Was lange Zeit gut funktioniert hat, ist heute ein Hindernis: 20 bis 30 Jahre lang haben deutsche Unternehmen Individualsoftware für ihre spezifischen Anforderungen entwickelt – oft in Programmiersprachen wie COBOL, RPG, PowerBuilder oder Delphi und häufig für ERP-, Fertigungs- sowie Kundensysteme. Diese Anwendungslandschaften sind heute umfangreich und unübersichtlich. Viele Unternehmen können ihren eigenen Code-Bestand nicht mehr vollständig erfassen. Neue Funktionen und Updates einzuführen oder KI zu integrieren, wird dadurch zur strukturellen Herausforderung.
Laut dem Technologieberatungsunternehmen Slalom Germany ist das kein Randphänomen, sondern bremst deutsche Unternehmen aus. Eine Slalom-Studie, für die 161 Führungskräfte in Deutschland befragt wurden, zeigt, dass 61 Prozent der Unternehmen mehr als die Hälfte ihrer Hauptgeschäftsanwendungen auf veralteten Plattformen – sogenannten Legacy-Systemen – betreiben.
„Die Ansprüche von Kunden und Mitarbeitern steigen infolge immer leistungsstärkerer KI-Modelle rasant. Das verändert die Erwartungen an die Entwicklungsgeschwindigkeit, neue Features, Schnittstellen zu Drittanwendungen und Updates. Anwendungen, die auf historisch gewachsenen Code-Basen laufen, können diese Erwartungen kaum erfüllen“, erklärt Dominik Beierschoder, Managing Director Cloud-Transformation bei Slalom Germany.
Legacy-Anwendungen verhindern Modernisierung
Die Lünendonk-Studie „IT-Modernisierung zwischen Legacy, Cloud und KI“ zeigt, wie weit verbreitet dieses Problem branchenübergreifend ist: 62 Prozent der befragten Unternehmen bestätigen, dass Teile ihrer geschäftskritischen Anwendungen den heutigen Anforderungen nicht mehr gerecht werden. Fehlende Dokumentation, verborgene Geschäftslogik und undurchsichtige Abhängigkeiten machen die Systeme zudem anfällig für Sicherheitsrisiken.
Die Haupttreiber der IT-Modernisierung sind der Lünendonk-Studie zufolge steigende Security- und Regulatorik-Anforderungen (92 Prozent), Angst vor zunehmenden Cyberangriffen (82 Prozent) und die Reduzierung technischer Komplexität durch Standardisierung und Konsolidierung von Systemen. 91 Prozent der befragten Unternehmen wollen bis 2028 40 bis 100 Prozent ihrer Anwendungen in der Cloud betreiben.
Laut Slalom Germany ist dafür eine umfassende Cloud-Transformation mit Applikationsmodernisierung statt des klassischen Lift-and-Shift-Verfahrens erforderlich, um die verschiedenen Modernisierungsaspekte zu vereinen, schnell ein stabiles Fundament zu schaffen und die Belegschaft zu befähigen, dieses langfristig zu betreiben. Beierschoder ergänzt: „In der Praxis beobachten wir oft, dass sich die Cloud-Journey auf eine Migration des Bestehenden beschränkt. Echten Mehrwert schafft die Cloud aber erst, wenn Anwendungen modernisiert und die eigenen Teams befähigt werden, sie weiterzuentwickeln.“
Das Henne-Ei-Problem
Modernisierungs- und Transformationsprojekte dieser Art sind langwierig und komplex. Sie erfordern Fachkräfte, die veraltete und individuelle Programmiersprachen verstehen und diese schrittweise in eine neue Zukunft überführen können. Laut dem Branchenverband Bitkom fehlen in Deutschland aktuell 79.000 IT-Fachkräfte. Doch die vorhandenen Fachkräfte zieht es eher in technologisch attraktive Arbeitsumgebungen, in denen sie kreativ wirken und innovativ arbeiten können.
Die Legacy-Modernisierung mit ihrer aufwendigen und mühsamen Arbeit bietet diesen Reiz nicht. In modernen Arbeitsumgebungen stehen dagegen Anwendungen mit KI-Integration und -Schnittstellen zur Verfügung. Vor allem für den deutschen Mittelstand, der oft mit veralteten Plattformen und Tools arbeitet, verschärft das die Lage zusätzlich. Doch es gibt einen Lichtblick: Laut Bitkom hat sich die Zahl der unbesetzten IT-Stellen im Vergleich zu 2023 fast halbiert – von 149.000 auf 79.000.
KI als Weg aus dem Dilemma
Der Bitkom-Studie entsprechend kommt KI in 35 Prozent der Unternehmen, die bereits Stellen abgebaut haben oder damit rechnen, zum Einsatz und ersetzt IT-Stellen, die nicht besetzt werden konnten. Beierschoder: „KI ist kein Allheilmittel. Aber mit strikten Guidelines und einem Human-in-the-Loop können KI-Agenten heute bereits komplexe Code-Basen analysieren, Abhängigkeiten sichtbar machen, die Dokumentation übernehmen und Modernisierungen vorschlagen.“
Das bestätigt auch die Lünendonk-Studie: 74 Prozent der Unternehmen erwarten, dass KI künftig Sicherheitslücken in Altsystemen aufdeckt und teilweise selbstständig behebt. 69 Prozent erhoffen sich zudem ein besseres Verständnis bestehender Programmierstrukturen. Zudem sieht etwa die Hälfte (55 Prozent) einen Mehrwert in der Dokumentation von Legacy-Systemen und dem neuen Wissensmanagement.
Eine Studie von GitLab und The Harris Poll hat ergeben, dass bereits 68 Prozent der 251 befragten deutschen DevSecOps-Profis aus verschiedenen Branchen KI im Software-Development-Lifecycle nutzen – 63 Prozent davon für die Dokumentation, 62 Prozent für Tests und 60 Prozent für das Programmieren. 76 Prozent der Befragten stimmen sogar zu, dass die KI-Integration im Software-Entwicklungszyklus schneller voranschreitet als angenommen.
„KI macht aus kleinen Teams große und ermöglicht Mitarbeitern, sich auf das zu konzentrieren, wo ihre Arbeit den Unterschied macht. Unternehmen, die KI heute in ihre Modernisierungs- und Transformationsprojekte einbinden, können mit weniger Ressourcen mehr erreichen als je zuvor. Dafür braucht es aber auch das Commitment der Führungsebene. Und vom CIO bis zur Fachkraft muss jeder verstehen, was KI für seine Funktion und Arbeit leisten kann“, betont Beierschoder.
Für den Anfang sollten Unternehmen in drei einfachen Schritten vorgehen. Erstens: Den eigenen Code sprechen lassen. KI-gestützte Analysen schaffen innerhalb weniger Tage Transparenz über Abhängigkeiten, Risiken und Aufwand. Zweitens sollten sie an einem repräsentativen Code-Ausschnitt beweisen, dass es funktioniert, statt Großprojekte auf dem Papier zu planen. Ein lauffähiger Prototyp auf eigenem Code überzeugt auch Skeptiker. Drittens sollten die eigenen Teams von Anfang an eingebunden werden, damit sie die Modernisierung mittragen.
