IT-Modernisierung mit Decompose-Transform-Synthesize

Erfahre, wie unser IT-Modernisierungs-Modell den Aufwand gegenüber einer vollständigen Neuentwicklung um bis zu 60 % reduziert und Risiken wie Wissensverlust oder technische Schulden minimiert. 

In der digitalen Transformation liegt ein erheblicher Teil der Herausforderung nicht im Neuen, sondern im Alten: in Systemen, die seit Jahrzehnten zentrale Geschäftsprozesse steuern, aber technologisch längst überholt sind.  

Dabei sind es gerade solche monolithischen Legacy-Systeme, die in hochregulierten Branchen wie Versicherungen oder im Finanzwesen das Rückgrat geschäftskritischer Anwendungen bilden. Doch ihre Modernisierung ist meist komplex, teuer und riskant. 

Warum Legacy-Systeme modernisieren:
Neue Ansätze für COBOL & Co.

Viele dieser Legacy-Systeme wurden in Technologien wie COBOL, PL/I, oder RPG entwickelt und laufen auf IBM i Plattformen. Damit liegt eine große Herausforderung oft darin, dass die ursprünglichen Entwickler:innen nicht mehr verfügbar sind, Dokumentationen fehlen und implizites Wissen kaum übertragbar ist.  

Gleichzeitig sind klassische Modernisierungsansätze – wie eine vollständige manuelle Neuentwicklung oder eine automatisierte 1:1-Übersetzung per Transpiler – nur bedingt geeignet. Die eine Methode ist aufwendig und teuer, die andere erzeugt zwar schnell lauffähigen Code, jedoch ist dieser selten wartbar oder architekturkonform. 

Gefragt ist vielmehr ein Ansatz, der Automatisierungspotenziale nutzt und zugleich strukturiert, modular und nachvollziehbar bleibt. Basierend auf einem Decompose-Transform-Synthesize Vorgehensmodell, das eine initiale KI-gestützte Analyse in konkrete und umsetzbare Maßnahmen übersetzt.  

4 Herausforderungen der Systemtransformation 

1. Technologische Obsoleszenz 

Viele Legacy-Systeme basieren auf Technologien und Plattformen, für die es immer weniger Programmierer:innen gibt. So wird z. B. COBOL nicht in der UNI gelehrt und entsprechend schwierig gestaltet sich der Zugriff auf qualifizierte Fachkräfte, um die langfristige Wartbarkeit sicherzustellen. 

2. Verborgene Geschäftslogik 

Über Jahre oder Jahrzehnte gewachsene Systeme enthalten häufig tief im Code verankerte, unzureichend dokumentierte Geschäftsprozesse. Diese Logik ist meist uneinheitlich implementiert und schwer nachvollziehbar, ihre präzise Erfassung ist jedoch entscheidend für eine funktional gleichwertige IT-Modernisierung. 

3. Hohe strukturelle Komplexität 

Legacy-Anwendungen bestehen oft aus tausenden Modulen und Millionen Zeilen Code, ergänzt durch zahlreiche Datenbankprozeduren und technische Abhängigkeiten. Diese Komplexität erschwert eine transparente Analyse und zielgerichtete Transformation. 

4. Aufwändige Qualitätssicherung 

Damit neue Systeme verlässlich arbeiten, muss die vollständige funktionale Äquivalenz zum Altsystem gewährleistet werden. Dies erfordert durchdachte Teststrategien sowie automatisierte Validierungsprozesse. 

In drei Schritten zum zukunftsfähigen IT-System 

Das Modell Decompose-Transform-Synthesize bietet eine hybride und skalierbare Lösung, die die Stärken generativer KI mit dem architektonischen und fachlichen Know-how erfahrener Entwicklerteams kombiniert. Ziel ist nicht nur die technische Migration, sondern die Überführung in eine moderne, wartbare und erweiterbare Systemlandschaft. 

1. Decompose: Analyse und Strukturierung 

Im ersten Schritt wird das bestehende System analysiert und in verstehbare Einheiten zerlegt. Dabei werden Programmteile, Datenstrukturen und Abhängigkeiten automatisiert und halbautomatisiert identifiziert.  

Die in der Analysephase mit Hilfe verschiedener Werkzeuge gewonnenen Strukturdaten fließen hier direkt mit ein. Mittels explorativer Datenanalyse, Knowledge Graphs und Kontextinformationen aus Dokumentation, Ticketsystemen oder Repositories entsteht ein digitales Modell des Systems, das als Grundlage für alle weiteren Schritte dient. 

Nutzen der systematischen Analyse:

• Vollständige Erfassung des strukturellen Aufbaus des Systems 

• Identifikation zentraler funktionaler Cluster und Abhängigkeiten 

• Fundierte Basis für die Planung der Transformation 

2. Transform: KI-gestützte Codegenerierung 

Auf Basis der Analyse beginnt die Systemtransformation. Ziel ist es, eine qualitativ hochwertige, modulare Codebasis zu schaffen, die durch manuelles Refinement finalisiert wird. Dieser Schritt nutzt generative KI, um prozeduralen Code in modernen Java-Code zu übersetzen.  

Der Prozess startet mit tief verschachtelten Programmteilen, um Redundanzen zu vermeiden. Mithilfe spezialisierter Sprachmodelle werden Funktionsnamen standardisiert, Entitäten extrahiert und Services automatisch generiert. Bereits erzeugte Module dienen als Kontext für nachfolgende Generierungen, was die Konsistenz erhöht. 

Danach folgt das manuelle Refinement: Entwickler:innen prüfen den Code auf Konsistenz, Lesbarkeit und funktionale Vollständigkeit. Kritische Logik bleibt so stets nachvollziehbar. 

Nutzen dieser Codegenerierung:

• Hohe Codequalität durch modulare Strukturierung 

• Signifikante Reduktion der Entwicklungszeit 

• Automatisierung repetitiver Aufgaben bei gleichzeitiger Wahrung architektonischer Standards 

3. Synthesize: Zusammenführung zur Zielarchitektur 

Im finalen Schritt werden neu generierte Programmmodule zu einem kohärenten Gesamtsystem zusammengeführt. Dabei kommen je nach Anforderungen verschiedene Architekturparadigmen zum Einsatz. 

Architekt:innen definieren die Schnittstellen, trennen Verantwortlichkeiten und integrieren die Module in CI/CD-Pipelines. Automatisierte Tests sichern die technische und funktionale Qualität. Code-Reviews und Architekturmeetings begleiten die Umsetzung kontinuierlich. Dabei bleibt die bestehende Datenbankstruktur zumeist erhalten, was die Validierung der funktionalen Identität erleichtert. 

Nutzen der Zusammenführung:

• Moderne und wartbare Architektur mit klaren Modulen 

• Vollständige Testabdeckung und kontinuierliche Integration 

• Dokumentierter Projektfortschritt und hohe Transparenz 

Warum das Modell technisch und wirtschaftlich überzeugt 

Im Vergleich zu klassischen Reengineering-Prozessen oder rein automatisierten Transpiling-Ansätzen bietet das Decompose-Transform-Synthesize Modell einen deutlich besseren Kompromiss aus Effizienz, Kontrolle und Qualität.  

Während beim Transpiling der vorhandene Quellcode automatisiert und meist ohne Rücksicht auf Struktur, Architektur oder Wartbarkeit zeilenweise in eine andere Programmiersprache überführt wird, verfolgt dieser Ansatz einen nachhaltigeren Weg: Er kombiniert generative KI mit menschlicher Expertise, um aus gewachsenen Systemen nachvollziehbare und modular aufgebaute Anwendungen zu schaffen.  

Der Vorteil liegt auf der Hand: Der Aufwand gegenüber einer vollständigen Neuentwicklung reduziert sich um bis zu 60 %, die technische Qualität steigt durch strukturierte Modularisierung und Risiken wie Wissensverlust oder technische Schulden werden systematisch minimiert. Damit ist der Ansatz nicht nur technologisch tragfähig, sondern auch wirtschaftlich sinnvoll. 

Let´s get started 

Die Modernisierung gewachsener IT-Systeme erfordert mehr als Tools oder Transpiler. Sie braucht ein strukturiertes und adaptives Modell, das Komplexität kontrollierbar macht und zugleich auf moderne Architekturprinzipien setzt. 

Decompose-Transform-Synthesize bietet genau das: Eine skalierbare Vorgehensweise, die die Vorteile generativer künstlicher Intelligenz mit der Erfahrung menschlicher Software-Entwickler:innen in einem nachvollziehbaren Prozess vereint, um sicher und schnell zu modernisieren.