Modernisierung statt Migration

Migration ist das falsche Wort für das, was gerade passieren muss. Das Wort "Migration" klingt nach Umzug: Code raus, Code rein. Gleiche Möbel, neue Adresse. Genau diese Denkweise ist das Problem. Wer Legacy-Systeme eins zu eins in eine neue Sprache übersetzt, baut sich morgen die gleiche Sackgasse in der man heute schon sitzt.

Um 2026 mit seiner IT-Systemlandschaft wettbewerbsfähig zu bleiben, ist es notwendig den Code in eine Architektur zu übersetzen, die KI-Systeme produktiv einbinden kann und zukünftig durch KI-Systeme weiterentwickelt werden kann.

Klassische Migrationsprojekte optimieren auf ein Ziel: Funktionsgleichheit. Der alte COBOL- oder SAS-Code wird eins-zu-eins in eine neue Sprache überführt. Mit Tests lässt sich das leicht verifzieren, Projekt abgeschlossen. Nur: Funktionsgleichheit ist die niedrigste Hürde, die man sich setzen kann.

Die Schwäche dieses Vorgehens, ist dass man die Möglichkeit verpasst, Architekturentscheidungen zu hinterfragen, die vor zwanzig Jahren unter völlig anderen Bedingungen getroffen wurden. Historisch gewachsene Strukturen, unklare Modulgrenzen und hartcodierte Business-Logik, die niemand mehr vollständig versteht sind nur einige der Probleme.
All das wandert unverändert in die neue Umgebung. So kreiert man ein modernes System mit veralteter Funktionionalität.

Für den Einsatz von KI-Agenten ist das besonders fatal. Agentenbasierte Systeme brauchen klare Schnittstellen, nachvollziehbare Abhängigkeiten und Module, die sich isoliert verstehen und verändern lassen. Ein Tool-Use-Agent, der in einem unübersichtlichen Monolithen (der nie auf diesen Einsatz ausgelegt war) operieren soll, scheitert an der Architektur, die er vorfindet.

Legacy Code kann als Datensatz für die Modernisierung gesehen werden. Hier liegt die eigentliche Chance, die in Modernisierungsprojekten oft übersehen wird: Jahrzehnte gewachsener Code enthält Geschäftslogik, die nirgendwo sonst dokumentiert ist. Jede Sonderregel, jeder Workaround, jede scheinbar willkürliche Bedingung war einmal eine bewusste Entscheidung. Der Code ist also oft die einzige verbliebene Quelle für Wissen, das im Unternehmen sonst verloren wäre.

Genau diese Systeme sind also der wertvollste Ausgangspunkt für eine KI-taugliche Architektur.  Es muss dabei vor allem das implizite Wissen (welches im Code verborgen ist) sichtbar gemacht, strukturiert und in eine Form gebracht werden ,mit der Agenten und Menschen produktiv und effizient arbeiten können.

Das verändert die Reihenfolge eines Modernisierungsprojekts fundamental.

In unserem Migrations- und Modernisierungsprojekten stellen wir uns deshalb folgende Fragen:

• Was ist unsere Ausgangsbasis?
• Welche Abhängigkeiten existieren wirklich, nicht nur auf dem Papier?
• Wo verstecken sich Risiken, die bei einer reinen Funktionsübersetzung unsichtbar blieben?

Ohne belastbare Antworten auf diese Fragen ist jede Migrationsschätzung Kaffeesatzleserei.

AI-ready Architecture heißt: für Agenten denken, nicht nur für Compiler

Eine Architektur ist erst dann "AI-ready", wenn sie drei Eigenschaften erfüllt, die klassische Migrationsziele meist ignorieren:

• Modularität mit klaren Verantwortlichkeiten. Agenten arbeiten am effektivsten innerhalb begrenzter, gut definierter Kontexte. Ein System aus kleinen, verständlichen Bausteinen lässt sich von KI-Werkzeugen weiterentwickeln, ein verwobener Monolith nicht – egal wie leistungsfähig das Modell ist.
• Nachvollziehbare Governance. Wenn Agenten Code verändern, testen oder generieren, müssen Entscheidungen protokolliert und überprüfbar sein. Governance-Logging ist  eine Grundvoraussetzung dafür, dass man Agenten überhaupt produktiv einsetzen darf.  Gerade in regulierten Branchen, wo Anforderungen wie DORA oder Basel IV ohnehin Nachvollziehbarkeit verlangen.
• Dokumentiertes Wissen statt implizitem Wissen. Eine Architektur, die ihre Geschäftslogik, ihre Schnittstellen und ihre Entscheidungslogik mitdokumentiert, ist für Menschen leichter zu warten. Vor allem ist sie ist aber auch die Voraussetzung dafür, dass Agenten verlässlich mit dem System interagieren können, ohne bei jedem Schritt Kontext zu verlieren.

Diese drei Punkte lassen sich nicht oder nur schwer nachträglich aufsetzen. Sie müssen Teil der Zielarchitektur sein, bevor die erste Zeile Code transformiert wird.

Modernisierung ist planbar, wenn man mit Transparenz beginnt

Der Grund, warum viele Unternehmen vor Modernisierungsprojekten zurückschrecken, ist Unsicherheit: Wie groß ist die Codebasis wirklich, welche Abhängigkeiten gibt es, wie hoch ist das Risiko, wie lange dauert das Ganze tatsächlich? Solange der eigene Bestand weitgehend unbekannt ist, bleibt jede Migrationsentscheidung ein Bauchgefühl.

Genau an diesem Punkt setzt strukturierte Modernisierung an: automatisierte Code-Inventarisierung als Startpunkt, datengetriebene Risiko- und Aufwandsanalyse statt Schätzung aus dem Bauch heraus, und eine Zielarchitektur, die von Anfang an für den produktiven Einsatz von KI-Agenten gedacht ist. So wird aus einem unkalkulierbaren Großprojekt ein steuerbares Modernisierungsprogramm mit klaren Meilensteinen.

HMS begleitet Unternehmen genau auf diesem Weg. Mit Code2X, unserer Plattform für agentenbasierte Migration, um Modernisierung von der ersten Idee bis zur produktiven Zielarchitektur planbar zu machen.

Weitere Informationen zu unserem Ansatz finden Sie in unserem Code2X-Whitepaper.

Download