Systemverständnis statt KI-Romantik: Warum Legacy-Modernisierung mit KI oft scheitert
KI soll jetzt auch Legacy-Systeme modernisieren. Ein Prompt – und alles ist neu? Nein. Welche Fehler Firmen hier machen und wie es besser geht.
Es ist so weit: Künstliche Intelligenz hilft jetzt also auch bei Legacy-Systemen. Endlich. Nach Jahrzehnten stabiler Produktion, gewachsener Fachlogik, unvollständiger Dokumentation, pensionierten Wissensträgern, komplexen Batch-Ketten, exotischen Sonderfällen und ein paar Millionen Zeilen Code kommt nun der Prompt und macht alles neu. So zumindest klingt es in manchen Präsentationen.
Die Realität ist etwas weniger spektakulär, dafür deutlich interessanter. Denn Legacy-Modernisierung scheitert selten daran, dass niemand modernen Code erzeugen kann. Sie scheitert daran, dass zu wenig verstanden wird, was der alte Code tatsächlich tut, warum er es tut und in welchem technischen, fachlichen und betrieblichen Zusammenhang er steht.