Modernisierung ohne jahrelanges Refactoring: itemis entwickelt neuen KI-gestützten Ansatz für Legacy-Systeme
Die Modernisierung geschäftskritischer Legacy-Systeme zählt zu den größten technologischen Herausforderungen in Unternehmen. Viele etablierte Migrationsverfahren der letzten Jahrzehnte basieren auf parsergestützter Übersetzung des Altsystems. Dabei wird Quellcode syntaktisch korrekt in eine moderne Programmiersprache übersetzt.
Das Ergebnis ist zwar lauffähiger Code, jedoch keine echte Modernisierung. Architektur, Paradigmen und strukturelle Altlasten des Bestandssystems werden häufig unverändert übernommen. In der Praxis folgt auf die Migration daher ein langwieriges, manuelles Refactoring, über Monate oder Jahre.
Auch aktuelle KI-gestützte Ansätze stoßen an Grenzen. Legacy-Systeme sind meist über Jahrzehnte gewachsen, fachlich komplex und eng verflochten. Ohne ein strukturiertes Vorgehen zum systematischen Gesamtverständnis bleibt die Modernisierung fragmentarisch und erzeugt sogar falsche Ergebnisse. Das zentraleProblem ist daher nicht die Übersetzung einzelner Codeabschnitte, sondern das fehlende strukturelle Verständnis des Gesamtsystems.
Die itemis AG hat einen KI-gestützten Ansatz entwickelt, der Migration als kontrollierten, wissensbasierten Konstruktionsprozess versteht. Der Ansatz gliedert sich in drei klar definierte Schritte:
1. Semantische Gesamtanalyse und strukturierte Dokumentation
Im ersten Schritt analysiert die KI das Bestandssystem ganzheitlich. Implizite Fachlogik, technische Abhängigkeiten, architektonische Muster und historische Designentscheidungen werden systematisch extrahiert und über mehrere Abstraktionsebenen dokumentiert.
Diese strukturierte Systembeschreibung schafft erstmals Transparenzüber gewachsene Komplexität und bildet die Grundlage für fundierte Modernisierungsentscheidungen.
2. Generierung nachvollziehbarer Refactoring- und Migrationspläne
Auf Basis der gewonnenen Erkenntnisse werden strukturierte Pläne erstellt, die beschreiben, wie bestehende Logik kontrolliert in native Konzepte der Zielarchitektur überführt wird.
Moderne Architekturprinzipien wie klare Modularisierung, Dependency Injection oder ereignisgetriebene Strukturen werden dabei gezielt berücksichtigt. Refactoring wird dadurch planbar und methodisch gesteuert.
3. Kontrollierte Transformation mit Mensch-in-der-Schleife
Erst im dritten Schritt erfolgt die eigentliche Code-Transformation. Der gesamte Prozess ist auf Transparenz undÜberprüfbarkeit ausgelegt. Fachexperten können in jeder Phase Beobachtungen, Domänenwissen und bewusste historische Designentscheidungen einbringen.
Durch diese Kombination aus KI-gestützter Analyse und menschlicher Expertise entsteht eine kontrollierbare und belastbare Modernisierung.
Der Ansatz verschiebt den Fokus von der reinen Code-Übersetzung hin zu einem strukturierten Architekturprozess. Unternehmen profitieren von:
– deutlich reduziertem manuellem Refactoring-Aufwand
– höherer Planbarkeit von Modernisierungsprojekten
– transparenter Entscheidungsgrundlage für Architektur- und Investitionsfragen
– verkürzten Projektlaufzeiten bei geschäftskritischen Systemen
\“Viele Modernisierungsinitiativen scheitern an mangelnder Transparenzüber implizite Fachlogik und historisch gewachsene Strukturen\“, erklärt Holger Schill, EVP Cloud&Enterprise bei itemis.\“Unser Ansatz schafft zunächst ein belastbares Gesamtverständnis und ermöglicht darauf aufbauend eine strukturierte Modernisierung.\“
Weitere Informationen zur KI-gestützten Legacy-Code-Migration finden Sie unter:KI-gestützte Legacy-Code-Migration
Die itemis AG ist ein unabhängiges IT-Unternehmen mit Schwerpunkt auf AI-Agenten-Technologien, sicherheitskritischer Softwareentwicklung, modellbasiertem Engineering und Cybersecurity-Lösungen. Mit Standorten in ganz Deutschland unterstützt itemis Kunden aus Automotive, Defence, Rail und Finance, komplexe Entwicklungsprozesse effizient, nachvollziehbar und zukunftssicher zu gestalten.
Im Zentrum steht die AI-Kompetenz von itemis:
• Vibe-Coding – KI-gestützte Entwicklung mit Fokus auf Geschwindigkeit, Qualität und Team-Produktivität.
• AI Grounding&Datenbereitstellung– sichere, strukturierte und nachvollziehbare Daten für das Training von LLMs und die Integration in agentenfähige Systeme.
• Agent Experience (AXP)&AI User Experience (AI-UX)– Optimierung von Inhalten und Interaktionen für AI-Agenten, damit Botschaften von Menschen und Maschinen gleichermaßen verstanden werden ?.
• itemis CORTEX – Plattform für modellbasierte Prozessautomatisierung und KI-gestützte Entscheidungsfindung.
Darüber hinaus bietet itemis bewährte Lösungen wie Threat&Risk Analysis (TARA), Traceability Management und die itemis Software Defined Defence Suite, die speziell auf mission-kritische Systeme zugeschnitten ist.
itemis steht für AI-getriebene Innovation, technologische Exzellenz und Verlässlichkeit – und ist langjähriger Partner von OEMs, Zulieferern, Behörden und Forschungseinrichtungen.
Weitere Informationen unter: www.itemis.com
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