Agentenbasierte KI für die Modernisierung von Legacy-Systemen
Das strukturierte Modernisierungsframework von Core Reply unterstützt Unternehmen dabei, vorhandenes Wissen zu nutzen, die richtige Zielarchitektur zu entwerfen und Schritt für Schritt zu modernisieren, ohne die Geschäftskontinuität zu beeinträchtigen
)
Modernisierung beginnt mit der Rückgewinnung von Know-how
Unternehmen, die geschäftskritische Systeme betreiben, stehen vor einem Spagat: Sie müssen Innovationen in hohem Tempo vorantreiben und gleichzeitig operative Stabilität, Compliance sowie einen lückenlosen Service garantieren. KI kann die Analyse hierbei massiv beschleunigen – doch eine Modernisierung ist nur dann von Erfolg gekrönt, wenn sie auf einem fundierten Verständnis der Bestandssysteme fußt. Für die Experten von Core Reply bedeutet die Modernisierung von Legacy-Strukturen weit mehr als bloßes Refactoring oder das Neuschreiben von Code. Der Prozess beginnt mit der systematischen Rekonstruktion des betrieblichen Wissens. Erst auf dieser Basis entstehen fundierte Architekturentscheidungen, schrittweise Transformationspläne und eine kontrollierte Umsetzung.
KI als Beschleuniger für die Analyse von Altsystemen
KI-Tools können das Reverse Engineering massiv beschleunigen, indem sie veraltete Artefakte wie COBOL-Quellcode, Job Control Language (JCL), Scheduler-Konfigurationen, Datenbankskripte, Schnittstellen und Copybooks extrahieren und aufbereiten. Sie helfen dabei, „toten Code“ zu identifizieren, Abhängigkeiten zu rekonstruieren und die Data Lineage abzubilden. Zudem lassen sich so erste Entwürfe technischer Dokumentationen automatisiert erstellen, was den manuellen Aufwand bei der Erschließung komplexer Systemlandschaften drastisch reduziert.
Die reine Code-Konvertierung ist jedoch nur ein Teil des Puzzles. Ein erfolgreiches Modernisierungsprogramm muss weit komplexere Faktoren berücksichtigen: Die Integration von Drittsystemen, die Batch-Architektur und zeitkritische Verarbeitungsfenster (Cut-off-Fenster) sowie eine Performance, die dem Mainframe-Niveau ebenbürtig ist. Ebenso entscheidend sind das Design verteilter Transaktionen und die Wahrung der Semantik von Arbeitseinheiten (Units of Work) in einer verteilten Umgebung.
Die strategische Rolle agentenbasierter KI
Im Ansatz von Core Reply agiert die agentenbasierte KI innerhalb eines kontrollierten Frameworks. Sie transformiert fragmentierte Legacy-Artefakte in eine versionierte und abfragbare Wissensschicht, die Code, Daten, Jobs, Scheduler, Schnittstellen und Geschäftsregeln konsolidiert. Dieses Wissen bildet das Fundament für fundierte Entscheidungen: Komponente für Komponente wird festgelegt, was neu konzipiert, ersetzt, umgestaltet oder bewusst im Originalzustand belassen wird.
Dieses versionierte Wissen wird über kontrollierte Schnittstellen (wie das Model Context Protocol, MCP) für IDEs und KI-Agenten zugänglich gemacht. Die Teams arbeiten dadurch nicht mehr mit isolierten Codeschnipseln, sondern auf Basis einer verlässlichen Gesamtdarstellung des Legacy-Bestands. In Kombination mit den Leitplanken der Zielarchitektur steuert dies Entscheidungen über Integrationsmuster, Batch-Betriebsmodelle, Performance-Vorgaben, Transaktionsgrenzen sowie Sicherheits- und Laufzeitverhalten.
Core Reply ergänzt diesen Prozess durch ein proprietäres, kennzahlengestütztes Framework, das strukturelle Komplexität, Dokumentations- und Sanierungsaufwand sowie Qualitätsvorgaben misst. Dies ermöglicht realistische Zeit- und Kostenschätzungen, eine frühzeitige Validierung der Machbarkeit und einen schrittweisen Modernisierungspfad, der auf harten Fakten statt auf Intuition basiert.
Das Modernisierungs-Framework von Core Reply
Um sicherzustellen, dass Transformationsprojekte nicht nur machbar und steuerbar sind, sondern auch exakt auf die strategischen Unternehmensziele einzahlen, nutzt Core Reply eine fundierte, datengestützte Methodik. Diese erstreckt sich über mehrere Phasen und bietet einen ganzheitlichen Ansatz für komplexe Modernisierungsvorhaben.
Assessment & Discovery
Das primäre Ziel dieser Phase ist die Wissensgewinnung. Die bestehende Systemlandschaft wird anhand von Quellcode, Datenmodellen, Batch-Jobs, Scheduling-Vorgaben, Schnittstellen und Betriebsprozessen tiefgreifend analysiert. Dabei geht es darum, „toten Code“ und verborgene Abhängigkeiten aufzudecken sowie die geschäftliche Relevanz und nicht-funktionale Anforderungen präzise zu definieren.
Strategische Planung
In dieser Phase wird eine Zielarchitektur (High-Level Architecture) definiert, die das Zusammenspiel zwischen den modernisierten Komponenten und den verbleibenden Altsystemen steuert. Hierbei werden verbindliche Integrationsmuster festgelegt – etwa synchrone und asynchrone Kommunikation, ereignisgesteuerte Architekturen (Event-driven Architecture) sowie Change Data Capture (CDC). Ein besonderer Fokus liegt dabei auf Strategien für das Management verteilter Transaktionen, um Datenkonsistenz über Systemgrenzen hinweg zu gewährleisten.
Scope & Machbarkeitsprüfung
Im Rahmen eines gezielten Proof of Concept (PoC) wird die technische Machbarkeit bewertet und der tatsächliche Transformationsaufwand präzise abgeleitet. Anstatt auf vagen Schätzungen zu basieren, nutzt diese Phase belastbare Metriken. Gemessen werden unter anderem die intrinsische Komplexität des Legacy-Codes sowie der spezifische Aufwand für Experten: Einerseits die Zeit, die funktionale Analysten benötigen, um die KI-generierte Dokumentation zu veredeln, und andererseits der Entwicklungsaufwand, um den generierten Code auf das geforderte Qualitätsniveau zu heben. Die finale Codequalität wird dabei durch statische Analysetools lückenlos in Bezug auf Wartbarkeit, Zuverlässigkeit, Sicherheit und Testabdeckung validiert.
Ausführung & Governance
Core Reply setzt auf ein innovatives „Code2Doc2Code“-Modell: Statt einer rein mechanischen Code-zu-Code-Übersetzung generiert dieser Ansatz eine völlig neue Architektur der Codebasis. Diese wird direkt aus funktionalen Anforderungen abgeleitet, die zuvor mittels KI extrahiert und durch Experten veredelt wurden. Eine zentrale Design Authority überwacht den gesamten Projektverlauf, um die architektonische Integrität zu wahren und sicherzustellen, dass die Implementierung exakt der Zielvorgabe entspricht. Flankiert wird dieser Prozess durch eine stringente Teststrategie: Mittels automatisierter Testfallgenerierung, Dual-Run-Verfahren und paralleler Verarbeitung wird eine strikte iso-funktionale Äquivalenz sichergestellt – das modernisierte System verhält sich also fachlich exakt wie das Original.
Häufig gestellte Fragen
Expertengestützte Transformation: Kontrolle statt Komplexität
Bei der Modernisierung von Kernsystemen geht es nicht darum, Code in Rekordzeit neu zu schreiben. Das eigentliche Ziel ist es, die volle Kontrolle zurückzugewinnen, die richtigen Architekturentscheidungen zu treffen und in kontrollierten, faktenbasierten Schritten voranzugehen. Core Reply kombiniert tiefgreifendes Fachwissen mit einer disziplinierten Governance und einem proprietären Metrik-Framework. So unterstützen wir unsere Kunden dabei, realistische Roadmaps zu erstellen, die Machbarkeit frühzeitig zu validieren und Modernisierungsvorhaben souverän umzusetzen – ohne dabei den laufenden Betrieb unnötigen Risiken auszusetzen.
Core Reply ist ein Unternehmen innerhalb der Reply Group, das auf die Innovation der Kernsysteme von Finanzinstituten spezialisiert ist. Wir widmen uns der Leitung von Transformationsprojekten, indem wir Beratung, Design und Implementierung innovativer Lösungen anbieten, um bestehende Anwendungsumgebungen zu erneuern. Wir unterstützen unsere Kunden dabei, Innovationen in Sektoren zu bringen, die traditionell von Altsystemen geprägt sind, und modernisieren die Kernsysteme, um zukünftigen Anforderungen gerecht zu werden.