Was wäre, wenn sich Ihre Legacy-Systeme selbst erklären könnten?

Eine Legacy-Anwendung kann technisch veraltet sein und trotzdem Geschäftsregeln enthalten, auf die ein Unternehmen täglich angewiesen ist. Hinter einer Berechnung, die vor Jahren hinzugefügt wurde, kann eine wichtige Produktregel stecken. Eine Ausnahmeregelung kann auf eine regulatorische Anforderung zurückgehen. Der Code zeigt, dass diese Regeln existieren. Warum sie eingeführt wurden, lässt sich daraus jedoch nicht immer erkennen.

Da KI den Weg von der Analyse zur Transformation vereinfacht, wird dieses Verständnis immer wichtiger. Bevor Teams neuen Code generieren, müssen sie wissen, was das bestehende System tatsächlich leistet, welche Verhaltensweisen weiterhin geschäftlich relevant sind und welche Risiken entstehen, wenn sie verändert werden.

In Unternehmen ist dieses Wissen häufig auf verschiedene Quellen verteilt: Quellcode, Dokumentationen, Schnittstellen und die Erfahrung von Mitarbeitern, die seit Jahren mit dem System arbeiten.

Je älter ein System wird und je mehr erfahrene Mitarbeiter das Unternehmen verlassen, desto schwieriger wird es, dieses Wissen zu rekonstruieren. Die Kyndryl-Studie „State of Mainframe Modernization“ aus dem Jahr 2025 zeigt, dass 70 % der befragten Unternehmen Schwierigkeiten haben, die benötigten Fachkräfte für die Mainframe-Modernisierung zu finden. 39 % nannten die Pensionierung von Mitarbeitern und den damit verbundenen Verlust von Mainframe-Know-how als Herausforderung.

Ein Unternehmen weiß also möglicherweise genau, welche Anwendung es modernisieren möchte, ohne alle dahinterliegenden Geschäftsregeln, Abhängigkeiten und Systemverhaltensweisen vollständig zu kennen. Das ist riskant, denn Änderungen an nicht ausreichend verstandenen Abläufen können Geschäftsprozesse beeinträchtigen, auf die das Unternehmen weiterhin angewiesen ist.

Ein bestehendes System zu verstehen und es zu transformieren, sind zwei unterschiedliche Herausforderungen. Zunächst muss klar sein, was das System tatsächlich tut. Erst danach lässt sich entscheiden, was verändert werden sollte. Dieser Ansatz – erst verstehen, dann transformieren – steht auch im Mittelpunkt der Legacy-Modernisierung mit Wynxx.

KI kann Legacy-Code und seine Abhängigkeiten analysieren, um Geschäftsregeln und Systemverhalten zu rekonstruieren, die andernorts möglicherweise nur unzureichend dokumentiert sind. Doch eine Regel zu finden, bedeutet noch nicht, dass sie auch heute noch fachlich notwendig ist.

Eine aus dem Code abgeleitete Regel kann das aktuelle Systemverhalten präzise beschreiben. Vielleicht bildet sie eine unverzichtbare geschäftliche Anforderung ab. Vielleicht ist sie aber auch nur ein Überbleibsel eines früheren Produkts, eines veralteten Prozesses oder einer einst eingeführten Übergangslösung. KI kann diese Logik sichtbar machen. Menschen müssen jedoch weiterhin entscheiden, welche Bedeutung sie für das zukünftige System hat.

Wynxx verfolgt genau diesen Ansatz: Die Plattform analysiert Legacy-Anwendungen, um vor der Transformation Geschäftsregeln, Abhängigkeiten und Systemverhalten zu rekonstruieren. Dieses Wissen wird in strukturierte, überprüfbare Spezifikationen überführt. Sie helfen dabei, festzulegen, welche Funktionen das modernisierte System beibehalten muss, und bilden die Grundlage für die anschließende Transformation. Das modernisierte System kann dann anhand dieser Spezifikationen und des Altsystems validiert werden.

Für Unternehmen liegt die Chance deshalb nicht nur darin, Legacy-Code schneller zu transformieren. Indem KI bestehende Systeme verständlicher macht, können Teams fundierter entscheiden, welche geschäftskritischen Regeln und Verhaltensweisen auch in Zukunft erhalten bleiben müssen.

Was könnte noch näher sein, als Sie vermuten? Entdecken Sie die Wynxx-Wunschliste 2027.