KI-gestützte Legacy-Modernisierung: Von Systemverständnis zu kontrollierter Veränderung

KI verändert die Art, wie Legacy-Systeme analysiert und modernisiert werden können. Der Vortrag zeigt ein strukturiertes Vorgehensmodell, das bewährte Prinzipien der Systemanalyse und Architekturarbeit mit aktuellen KI- und agentischen Ansätzen verbindet.

Im Mittelpunkt stehen drei Schritte:

• die fundierte Analyse des bestehenden Systems,
  
• die Rekonstruktion fachlicher Strukturen und Abhängigkeiten
  
• die schrittweise, überprüfbare Modernisierung.

Anhand von Erfahrungen aus Industrieprojekten wird eingeordnet, welche Aufgaben KI sinnvoll unterstützt, wo menschliche Entscheidungen unverzichtbar bleiben und wie beide Rollen zusammenspielen.

Vorkenntnisse

• Geeignet für erfahrene Entwickler:innen, Softwarearchitekt:innen sowie technische Projekt- und IT-Verantwortliche (z. B. Tech Leads, IT-Leitung, CIO-nahe Rollen), die mit gewachsenen Systemen arbeiten.
  
• Grundkenntnisse in Softwarearchitektur, Legacy-Code und Refactoring sind hilfreich.
  
• Es sind keine Vorkenntnisse zu KI-Tools erforderlich.

Lernziele

• Der Beitrag ordnet ein, wie KI die Analyse und Modernisierung von Legacy-Systemen sinnvoll unterstützen kann.
  
• Er zeigt, welche Aufgaben sich für KI eignen, welche Entscheidungen weiterhin beim Menschen liegen und wie beide Rollen zusammenspielen.
  
• Zudem werden typische Fehlannahmen beim Einsatz von KI in Modernisierungsprojekten thematisiert sowie Leitplanken diskutiert, um agentische Ansätze kontrolliert und verantwortungsvoll einzusetzen.