichtlich Preis-Leistungs-Verhältnis optimiert sind.
- Minimales Risiko, da die Funktionalität der Anwendung nicht beeinträchtigt wird.
Nachteile:
- Scope Creep, der ein kleines Projekt zu einem riesigen Projekt machen kann.
- Technische Schulden bleiben bestehen.
Anwendungsfall:
- In den Jahren seines frühen Wachstums verlagerte Pinterest seine Datenschicht auf Amazon S3 und verwaltete NoSQL-Datenbanken, wodurch den Ingenieuren die manuelle Serverwartung erspart blieb.
Refactoring
Diese Methode umfasst die Umstrukturierung und Optimierung des bestehenden Codes, ohne dessen externes Verhalten zu verändern. Der Code wird wartungsfreundlicher und eignet sich besser für Cloud-Umgebungen. Hier sind Anwendungsfälle, in denen Refactoring die beste Wahl ist:
- Hohe technische Schulden. Der Code ist unübersichtlich, und es ist schwierig und teuer, neue Funktionen in die App zu integrieren.
- Leistungsprobleme. Die ältere Software ist trotz leistungsstarker Hardware langsam oder ineffizient.
- Langfristiger Wert. Wenn die App für Ihr Unternehmen von entscheidender Bedeutung ist, ist Refactoring die optimale Investition in die Codequalität.
Vorteile:
- Erhöhte Agilität, da der Code übersichtlicher wird
- Verbesserte Performance dank Ressourcenoptimierung
- Reduzierte technische Schulden und einfachere Softwarewartung
Nachteile:
- Zeit- und arbeitsaufwendig
- Risiko von Regressionen
- Testintensiv
Anwendungsfall:
- Etsy hat seinen unübersichtlichen PHP-Code refaktoriert, um die Suchlogik zu isolieren und moderne API-First-Muster zu implementieren. Dies führte zu einer erhöhten Skalierbarkeit der Lösung, ohne dass der gesamte Marktplatz neu geschrieben werden musste.
Re-Architecting
Die Strategie der Neugestaltung umfasst die Änderung der internen Struktur und des Codes der Legacy-Software, um sie auf eine neue Architektur umzustellen. Dies ist eine grundlegende Umstellung, die oft den Übergang von einer monolithischen Struktur zu einer Microservices-basierten/serverlosen Architektur beinhaltet. In folgenden Situationen reichen kleinere Updates nicht aus:
- Skalierbarkeitsbarrieren. Wenn die veraltete Software nicht in der Lage ist, Traffic-Spitzen zu bewältigen, selbst wenn zusätzliche Hardware verfügbar ist.
- Inkompatibilität, insbesondere wenn ältere Anwendungen nicht mit modernen KI-Tools, IoT-Lösungen oder fortschrittlichen Datenanalysesystemen kompatibel sind.
- Zunehmende technische Schulden, d. h. die Kosten für die Wartung des alten Systems und die Suche nach Fachkräften übersteigen die Kosten der Transformation.
Vorteile:
- Automatische Skalierung und hohe Verfügbarkeit
- Ausfallsicherheit (wenn ein Server ausfällt, fällt nicht die gesamte Anwendung aus)
- Zukunftssicherheit (erweiterte Kompatibilität)
Nachteile:
- Ziemlich hohe Kosten
- Zeitaufwendig
- Komplexität der Abläufe
Anwendungsfall:
- Airbnb hat seinen Ruby-on-Rails-Monolithen auf eine Microservices-basierte Infrastruktur umgestellt, um eine immense Skalierbarkeit und damit ein Umsatzwachstum zu erreichen.
Rebuilding
Die radikalste Strategie zur Modernisierung von Legacy-Systemen, der Neuaufbau, sieht vor, den bestehenden Code vollständig zu verwerfen und die Software von Grund auf auf einer neuen Architektur und mit einem neuen Technologie-Stack zu entwickeln. Dabei bleiben die bisherigen Geschäftsanforderungen erhalten.
- Totale Veralterung bedeutet, dass der Code nicht mehr wartbar ist (z. B. COBOL oder Delphi).
- Logische Verschmutzung (unmöglich zu verstehen oder zu ändern) aufgrund jahrelanger, fehlerhafter Code-Korrekturen.
- Strategische Neuausrichtung. Dazu gehört die Notwendigkeit einer Neugestaltung, wenn die veraltete Plattform nicht mehr die Anforderungen Ihres Unternehmens erfüllt, z. B. Echtzeit-KI-Verarbeitung.
- Hohe Kosten, d. h., wenn es günstiger ist, ein neues System zu entwickeln, als das alte weiter zu warten.
Vorteile:
- Keine technischen Schulden
- Optimierte Systemleistung
- Wettbewerbsfähige Leistung
Nachteile:
- Hohe Risiken
- Scope Creep
- Hohe Vorabinvestitionen
Anwendungsfall:
- Die Capital One Bank stützte sich auf Legacy-Code und anstatt alte Anwendungen in die Cloud zu verlagern, baute sie die Kerninfrastruktur mit modernen Programmiersprachen und APIs neu auf. Dadurch konnte die traditionelle Bank besser mit wegweisenden Fintech-Startups konkurrieren.
Modernisierung von Legacy-Systemen umsetzen
Wie agentenbasierte KI die Legacy-Software-Modernisierung beschleunigt
Die Agentic AI hat eine Reihe von Geschäftsabläufen verbessert und findet auch bei der Modernisierung von Legacy-Systemen Anwendung. KI-Agenten agieren dabei als digitale Teammitglieder, die menschliche Entwickler in jeder Phase der Migration/Neugestaltung begleiten und sogar komplexe Transformationsworkflows selbstständig ausführen.
Laut McKinsey können Multi-Agenten-Systeme für die Modernisierung greifbare Vorteile bringen, wie z. B. eine Beschleunigung der technologischen Modernisierung um 40–50 % und eine Kostensenkung um 40 % (nach Beseitigung der technischen Schuld). Solche messbaren Geschäftsergebnisse lassen sich durch Automatisierung in den folgenden Bereichen erzielen.
Reverse Engineering
KI-Agenten analysieren nicht nur den Legacy-Code, sondern führen auch ein Reverse Engineering durch, um die Kerngeschäftslogik zu verstehen. Spezielle Teams von Agenten durchforsten Millionen von Codezeilen, um aktuelle Spezifikationen, Abhängigkeiten und Architekturdiagramme zu erstellen. Darüber hinaus können Sie mit KI-Agenten ältere Programmiersprachen wie COBOL in Java übersetzen, sodass Entwickler und Stakeholder Regeln validieren können, bevor neuer Code generiert wird.
Code-Konvertierung und Refactoring
Die Modernisierung von Legacy-Software wird häufig auf spezialisierte Agenten aufgeteilt. Ein Architekt-Agent befasst sich mit der Codestruktur, ein BA-Agent verwaltet die Geschäftsregeln und ein Entwickler-Agent implementiert die eigentliche Migration.
Kontextbezogene Überarbeitungen werden auch von agentenbasierter KI durchgeführt. Durch das Verständnis der Zielumgebung refaktorisieren Agenten den Code mit Best Practices wie der Umwandlung synchroner in asynchrone Aufrufe oder der Aktualisierung älterer APIs. Falls der Code nicht kompiliert werden kann, erkennen sie den Fehler selbstständig, ermitteln die Ursache und beheben ihn.
Automatisierte Tests
Da Tests oft die zeit- und ressourcenintensivste Phase der Modernisierung sind, kommen hier KI-Agenten zum Einsatz. QA-Agenten können autonom eine große Anzahl von Testfällen generieren, Regressionstests durchführen und die Transaktionsintegrität nach Abschluss der Migration validieren. Besonders wichtig ist, dass sie sichere und realistische Testumgebungen mit synthetischen Daten erstellen, um sensible Produktionsdaten nicht zu gefährden.
Wie Aetsoft bei der Modernisierung von Altsystemen helfen kann
In einem stark umkämpften Geschäftsumfeld, wo die Modernisierung von Altsystemen immer mehr zur Notwendigkeit wird, lässt sich eine effektive Wettbewerbsfähigkeit ohne agentenbasierte KI nicht mehr erreichen. Durch den Einsatz fortschrittlicher Technologien in diesem Kontext können Sie den Prozess beschleunigen und die Effizienz deutlich steigern.
Um jedoch die optimale Lösung zu finden, benötigen Sie einen Experten für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen wie Aetsoft. Von umfassender Beratung bis hin zur vollständigen Integration eines agentenbasierten KI-Systems in Ihren Modernisierungsprozess – wir unterstützen Sie und gewährleisten dabei höchste Sicherheit, Ausfallsicherheit und Kosteneffizienz. Vertrauen Sie auf unsere Kompetenz in der ChatGPT-Entwicklung und verwandten Bereichen, um Ihr Unternehmen auf ein neues Niveau zu heben. Vereinbaren Sie ein Gespräch mit unseren Ingenieuren, um Ihre Vorhaben zur Modernisierung der Legacy-Systeme zu besprechen.
FAQ
Was ist der Unterschied zwischen RPA und Agentic AI bei der Modernisierung?
Robotic Process Automation (RPA) nutzt ein spezifisches, vordefiniertes Skript, um wiederkehrende Aufgaben auszuführen. Bei der Legacy-Software-Modernisierung dient sie üblicherweise als vorübergehende Brücke, um alte Systeme, denen APIs fehlen, mit neuen zu verbinden. KI-Agenten hingegen sind zielorientiert und basieren auf logischen Schlussfolgerungen. Sie verwenden große Lernmodelle (LLM), um die Absicht von Legacy-Code zu analysieren und ihn automatisch neu zu schreiben, während sie gleichzeitig eigene Fehler beheben.
Wie lange dauert eine typische KI-gesteuerte Modernisierung von Altsystemen?
Dieser Prozess dauert in der Regel zwischen 6 Monaten und 2 Jahren, je nach Umfang der Modernisierung. Dennoch ermöglicht die agentenbasierte Modernisierung von Altsystemen eine Beschleunigung um 30 % bis 50 % im Vergleich zu herkömmlichen Methoden.
Welche Risiken birgt der Einsatz von KI-Agenten für die Code-Transformation?
Obwohl sich KI-Agenten bei der Modernisierung von Legacy-Anwendungen als effektiv erwiesen haben, bestehen dennoch gewisse Risiken wie semantische Drift (Verlust der Anwendungslogik), Sicherheitsprobleme (da KI üblicherweise auf öffentlichem Code trainiert wird) und Compliance-Probleme (in stark regulierten Branchen). Um diesen Herausforderungen vorzubeugen, empfiehlt sich die Zusammenarbeit mit einem erfahrenen KI-Entwicklungsunternehmen.
