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    von Jarkko Enden, CTO, Nortal Finnland

    Modernisierung von Altsystemen: Der beste Zeitpunkt ist jetzt

    Über Jahre hinweg war es die richtige Entscheidung, die Modernisierung von Altsystemen aufzuschieben. Kernsysteme liefen stabil, ein Austausch war riskant, und die Kosten möglicher Störungen erschienen höher als die Kosten des Stillstands. Verzögerung war zwar nie kostenlos – doch ohne Transparenz auf der Systemebene war Handeln mit mehr Unsicherheit verbunden als Abwarten. Diese Annahme hat sich grundlegend verändert. Im Zeitalter von Agentic AI ist Untätigkeit keine Option mehr – sie wird zu einem messbaren, sich verstärkenden strategischen Kostenfaktor. Vor allem: Die beiden Hürden, welche die Modernisierung früher so riskant gemacht haben, haben sich fundamental verändert.

    Services

    Daten und KI

    Große Unternehmen arbeiten mit Systemen, die Millionen Codezeilen, tausende Datenbanktabellen und über Jahrzehnte gewachsene Geschäftsprozesse umfassen. Gleichzeitig ist die Dokumentation veraltet. Diese Systeme sind das Ergebnis von Fusionen, regulatorischen Veränderungen und operativen Anpassungen über viele Jahre. Kein*e Expert*in versteht sie wirklich vollständig. Und kein Team kann die Komplexität erfassen. Dadurch ist eine strukturierte Modernisierung beinahe unmöglich.

    Organisationen haben es dennoch versucht. Sie setzten auf Stakeholder-Interviews und manuelles Reverse Engineering. Doch diese Ansätze lieferten nur ein Teil des Gesamtbilds und waren mit hohem Zeitaufwand verbunden. Die „Business Logic“ blieb über Code, Datenbankstrukturen und Integrationsschichten verteilt, während kritisches Wissen bei einzelnen Personen lag.

    Moderne Systeme auf Basis dieses unvollständigen Verständnisses aufzubauen, erwies sich als ebenso problematisch. Die Umsetzung war langsam, schwer planbar und reproduzierte bestehende Funktionalitäten oft nicht vollständig.

    Die Konsequenz: Unternehmen haben die Modernisierung aufgeschoben. Aus gutem Grund.

    Die Bedingungen haben sich geändert: Jetzt kommt KI ins Spiel

    Aber: KI-Agenten sind heute in der Lage, ganze Softwarelandschaften zu interpretieren und zu durchdringen. Damit wird ein ganz neues Systemverständnis möglich. KI-Agenten verschaffen einen Überblick und entwickeln komplexe Systeme weiter. Nicht in Monaten, sondern in Tagen. Die Skalierung erreicht ein neues Niveau.

    Hier entsteht eine neue Disziplin: „AI Legacy Archaeology“. Gemeint ist die Fähigkeit, ein vollständiges Verständnis auf Systemebene direkt aus der Software selbst abzuleiten.

    Doch der Wandel betrifft auch die Umsetzung. An die Stelle sequenzieller Entwicklung durch Teams treten KI-Agenten, die parallel arbeiten – und gleichzeitig Code, Tests, Dokumentation und Validierung erzeugen, gesteuert durch klar definierte menschliche Leitplanken.

    Diese Kombination verändert die Wirtschaftlichkeit von Change. Was früher langsam, teuer und unsicher war, wird zu skalierbaren Maßnahmen.

    Aus der Praxis: Modernisierung eines Altsystems in wenigen Wochen

    Dieser Wandel ist nicht nur Theorie. Er zeigt sich konkret in der Praxis. In einem Telekommunikationsprojekt umfasste das Legacy-System mehrere hunderttausend Codezeilen in über zweitausend Dateien. Es war groß und intern fragmentiert – eine Systemlandschaft, deren vollständiges Verständnis Monate manueller Analyse erfordert hätte.

    Wir haben einen KI-gestützten Reverse-Engineering-Ansatz gewählt. Künstliche Intelligenz hat die Codebasis und Datenstrukturen analysiert, Geschäftslogik extrahiert, Abhängigkeiten sichtbar gemacht, Workflows rekonstruiert und Abweichungen im Systemverhalten identifiziert. Auf Basis dieses Wissens nutzte das Team KI-gestützte Verfahren, um innerhalb weniger Tage eine vollständig funktionsfähige Pilotanwendung zu erstellen. Das modernisierte System enthält weder Legacy-Code noch von Menschen geschriebenen Code.

    Das Ergebnis war kein grober Prototyp, sondern eine vollwertige Anwendung: mit hoher automatisierter Testabdeckung, klarer struktureller Qualität und identischem Verhalten wie das ursprüngliche System.

    Wenn fehlende Transparenz zum Kostenfaktor wird

    Bleibt ein System intransparent, schränkt das mangelnde Verständnis Mitarbeiter*innen ein.

    Jede*r Entscheidungsträger*in  kennt technische Schulden – doch nur wenige beziffern Intransparenz in der Systemarchitektur. Sie erhöht die Kosten nicht direkt, verzögert jedoch die Modernisierung. Und genau diese Verzögerung lässt strategische Kosten wachsen.

    Sind Geschäftsstrukturen unklar, verlangsamt sich alles. Änderungszyklen geraten ins Stocken, Produkteinführungen verzögern sich, Compliance-Prüfungen erfordern manuellen Aufwand, Integrationen werden riskanter, und die Abhängigkeit von einzelnen Personen steigt. Die Gesamtbetriebskosten wachsen schleichend – nicht in Investitionsprogrammen, sondern in laufenden Budgets. Diese Kosten akkumulieren im Verborgenen und entziehen sich oft der Steuerung.

    Wenn KI heute in der Lage ist, Altsysteme in strukturierte, überprüfbare Spezifikationen und moderne Implementierungen zu überführen, wird das Festhalten am Status quo zur teuren strategischen Entscheidung. Die Kosten des Nichtstuns gab es schon immer – doch sie waren geprägt von Unsicherheit und der Erwartung langer, kostspieliger Umsetzungsphasen. Fallen diese Faktoren weg, wird Abwarten zur teuren Option. Verzögerungen treiben die Kosten – durch langsamere Innovation, höhere Aufwände, schrumpfende Talentpools und geringere strategische Agilität.

    Die Frage ist nicht mehr, ob Modernisierung riskant ist. Sondern ob fehlende Transparenz noch tragfähig ist. Für die meisten Unternehmen wird die Antwort zunehmend klar.

    Alte Systeme zu modernisieren, ist kein Glücksspiel mehr

    Der erste Blocker ist überwunden: Altsysteme zu verstehen erfordert keine langsame, teure manuelle Analyse mehr. Der zweite Blocker entfällt ebenfalls: KI-gestützte Umsetzung hat Modernisierungszeiträume und Risikoprofile drastisch verkürzt.

    Modernisierung hat sich von einem risikobehafteten Glücksspiel zu einer faktenbasierten strategischen Entscheidung auf C-Level entwickelt. Sie wissen nun, was Modernisierung möglich macht. Auf dieser Basis lässt sich der nächste Schritt konkretisieren: wie AI Legacy Archaeology Klarheit in ein operatives Zielbild überführt – und wie dieses Zielbild eine kontrollierte und beschleunigte Transformation ermöglicht.

    Sprechen Sie mit unseren Expert*innen und machen Sie den ersten Schritt in Richtung KI-gestützter Modernisierung. Der Zeitpunkt könnte nicht besser sein.

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