Legacy-Migration mit KI

Software-Systeme aus den 80er-Jahren sind keine verstaubten Relikte, sondern das hochperformante Rückgrat moderner Versicherungen. Doch wie transformiert man diese “Business-Logik in Reinform” in eine moderne Architektur, ohne ein Desaster zu riskieren? In dieser Folge von itemis PODIUM diskutieren wir den Weg von der “Burning Platform” hin zur agilen Cloud-Infrastruktur – und warum KI dabei der entscheidende Hebel ist.

In dieser Runde begrüßt Moderator Tobias Dietz zwei Experten, die das Thema Migration aus unterschiedlichen Blickwinkeln beleuchten: Asmus Eberlein blickt auf über 40 Jahre Erfahrung in der Versicherungsbranche zurück (u. a. Allianz, SDK) und kennt die fachlichen Fallstricke komplexer Rechenkerne. Ihm gegenüber steht Holger Schill, technischer Experte der itemis AG, der zeigt, wie moderne KI-Werkzeuge heute dort ansetzen, wo klassische Parser früher scheiterten.

Zentrale Erkenntnisse der Mainframe-Modernisierung

• Die Wahrheit steht im Code: Da Dokumentationen veralten, ist die automatisierte Analyse des Quellcodes die einzige verlässliche Quelle für die Migration.
• Akzeptanz durch Effizienz: Die Ablösung alter “grüner Masken” gelingt nur, wenn moderne Web-UIs die gewohnte Arbeitsgeschwindigkeit der Sachbearbeiter halten können.
• Semantik schlägt Syntax: KI-Modelle verstehen heute die fachliche Intention hinter COBOL-Fragmenten, statt nur Zeichenketten zu kopieren.
• Sicherheit durch Test-Automatisierung: Besonders im regulierten Umfeld (BaFin) sichern zehntausende Testfälle die fachliche Korrektheit der transformierten Systeme.

Herausforderung Mainframe-Ablösung: Warum Dokumentation allein nicht reicht

Das größte Risiko bei der Modernisierung von Legacy-Systemen ist das “unbekannte Bekannte”. Über Jahrzehnte wurden fachliche Sonderregeln direkt in den Code geschrieben, während die ursprünglichen Entwickler längst im Ruhestand sind. Asmus Eberlein betont, dass eine Migration oft ein halbes Jahr Verzug erleidet, nur weil eine versteckte Logik – wie etwa eine mitversicherte Jagdhaftpflicht in einem Firmenvertrag – im Zielsystem nicht vorgesehen war. Eine erfolgreiche Software-Modernisierung muss daher tief in die Semantik des Bestands vordringen, um den USP des Unternehmens zu retten.

KI als Gamechanger: Intelligente Logik-Extraktion aus COBOL und C

Der technologische Durchbruch der letzten Jahre liegt im Einsatz von Large Language Models (LLMs) für die Code-Analyse. Wo man früher mühsam eigene Parser bauen musste, die lediglich die Syntax verstanden, agiert die KI heute als Dolmetscher zwischen den Welten.

Fachlichkeit verstehen statt Code kopieren

Holger Schill erläutert, dass KI-Modelle heute in der Lage sind, die Business-Logik aus kryptischen Kürzeln zu extrahieren. Dies ermöglicht es, technische Schulden aktiv abzubauen: Anstatt veraltete Muster 1:1 in Java zu übernehmen, wird die fachliche Quintessenz isoliert und in eine saubere, moderne Architektur überführt. So wird das System nicht nur neu, sondern auch wartbar.

Das Testing-Rig als ultimatives Sicherheitsnetz

In regulierten Märkten wie dem Versicherungswesen ist fachliche Korrektheit unumstößlich. Der moderne Migrations-Ansatz nutzt KI daher für ein zweigleisiges Verfahren. Ein Referenz-Pfad sorgt für die Sicherheit der Rechenkerne, während der KI-Pfad die neue Architektur optimiert. Durch den automatisierten Abgleich gegen zehntausende Testfälle wird sichergestellt, dass kein Kunde auch nur einen Cent weniger Leistung erhält als zuvor – die Korrektheit ist objektiv bewiesen.

Möchten Sie erfahren, wie Sie Ihre Legacy-Systeme mit KI-Unterstützung sicher in die Cloud transformieren? Schauen Sie sich jetzt die vollständige Aufzeichnung der Podiumsdiskussion an.