Veraltete IT-Systeme können durch strukturelle Datenanalysen und generative KI modernisiert werden.
Die Modernisierung veralteter IT-Systeme ist eine Herausforderung der digitalen Transformation, vor der viele Unternehmen stehen. Das Ablösen von Altsystemen stellt eine Mammutaufgabe dar, die viele Risiken birgt. Denn diese hochspezialisierten und organisch gewachsenen Systeme sind das Resultat langer Entwicklungsphasen, geprägt von spezifischen Anforderungen und individuellen Prozessen. Als zentrales Element wesentlicher Kernprozesse tragen sie das Erbe vergangener Entscheidungen und verfügen über eine umfangreiche Historie an geschäftskritischen Daten und Prozessen. Verständlich, dass die Verantwortlichen in Unternehmen zuweilen nicht wissen, wie und wo sie bei dieser Aufgabe anfangen sollen. Doch es gibt eine Möglichkeit durch strukturelle Datenanalysen und generative KI, eine effiziente und risikoarme Transformation durchzuführen.
Das schwere Erbe alter IT-Systeme. Wenn es um die Modernisierung bestehender IT-Systeme einer Organisation geht, verschärfen die Bedenken in Bezug auf einen potenziellen Ausfall geschäftskritischer Anwendungen die Lage zusätzlich. Insbesondere in Industriezweigen wie der Produktion oder im Finanzwesen darf eine Modernisierung die laufenden Prozesse nicht beeinträchtigen. Laut einer Umfrage unter IT-Führungskräften aus dem Jahr 2021 sehen 35,3 Prozent die Sicherheit und 31,9 Prozent das Know-how als größte Probleme bei Modernisierungsprojekten [1]. Diese Daten unterstreichen die Dringlichkeit einer fundierten Vorgehensweise bei der IT-Modernisierung.
Gleichzeitig verdeutlichen Erfahrungsberichte aus verschiedenen Branchen, dass die reibungslose Modernisierung geschäftskritischer Systeme nicht nur eine technische, sondern auch eine organisatorische Meisterleistung ist. Unternehmen, die diesen Weg erfolgreich beschreiten wollen, sollten sich der Notwendigkeit von umfassender Planung und transparenter Kommunikation bewusst sein.
Die Herausforderung der IT-Modernisierung: Ganzheitliches Denken. Die erfolgreiche Durchführung einer IT-Modernisierung stellt zweifellos eine anspruchsvolle Herausforderung dar. Es geht nicht nur darum, oberflächliche Anpassungen vorzunehmen, sondern vielmehr darum, betroffene Systeme in aller Tiefe zu verstehen. Hierbei sind Schritte wie die Extraktion relevanter Daten sowie die Interpretation von Strukturinformationen und der darauf basierenden fundierten Entscheidungsfindung von fundamentaler Bedeutung. Dazu gehört die explorative Analyse des Codes sowie das Betrachten verschiedener Datenquellen, um alle Daten zusammenzuziehen. Diese werden verdichtet, um eine Entscheidungsgrundlage zu schaffen. Vor diesem Hintergrund stellt sich die zentrale Frage: Wie kann man die in einer Anwendung abgebildete Fachlichkeit produktiv, risikoarm und kosteneffizient identifizieren?
Die Komplexität dieser Aufgabe wird besonders deutlich, wenn man bedenkt, dass Legacy-Systeme oft jahrzehntelang organisch gewachsen sind und eine Vielzahl von geschäftskritischen Prozessen und Daten enthalten. Ein umsichtiger und zugleich effizienter Ansatz ist erforderlich, um sicherzustellen, dass bei der Extraktion nicht nur oberflächliche Informationen berücksichtigt werden, sondern auch die tief verankerte fachliche Expertise, die in diesen Systemen eingebettet ist.
Die Rolle generativer KI – von der Black Box zur White Box. Um dieser Herausforderung zu begegnen, setzen Unternehmen vermehrt auf strukturelle und statische Code-Analysen. Diese Vorgehensweisen ermöglicht nicht nur eine präzise und umfassende Aufschlüsslung der Systemstrukturen, sondern bietet auch die Möglichkeit, basierend auf expliziten Fakten Entscheidungen zu treffen. Mit Hilfe von generativer KI kann basierend auf diesen Daten Fachlichkeit aus Systemen -extrahiert werden. Dies ermöglicht es, im Rahmen einer Modernisierung übliche Risiken, resultierend aus Intransparenz, zu vermeiden.
Die Herangehensweise, Informationen, Strukturen und Prozesse produktiv und effizient zu extrahieren, verschafft einen entscheidenden Vorteil für eine erfolgreiche Modernisierung. In der Verschmelzung menschlichen Fachwissens mit innovativen Technologien liegt der Schlüssel, um den Wert der Legacy-Systeme zu bewahren und gleichzeitig den Weg für eine zukunftsweisende IT-Landschaft zu ebnen.
Durch einen deterministischen Ansatz, der auf expliziten Fakten basiert, wird eine Grundlage geschaffen, um fundierte Entscheidungen während des Modernisierungsprozesses zu treffen. Generative KI ermöglicht nicht nur eine präzise Extraktion relevanter Informationen, sondern bietet auch die Möglichkeit, einen umfassenden Überblick über semantische Daten von Altsystemen zu gewinnen.
Dieser Modernisierungsansatz, der sich rein auf Daten stützt, die aus dem Zielsystem gewonnen werden, unterscheidet sich grundlegend von Vorgehensweisen, die auf Annahmen oder implizitem Wissen beruhen. Diese Vorgehensweise erlaubt es, eine präzise Planung für ein Modernisierungsvorhaben zu erstellen und dieses im Anschluss auch genauso umzusetzen. Das Vorgehen verringert darüber hinaus das Risiko von Fehlplanungen und Misserfolgen in der Modernisierung kritischer IT-Systeme deutlich.
Aller Anfang ist schwer – aber es lohnt sich. Insgesamt zeigt sich, dass die Kombination von struktureller Datenanalyse und generativer KI ein effizienter Weg für eine erfolgreiche IT-Modernisierung sein kann. Die Nutzung dieser Technologien können Unternehmen nicht nur effizienter und kostengünstiger modernisieren, sondern auch fundiertere Entscheidungen treffen und wesentliche Risiken mitigieren. Der Übergang von Ungewissheit zu Transparenz ist von entscheidender Bedeutung, um nicht nur den Modernisierungsprozess zu optimieren, sondern auch eine klare und verständliche Grundlage für künftige Systemarchitekturen zu schaffen.
André Lindenberg, Fellow
bei Exxeta
[1] https://www.ars.de/ARS/Portfolio/IT-Modernisierung/Feb2021_Studie_itmodernisierung_final.pdf