Von Alt zu Neu: Agentic AI als Schlüssel zur IT-Modernisierung

Die aktuelle Lünendonkstudie 2025 bringt es auf den Punkt: IT-Modernisierung zählt zu den wichtigsten Themen der kommenden Jahre – für Unternehmen wie für IT-Dienstleister. Der Druck wächst, denn viele Unternehmen kämpfen mit veralteten Softwaresystemen, die zwar geschäftskritisch, aber technisch überholt und kaum noch wartbar sind. Hinzu kommt: Das nötige Know-how für diese Altsysteme wird immer seltener, während Sicherheitsrisiken und Kosten steigen. Laut Studie sehen 86 Prozent der IT-Dienstleister einen stark wachsenden Bedarf an IT-Modernisierung – und erwarten, dass KI-Funktionalitäten in Zukunft zum Standard gehören. 

IT-Modernisierung ist mehr als der bloße Austausch veralteter Softwaresysteme 

Sie ist der Schlüssel, um Innovationsfähigkeit, Sicherheit und Effizienz im Unternehmen zu sichern. Neben den Risiken alter Technologien wächst der Innovationsdruck: Digitale Geschäftsmodelle, steigende Kundenerwartungen und der Wunsch nach Agilität erfordern flexible, moderne IT-Landschaften. KI-Agenten können bei diesen Aufgaben schon heute wirkungsvoll entlasten:

• Automatische Nachdokumentation: KI erstellt fehlende oder veraltete Systemdokumentationen.
• Intelligente Chatbots: Schneller Zugriff auf Expertenwissen und technische Hilfestellung.
• Code-Transpilation: Automatische Übersetzung von Legacy-Code, z. B. von Cobol nach Java.
• System- und Abhängigkeitsanalyse: KI erkennt Zusammenhänge und kritische Komponenten.
• Code-Refactoring: Verbesserung und Vereinfachung bestehender Code-Basen.
• Testfall-Generierung: Automatische Erstellung von Tests für bessere Codeabdeckung und Qualitätssicherung.
• Automatisierte Datenmigration: Zuverlässige Datenübernahme durch Mapping und Bereinigung.

Trotz aller Automatisierung bleibt die menschliche Expertise unverzichtbar

Softwareingenieur:innen überwachen die Arbeit der KI-Agenten, treffen kritische Entscheidungen und stellen sicher, dass die Lösungen optimal auf die Unternehmensziele abgestimmt sind. Die Kombination aus KI und menschlichem Know-how ist der Schlüssel für eine erfolgreiche Transformation.

Wie dieses Zusammenspiel aus menschlicher Expertise und Agentic AI in der Praxis funktioniert, zeigen unsere Erfahrungen aus aktuellen Kundenprojekten.

Praxisbeispiele für IT-Modernisierung mit KI

Microservices-Migration von Node.js/JavaScript zu Kotlin/Spring Boot im behördlichen Umfeld

In einem aktuellen Kundenprojekt migrierten das Projektteam Microservices von Node.js/JavaScript nach Kotlin/Spring Boot – unterstützt durch KI-Agenten wie GitHub Copilot und Cursor AI. Das Projektziel war es, den Migrationsprozess so weit wie möglich an die KI abzugeben und nur dort einzugreifen, wo menschliches Urteilsvermögen gefragt ist. Die KI übernahm Code-Analyse, Service-Generierung, Testautomatisierung und Dokumentation. 

Das Projektteam setzt auf Agentic Coding: KI-Agenten analysieren den Legacy-Code, extrahieren die Geschäftslogik und überführen sie automatisiert in eine neue Microservices-Struktur. Dabei wurden REST-APIs, Datenzugriffe und umfangreiche Tests generiert, um die Funktionsgleichheit sicherzustellen. Die neue Anwendung wurde containerisiert und nahtlos in die Kubernetes-Infrastruktur des Kunden integriert. Automatisch erstellte Dokumentationen und Migrationsleitfäden erleichterten den Wissenstransfer. 

Analyse und Dokumentation von Oracle PL/SQL in einer Behörde

In einem Projekt aus dem öffentlichen Sektor kam ein KI-basierter Prototyp zur Wartung und Modernisierung eines komplexen PL/SQL-Systems für staatliche Förderanträge zum Einsatz. Der Agent analysierte und dokumentierte den über Jahre gewachsenen Code automatisiert und lokal – ein wichtiger Schritt, da die Wartung bisher viel manuelle Expertise erforderte. 

Mit dem Einsatz von KI wurde ein schneller Überblick über Zusammenhänge und Abhängigkeiten ermöglicht, der Aufwand für die Dokumentation reduziert und gezielt bei der Weiterentwicklung des Systems unterstützt. LLMs können somit auch bei der Wartung von PL/SQL-Legacy-Systemen wertvolle Hilfe leisten – vorausgesetzt, sie werden gezielt und datenschutzkonform eingesetzt. Mehr erfahren

Migration von Oracle Pro*C Code nach Kotlin/Spring Boot in einem Industrieunternehmen

Für einen führenden Fahrzeughersteller migrieren wir die zentrale Produktionssteuerung von einer historisch gewachsenen Pro*C-Anwendung auf eine moderne, cloud-native Architektur mit Kotlin/Spring Boot. Die bestehende Lösung war technisch überholt, schwer wartbar und nicht für aktuelle Container-Umgebungen geeignet.

Das Ergebnis: Schnellere Migration, weniger Fehler und eine nachhaltige Modernisierung. Jedoch merkten die Kolleg:innen an, dass ein überzeugendes Ergebnis  nur durch das Zusammenspiel aus klaren Zielen, menschlichem Überprüfungen und gezieltem KI-Einsatz entstehen konnte.

Die Herausforderungen für Agentic Coding sind noch vielfältig

Unsere Erfahrung zeigt: Auch mit KI bleibt die Modernisierung anspruchsvoll. Typische Herausforderungen, die aktuell von KI-Expert:innen diskutiert werden, sind:

• Wie schafft man Agentic Workspaces in einer bestehendem Code-Basis? Es gilt, klare Schnittstellen und Strukturen zu etablieren, damit KI-Agenten effektiv eingebunden werden können.
• Wie migriert man Code effizient? Hier gibt es verschiedene Ansätze: Beim Code-to-Code-Verfahren wird Quellcode direkt in eine neue Sprache oder Plattform übersetzt. Der Code-to-Doc-to-Code-Ansatz dokumentiert und abstrahiert zunächst die bestehende Logik, bevor daraus moderner Code entsteht – besonders wertvoll bei komplexen oder schlecht dokumentierten Systemen.
• Wie zerlegt man große, monolithische Systeme für die Modernisierung? Es geht um die Aufteilung von Systemen, die es ermöglicht, einzelne Komponenten durch einen KI-Agenten gezielt migrieren oder modernisieren zu lassen.
• Wie geht man mit seltenen Programmiersprachen um, die noch nicht in Sprachmodellen trainiert wurden? Hier sind kreative Strategien gefragt, etwa durch menschliche Expertise, spezialisierte Tools oder hybride Ansätze.

IT-Expert:innen müssen Code analysieren, Abhängigkeiten erkennen und Migrationspläne erstellen – und das alles, ohne den laufenden Geschäftsbetrieb zu gefährden. Agentic Coding unterstützt hierbei, indem KI-Agenten die Datenmigration automatisieren, die Systemintegration optimieren und Fehlerquellen minimieren. Durch fortschrittliche Algorithmen beschleunigen sie den gesamten Modernisierungsprozess und sorgen für nahtlose Übergänge zwischen alten und neuen Systemen.

IT-Modernisierung mit KI ist der Schlüssel zur Zukunftssicherheit

Die Lünendonkstudie 2025 und unsere Projekterfahrungen zeigen: Agentic AI ist kein Selbstzweck, sondern ein mächtiges Werkzeug für die IT-Modernisierung. Je klarer die Ziele und je besser die Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI, desto erfolgreicher gelingt die Transformation von Alt zu Neu.

Steht ihr gerade vor der Herausforderung, eigene Altsysteme zu modernisieren und braucht einen erfahrenen Partner, der euch auf diesem Weg begleitet? Wir freuen uns auf einen gemeinsamen Austausch. 

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