Erfolgsgeschichte

    Klarer Fahrplan statt komplexem Altsystem – dank AI-first

    Die Modernisierung von geschäftskritischen, über Jahre gewachsenen Systemen ist selten eine Frage des Ob – sondern des Wie: Wie lässt sie sich umsetzen, ohne jahrelange Unsicherheit und Störungen in Kauf zu nehmen? Wenn der tatsächliche Umfang eines Legacy-Systems unklar ist, werden Modernisierungsprogramme schnell langsam, teuer und schwer planbar. Wir verfolgen einen AI-first-Ansatz. Damit konnten wir innerhalb weniger Wochen einen klaren Modernisierungsfahrplan entwickeln.

    Services

    Daten und KI

    Branchen

    Manufacturing Industrie

    Ein global tätiger Industriekonzern nutzte eine WebForms-Anwendung, um Produktvarianten zu konfigurieren und die technische Dokumentation für Kunden zu erstellen. Mit der Zeit wurde das System immer komplexer, war abhängig von veralteten Bibliotheken und durch die bestehende Infrastruktur in seiner Weiterentwicklung stark eingeschränkt.

    Die entscheidende Frage war nicht, ob eine moderne Architektur mit .NET und Angular möglich ist – das war sie. Entscheidend war der Umfang: Wie groß ist der tatsächliche Aufwand? Und wie lässt er sich konkret einschätzen, ohne eine jahrelange Planung vorauszusetzen?

    Dafür haben wir einen kompakten Proof of Concept mit AI-first-Ansatz durchgeführt: menschliche Expertise kombiniert mit KI-Agenten. So haben wir den Code analysiert, die fachliche Logik extrahiert und darauf aufbauend einen Prototypen entwickelt.

    Der PoC hat unseren AI-First-Delivery-Ansatz validiert, umfassende Dokumentation geliefert und eine vollständige Implementierung hervorgebracht. Keine einzelnen Codebeispiele, sondern eine substanzielle Codebasis. So wird greifbar, wie KI-gestützte Entwicklung eine umfassende Modernisierung unterstützen kann.

    Eine Anwendung mit verborgener Komplexität

    Unser Kunde nutzte eine Anwendung, die vor mehr als zehn Jahren entwickelt worden war. Sie bildete die zentrale Logik für Produktkonfiguration und -bewertung ab und erzeugte die technische Dokumentation für den täglichen Betrieb.

    Mit der Zeit wurde die Arbeit mit dem System schwieriger. Die Dokumentation war lückenhaft, mehrere Bibliotheken hatten ihren Lifecycle überschritten, und die Anwendung lief weiterhin auf einem Windows-basierten Server. Dass sich das System modernisieren lässt, war dem Team klar. Unklar war, wie groß der Aufwand ist, um zu verstehen, wie die Anwendung tatsächlich funktioniert, wie sie sich entwickelt hat und welche Teile nicht mehr vollständig nachvollziehbar sind.

    Drei Fragen standen im Mittelpunkt:

    • Welche Funktionalitäten sind in der Legacy-Anwendung tatsächlich vorhanden?

    • Wie muss das System modernisiert werden, um Abhängigkeiten von alten Bibliotheken zu beenden?

    • Wie und in welchem Umfang kann KI-gestützte Entwicklung die Umsetzung beschleunigen, ohne Abstriche bei der Qualität?

    Eine gelungene Kombination: Menschliche Expertise und KI-Agenten

    Wir haben menschlich gesteuerte KI-Agenten mit klassischer Entwicklung kombiniert. Der Prozess begann mit der Analyse von Legacy-Quellcode, UI-Verhalten und Konfiguration. KI-Agenten erstellten Architekturübersichten, interpretierten fachliche Regeln und entwickelten API-Vorschläge. Unsere Engineers prüften und verfeinerten die Ergebnisse, um die  Qualität  sicherzustellen.

    Im nächsten Schritt generierte das Team Backend, Frontend, Test-Suites und Infrastruktur-Templates über Agenten-Workflows. Mehrere UI-Varianten ermöglichten dem Kunden den direkten Vergleich verschiedener Designoptionen. Dabei ließ sich gleichzeitig klären, ob die bestehende Komponentenbibliothek auf Basis einer älteren Angular-Version vor dem Einsatz in einer neuen Umgebung modernisiert werden muss.

    Der Prozess folgte einer klaren Abfolge: Analyse, Spezifikation, Generierung, Review, Korrektur und Validierung.

    Von der Analyse zur modernen Anwendung

    Der PoC lieferte eine modernisierte Version der Anwendung: ein schlankes .NET-Backend mit umfassender Testabdeckung, mehrere Angular-basierte Frontend-Varianten und eine Dokumentation von Architektur, Datenflüssen und Integrationspunkten.

    Dabei wurde deutlich, dass die bestehende Angular-Komponentenbibliothek des Kunden aktualisiert werden muss. Die funktionsfähige Anwendung läuft in unserer Cloud-Umgebung und ist so an den Kunden übergeben, dass er sie direkt in seinen Release-Prozess überführen kann.

    Das hat Nortal geleistet:

    • Analyse des Legacy-Systems

    • Architektur- und API-Spezifikationen

    • Modernes .NET-Backend mit umfassenden Tests

    • Mehrere Angular-basierte UI-Varianten

    • Vorlagen für die Infrastruktur und Helper Scripts

    • Dokumentation zu Architekturentscheidungen, Mustern und Testergebnissen

    Ein Fahrplan für die Modernisierung

    Der PoC hat dem Kunden geholfen, Unsicherheiten zu reduzieren und einen Fahrplan für die Modernisierung zu entwickeln. Der PoC hat ...

    • transparent gemacht, wie das Legacy-System tatsächlich funktioniert – einschließlich der Frage, wo veraltete Abhängigkeiten die Modernisierung wirklich beeinflussen.

    • aufgezeigt, was eine Neuentwicklung in der Praxis bedeutet. Und so ein besseres Verständnis für Umfang und Aufwand geschaffen.

    • gezeigt, dass KI-gestützte Entwicklung die Umsetzung beschleunigen kann, ohne Abstriche bei der Qualität zu machen.

    • hat ein produktionsreifes Backend geliefert, das der Kunde direkt in seine bestehenden Review- und Release-Prozesse überführen kann.

    • hat dem Engineering-Team des Kunden Einblick gegeben, wie AI-first-Workflows in der Praxis funktionieren.

    Was als Proof of Concept begann, wurde zur Blaupause für die Modernisierung. Der Kunde hat jetzt keine bloßen Annahmen mehr, sondern eine funktionierende Implementierung. Sie zeigt, wie sich das System mit modernen Technologien und KI-gestützter Entwicklung neu aufbauen lässt. Eine solide Grundlage für die nächsten Schritte.

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    Nehmen Sie eine neue Perspektive ein – begleitet von Nortal.