Technische Schulden mit KI-Migrationswerkzeugen bewältigen

Veraltete Softwaresysteme fressen Ressourcen, schaffen Sicherheitslücken und bremsen Innovation – und das branchenübergreifend. Diese Altsysteme sind kein Randphänomen: McKinsey zufolge stammen bis zu 70 % der Software bei Fortune-500-Firmen aus einer Zeit vor über 20 Jahren. Die Wartungskosten sind enorm und verschlingen laut Forrester zwei Drittel aller weltweiten IT-Budgets. Diese Technologien zu erneuern ist längst keine reine IT-Sache mehr – es geht um strategische Notwendigkeit für jedes Unternehmen.

KI-Migrationstools bieten einen Ausweg aus finanziellen Belastungen, Sicherheitsrisiken, technischen Schulden und ineffizienten Prozessen, die alte Systeme mit sich bringen. Warum Ihr Unternehmen sie braucht, erfahren Sie hier.

Von manueller Arbeit zur KI-gestützten Migration

Früher bedeutete die Modernisierung von Altsystemen einen gewaltigen manuellen Aufwand: Große Teams mussten Millionen Codezeilen durchforsten, von Hand umschreiben, neu strukturieren und mühsam auf Regressionen prüfen. Projekte zogen sich über Jahre hin und verschlangen Unsummen – ein Tempo, das den heutigen Geschäftsanforderungen nicht mehr gerecht wird. Hier setzen KI-Migrationswerkzeuge an. Mit künstlicher Intelligenz – von generativen Modellen bis zu intelligenter Automatisierung – analysieren, überarbeiten und schreiben sie Codebasen in Geschwindigkeit und Umfang, die noch vor wenigen Jahren undenkbar waren.

Microsoft etwa hat kürzlich KI-Agenten-Funktionen für Anwendungsupgrades vorgestellt. Ihr GitHub Copilot für App-Modernisierung durchsucht eine komplette Codebasis, erkennt veraltete Muster oder Breaking Changes, schlägt sichere Upgrade-Pfade vor und nimmt sogar automatisch Code-Korrekturen bei Abhängigkeiten oder Sicherheitsupdates vor. Microsoft-Ingenieure nutzten dieses KI-Tool, um interne Projekte binnen weniger Stunden auf .NET 8 upzugraden – ein Vorgang, der sonst Monate gedauert hätte.

Das funktioniert nicht nur bei einem Anwendungscode – auch Datenbanken und Mainframe-Systeme profitieren davon. Cloud-Anbieter wie AWS haben KI-gestützte Migrationsagenten entwickelt, die selbst härteste Legacy-Herausforderungen meistern. Das AWS-Transform-Tool etwa nutzt einen spezialisierten KI-Agenten für die Modernisierung COBOL-basierter Mainframes. Es zerlegt einen monolithischen Code, übersetzt ihn in moderne Sprachen wie Java und koordiniert das komplette Refactoring. Ergebnis: Mainframe-Modernisierungen, die sonst mehrere Jahre beanspruchen würden, sind nun in Monaten machbar. Diese Beschleunigung zeigt, welches technische Potenzial in KI-Migrationswerkzeugen steckt – selbst bei den größten und komplexesten Softwaresystemen lassen sich Skalierung und Neuprogrammierung bewerkstelligen.

Entscheidend dabei: Diese KI-Tools arbeiten nicht für sich allein, sondern werden von menschlichen Experten angeleitet. Ein Ingenieur definiert das Ziel – etwa die gewünschte Architektur oder Programmiersprache – und überwacht den Ablauf, während die KI die eigentliche Arbeit übernimmt. Zeitraubende Aufgaben wie das Konvertieren tausender Code-Dateien, das Umsetzen wiederkehrender Syntaxänderungen oder das Generieren von Boilerplate-Code und Unit-Tests erledigt die KI in Bruchteilen der Zeit. Diese Tools beschleunigen Projekte und senken zugleich das Risiko menschlicher Fehler samt der damit verbundenen Kosten. Weil sie komplexe Codebasen weit schneller als Menschen analysieren können, entdecken sie subtile Abhängigkeiten oder Inkonsistenzen, die bei manueller Arbeit leicht übersehen werden. Kurzum: KI-Migrationswerkzeuge verwandeln Legacy-Modernisierung von einem zeitaufwendigen manuellen Prozess in eine schnelle, präzise Zusammenarbeit zwischen Entwicklern und ihren KI-“Kollegen“.

KI als autonome Kraft: So sieht die Zukunft der Arbeit aus

Der Microsoft Work Trend Index (WTI) beschreibt ein neues Organisationsmodell: Systeme, die von KI angetrieben, aber von Menschen geführt werden. Laut WTI werden Unternehmen menschliches Urteilsvermögen mit KI-Agenten kombinieren, um hybride Teams zu schaffen, die schnelles Skalieren, agiles Arbeiten und mehr Wertschöpfung ermöglichen. KI-Migrationswerkzeuge sind ein Paradebeispiel dafür. Menschen setzen die Ziele und die Richtung, KI-Agenten führen die Aufgaben aus.

Microsoft unterscheidet drei Integrationsphasen:
Phase eins – KI als persönlicher Assistent
Phase zwei – KI als Teammitglied
Phase drei – KI als autonomer Operator unter menschlicher Aufsicht

Ein KI-Migrationstool ist im Kern ein spezialisierter Softwareentwicklungsagent, der eigenständig Code umgestaltet oder Komponenten neu entwirft, sobald ein Mensch die Ziele festgelegt hat. Die Rolle des Entwicklers verschiebt sich zum „Chefagenten“ – ein WTI-Begriff für jemanden, der einen oder mehrere KI-Agenten steuert. In diesem Szenario werden Entwickler und Architekten zu Projektleitern für KI-Ausführende: Sie lenken das Tool, indem sie Anforderungen festlegen, Ergebnisse validieren und Ausnahmefälle behandeln, die menschliche Kreativität oder Urteilskraft erfordern.

Diese Mensch-KI-Kombination entspricht genau dem „Hybrid-Team“-Konzept, das zukunftsorientierte Unternehmen verfolgen, weil es die Entwicklerproduktivität steigert. Statt wochenlang an routinemäßiger Code-Konvertierung zu arbeiten, kann sich ein Ingenieur auf übergeordnete Designentscheidungen konzentrieren und die Code-Übersetzung an einen KI-Agenten delegieren. So treiben Teams Modernisierungsvorhaben voran, ohne dass das übliche Burnout und der Motivationsverlust durch repetitive, manuelle Arbeit entstehen.

Kapazitätslücken schließen und Entwicklerproduktivität steigern

Einer der Hauptgründe für die Verbreitung von KI-Migrationswerkzeugen: die Notwendigkeit, die „Kapazitätslücke“ im Engineering zu schließen. Das WTI definiert sie als Defizit zwischen Geschäftsanforderungen und der maximalen Kapazität, die Menschen allein zur Erfüllung dieser Anforderungen haben. Diese Lücke zeigt sich deutlich in der Softwareentwicklung. Einerseits fordern Führungskräfte mehr Produktivität – 53 % der Führungskräfte meinen, ihre Teams müssten mehr leisten. Andererseits geben 80 % der Arbeitnehmer an, einfach nicht genug Zeit oder Energie zu haben, um all ihre Arbeit zu schaffen. Entwickler jonglieren mit Feature-Backlogs, Bugfixes und Legacy-Refactoring-Aufgaben, was oft zu langen Arbeitszeiten und fragmentierter Konzentration führt. Menschliche Teams haben – egal wie talentiert – natürliche Grenzen bei Umfang und Geschwindigkeit der Arbeit, die sie bewältigen können.

KI-Migrationswerkzeuge lösen dieses Problem als Kraftverstärker für Entwicklungsteams. Microsoft-Untersuchungen zeigen: Führungskräfte haben das erkannt – 82 % sind zuversichtlich, innerhalb der nächsten 12 bis 18 Monate KI-“digitale Arbeitskräfte“ einzusetzen, um ihre Personalkapazität zu erweitern. Diese KI-Werkzeuge sind im Grunde digitale Mitarbeiter – sie lassen sich bei Bedarf „einstellen“, um Arbeitsaufgaben zu übernehmen, für die sonst zusätzliche menschliche Entwickler nötig wären. Setzt ein Unternehmen einen KI-Agenten ein, um eine Million Zeilen Legacy-Code zu konvertieren, gewinnt es faktisch die Leistung dutzender Ingenieure hinzu – zu einem Bruchteil der Kosten. Praktisch bedeutet das: KI-Migrationstools helfen einem CTO, ehrgeizige Transformationsziele zu erreichen, ohne mehr Entwickler einstellen oder Fristen verschieben zu müssen.

Die Produktivitätssteigerung durch diese Tools ist unmittelbar. Durch Automatisierung von Aufgaben gewinnen Entwickler Zeit und mentale Energie zurück, um sich höherwertigen Aufgaben zu widmen – dem Entwerfen neuer Funktionen, der Verbesserung der Architektur oder dem Testen von Randfällen. Im Kern ist jede Stunde, die ein KI-Agent an Code-Migration arbeitet, eine Stunde, die einem menschlichen Entwickler zurückgegeben wird, um Kreativität und kritisches Denken anderswo einzusetzen. So steigern KI-Tools die Produktivität – nicht durch Ersetzen von Entwicklern, sondern durch Befreien von Routinearbeit.

Das Schließen der Kapazitätslücke hat auch eine kompetenzbezogene Dimension. Viele Altsysteme basieren auf Technologien, auf die sich nur noch wenige Menschen spezialisiert haben – etwa COBOL, ältere .NET-Versionen oder Mainframe-Assembler. Unternehmen stehen vor Fachkräftemangel, weil Experten mit Altsystem-Know-how in Rente gehen und jüngere Ingenieure diese älteren Tools nicht beherrschen. KI-Migrationsplattformen können das für den Umgang mit diesen alten Technologien erforderliche Fachwissen kodieren und so institutionelles Wissen bewahren und in großem Maßstab anwenden. Das Resultat? Unternehmen werden nicht durch fehlende Fachkräfte ausgebremst und können ihre Modernisierungspläne beschleunigen, ohne erst ein perfektes (und teures) Spezialisten-Team zusammenstellen zu müssen.

Letztlich geht es bei KI darum, geschäftliche Anforderungen schneller und mit größerer Agilität zu erfüllen. Der Work Trend Index stellt fest: Unternehmen, die früh auf KI gesetzt haben, berichten bereits, mehr Arbeit bewältigen zu können – 55 % geben an, zusätzliche Aufgaben übernehmen zu können, gegenüber nur 25 % der anderen Unternehmen. Durch Steigerung der Entwicklerproduktivität mithilfe von KI-Migrationstools bekommen Unternehmen nicht nur Rückstände in den Griff, sondern schaffen auch Raum für Innovation. Statt sich mit Wartungsarbeiten zu beschäftigen, können Teams Zeit in strategische Initiativen investieren, die echten Wert steigern.

Investitionen, Dynamik und warum KI-gestützte Migration unvermeidbar ist

Das Zusammentreffen von strategischem Bedarf und technologischer Reife hat KI-gestützte Migration zur Unvermeidbarkeit für zukunftsfähige Softwarestrategien gemacht – nicht nur zu einer Option. Man muss nur schauen, wohin Kapital und Ressourcen fließen. Der Markt für Lösungen zur Modernisierung von Altsystemen (in denen KI eine wachsende Rolle spielt) boomt – die Marktgröße von 24,98 Milliarden US-Dollar im Jahr 2025 soll bis 2030 voraussichtlich 56,87 Milliarden US-Dollar erreichen. Unternehmen investieren in Tools, mit denen sie veraltete Software-Assets auffrischen können. Das ist kein Hype, sondern Reaktion auf echte Probleme und echte Chancen.

Für den Wettbewerb hat das tiefgreifende Folgen: Unternehmen, die schneller modernisieren, können jene übertrumpfen, die auf Legacy-Plattformen feststecken. Vor diesem Hintergrund entstehen Start-ups mit KI-nativen Entwicklungstools, die über grundlegende Codegenerierung hinausgehen und sich auf automatisierte Codemigration, kontinuierliche End-to-End-Tests und kollaborative Mensch-Agent-Workflows konzentrieren.

Viele Unternehmen haben bereits einen Eindruck davon gewonnen, was KI in verschiedenen Bereichen leisten kann – von Kundensupport-Bots bis zu KI-gestützten Analysen – und wenden sie nun auf das Legacy-Code-Problem an. Immer mehr setzt sich die Erkenntnis durch: KI-gestützte Migration wird bald fester Bestandteil des Software-Lebenszyklus sein – ein Routineschritt, der immer dann zum Einsatz kommt, wenn eine Anwendung auf eine neue Plattform oder Sprache portiert werden muss, ähnlich wie automatisierte Tests heute zur Standardpraxis gehören.

Die Unvermeidbarkeit der KI-Migration hängt auch mit dem allgemeinen Wandel am Arbeitsplatz hin zur KI-Integration zusammen, den Microsofts WTI hervorhebt. Dieser Bericht verkündet 2025 als Jahr, in dem die „Frontier Firm“ geboren wird – wenn Unternehmen aufhören, lediglich mit KI zu experimentieren, und beginnen, ihre Geschäfte um KI herum neu aufzubauen. In der Praxis bedeutet das: Prozesse und Systeme von Grund auf mit KI neu gestalten. Die Modernisierung von Altsystemen ist ein idealer Kandidat für diese Neugestaltung. Sie ist sowohl entscheidender Wegbereiter (ohne moderne Kernsysteme lassen sich die Vorteile von KI und Cloud nicht voll ausschöpfen) als auch Testfeld für KI-Fähigkeiten (wenn die KI Ihr 20 Jahre altes System erfolgreich in einen neuen Stack umwandeln kann, gewinnen Sie enormes Vertrauen in ihre weiteren Möglichkeiten). Unternehmen, die KI-Migration als strategisches Programm und nicht als einmaliges Experiment betrachten, werden der Konkurrenz einen Schritt voraus sein. Umgekehrt drohen jenen, die zögern, steigende Kosten, wachsende Risiken und eine sich vergrößernde Wettbewerbslücke, während ihre Legacy-Systeme jedes Jahr weiter zurückfallen und innovativere Konkurrenten ihnen davonlaufen.

KI-gestützte Entwicklung für sich nutzen

Der Trend ist klar: KI-Migrationswerkzeuge werden zu einem zentralen Bestandteil der Unternehmenssoftware-Strategie. Sie bewältigen Herausforderungen wie veraltete Systeme, Kapazitätsengpässe und Fachkräftemangel – mit Funktionen, die sich rasant weiterentwickeln. Wenn Sie KI zur Modernisierung von Legacy-Code einsetzen, geht es nicht nur darum, alten Code zu reparieren, sondern auch darum, die Art und Weise neu zu gestalten, wie Ihr Unternehmen Software entwickelt und verbessert. Es ist eine Chance, Altlasten in einen Wettbewerbsvorteil zu verwandeln, indem Sie schneller und sicherer modernisieren als Wettbewerber, die auf traditionelle Methoden vertrauen.

Unternehmen, die hier vorangehen, werden agiler, skalierbarer und besser in der Lage sein, neue Chancen zu nutzen, weil sie nicht durch ihre Kernsysteme ausgebremst werden. Außerdem fördern sie Mitarbeiter mit KI-Kompetenz, was zu einem Kreislauf aus Produktivität und Innovation führt. Microsoft berichtet: 81 % der Führungskräfte gehen davon aus, dass KI-Agenten in den nächsten 12 bis 18 Monaten umfassend in die Strategie ihres Unternehmens integriert werden – die Ära menschengeführter, von KI-Agenten betriebener Geschäfte kommt schneller als viele erwartet haben.

Für CTOs und Entscheidungsträger ist jetzt die Zeit zu handeln – KI-Migrationswerkzeuge testen, Teams in neuen Arbeitsabläufen schulen und Budgets für Modernisierungsmaßnahmen bereitstellen, die sich in Form von Agilität und Kosteneinsparungen auszahlen werden. Wie bei jeder neuen Technologie gibt es eine Lernkurve, aber die Kosten des Abwartens könnten weitaus höher sein. Jedes Quartal, das verstreicht, ist Zeit unter der Last von Altsystemen – und ein weiteres Quartal, in dem Konkurrenten mit schnelleren Release-Zyklen oder besseren Kundenerlebnissen durch moderne Plattformen einen Vorsprung erzielen könnten. Alternativ können Early Adopters der KI-gestützten Migration in wenigen Monaten modernisieren, was sonst Jahre gedauert hätte – mit höherer Qualität und geringerem Risiko. KI-Migrationstools und -techniken sind nicht mehr experimentell, sondern bereit für den Mainstream-Einsatz und werden schnell zu einem festen Bestandteil der Softwareentwicklung.

Die KI-Migrationstechnologie vereint das Beste aus beiden Welten: Sie entlastet menschliche Entwickler und haucht Legacy-Assets neues Leben ein, indem sie diese für die moderne Ära auffrischt.

Bei Software Mind beteiligen wir uns aktiv an dieser Transformation. Wir haben gesehen, wie ein KI-Agent unter Leitung qualifizierter Menschen ein schwieriges Legacy-Problem in eine lösbare Aufgabe verwandeln kann. Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, wie KI-gestützte Migrationsdienste Ihr Unternehmen unterstützen können, füllen Sie dieses Formular aus, um mit unseren Experten in Kontakt zu treten.

FAQ

Wie groß ist das Problem der Altsysteme?

Altsysteme sind branchenübergreifend ein erhebliches Problem. McKinsey berichtet, dass bis zu 70 % der Software bei Fortune-500-Unternehmen vor mehr als 20 Jahren entwickelt wurde. Die Wartungskosten sind enorm und machen laut Forrester zwei Drittel der weltweiten Technologieausgaben aus. Veraltete Softwaresysteme, die auf überholten Sprachen und Architekturen basieren, verbrauchen erhebliche Ressourcen, bergen wachsende Sicherheitsrisiken und behindern Innovationsstrategien.

Was sind KI-Migratoren?

KI-Migratoren nutzen künstliche Intelligenz, einschließlich generativer Modelle und intelligenter Automatisierung, um Codebasen präzise und schnell zu analysieren, umzugestalten und neu zu schreiben. Sie automatisieren und beschleunigen die Datenmigration zwischen Systemen.

Welche Vorteile bieten KI-Migrationswerkzeuge für Unternehmen?

Mühsame Aufgaben wie das Konvertieren tausender Code-Dateien, das Umsetzen wiederkehrender Syntaxänderungen oder das Generieren von Boilerplate-Code und Unit-Tests erledigt KI in einem Bruchteil der Zeit. KI-Migrationswerkzeuge beschleunigen Projekte und reduzieren das Risiko menschlicher Fehler sowie Kosten durch Versehen. Weil sie komplexe Codebasen weitaus schneller als Menschen analysieren können, erkennen sie subtile Abhängigkeiten oder Inkonsistenzen, die bei manuellem Ansatz möglicherweise übersehen würden. Kurzum: KI-Migrationswerkzeuge verwandeln Legacy-Software-Modernisierung von einem zeitaufwendigen manuellen Prozess in eine schnellere, präzisere Zusammenarbeit zwischen Entwicklern und ihren KI-“Kollegen“.

Priorisieren Unternehmen Investitionen in KI-Migrationswerkzeuge?

Ja. Der Markt für Lösungen zur Modernisierung von Altsystemen (in denen KI eine wachsende Rolle spielt) boomt – die Marktgröße von 24,98 Milliarden US-Dollar im Jahr 2025 soll bis 2030 voraussichtlich 56,87 Milliarden US-Dollar erreichen. Unternehmen investieren in Werkzeuge, mit denen sie veraltete Software-Assets auffrischen können.

Was sind einige bemerkenswerte Beispiele für KI-Modernisierungstools?

Microsoft hat kürzlich KI-Agenten-Funktionen eingeführt, die bei Anwendungsupgrades helfen. Ihr GitHub Copilot für App-Modernisierung kann eine gesamte Codebasis scannen, veraltete Muster oder Breaking Changes erkennen, sichere Upgrade-Pfade vorschlagen und sogar automatisch Code-Korrekturen für Abhängigkeiten oder Sicherheitsupdates anwenden. Microsoft-Ingenieure nutzten dieses KI-gestützte Tool, um interne Projekte in nur wenigen Stunden auf .NET 8 zu aktualisieren – ein Prozess, der normalerweise Monate gedauert hätte.

Das funktioniert nicht nur bei Anwendungscode – auch Datenbanken und Mainframe-Systeme profitieren davon. Cloud-Anbieter wie AWS haben KI-gestützte Migrationsagenten auf den Markt gebracht, die einige der schwierigsten Legacy-Herausforderungen bewältigen. Das AWS-Transform-Tool beispielsweise verwendet einen spezialisierten KI-Agenten, um COBOL-basierte Mainframes zu modernisieren. Es zerlegt monolithischen Code, konvertiert ihn in moderne Sprachen wie Java und koordiniert den gesamten Refactoring-Prozess.