Legacy-Systeme – Risiken, Chancen und die Rolle von KI

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Legacy-Systeme – Risiken, Chancen und die Rolle von KI

21.02.2024 - 14:00
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Das Ablösen von Altsystemen stellt eine Mammutaufgabe dar und birgt viele Risiken. Denn diese hochspezialisierten und organisch gewachsenen Systeme sind das Resultat langer Entwicklungsphasen, geprägt von spezifischen Anforderungen. Sie tragen das Erbe vergangener Entscheidungen und verfügen über eine umfangreiche Historie an geschäftskritischen Daten. Doch es gibt eine Möglichkeit, eine effiziente und risikoarme Transformation durchzuführen. Der Fachartikel erklärt, wie sich veraltete IT-Systeme durch strukturelle Datenanalysen und generative KI modernisieren lassen.

Die Schwierigkeiten bei der Modernisierung von IT-Systemen sind vielfältig, insbesondere in Branchen wie der Produktion und dem Finanzwesen, wo es gilt, einen Ausfall geschäftskritischer Anwendungen unbedingt zu vermeiden. Eine Umfrage unter IT-Führungskräften verdeutlicht, dass Sicherheitsbedenken (35,3 Prozent) und der Verlust von Fachkenntnissen (31,9 Prozent) zu den größten Herausforderungen bei Modernisierungsprojekten zählen. Das zeigt, wie wichtig eine ganzheitliche und durchdachte Herangehensweise ist, die Risiken minimiert und eine zukunftsfähige Systemarchitektur schafft.

Changemanagement richtig angehen
Bei der Umsetzung sollte die Bedeutung organisatorischer Aspekte nicht unterschätzt werden, um eine reibungslose Modernisierung geschäftskritischer Systeme zu gewährleisten. Eine umfassende Planung und transparente Kommunikation sind unabdingbar, wobei die Modernisierung von IT-Systemen nicht nur technologisches Know-how erfordert, sondern ebenso organisatorische Weitsicht.

Die Integration von Mitarbeitern in den Modernisierungsprozess spielt hierbei eine Schlüsselrolle. Schulungen und Changemanagement-Strategien sind essenziell, um sicherzustellen, dass Teams die neuen Technologien effektiv nutzen können und ihr Wissen gleichzeitig in das System aufgenommen wird. Zudem sollte die Führungsebene die Veränderungen unterstützen und eine Kultur fördern, die Innovation und kontinuierliche Verbesserung begrüßt. Eine klare Kommunikation über die Vorteile der Modernisierung und die langfristigen Ziele des Unternehmens schafft zudem Akzeptanz und Motivation bei den Mitarbeitern.

Herausforderungen der IT-Modernisierung
Eine zentrale Herausforderung bei der technischen Umsetzung besteht darin, nicht nur oberflächliche Anpassungen vorzunehmen, sondern betroffene Systeme in ihrer Tiefe zu verstehen. Legacy-Systeme, oft über Jahrzehnte gewachsen, enthalten eine Vielzahl geschäftskritischer Prozesse und Daten. Ein umsichtiger Ansatz ist notwendig, um die fachliche Expertise in diesen Systemen zu bewahren. Ebenso wichtig ist es, die Systeme in ihrer Tiefe zu verstehen, da sie sich laufend verändert haben, während die Verantwortlichen dieser Änderungen gegebenenfalls nicht mehr im Unternehmen sind.

Um die Systeme zu verstehen, sollte zunächst auf strukturelle und statische Analysen und die Extraktion von Wissen gesetzt werden. Generative KI spielt dabei eine zentrale Rolle, indem sie auf Basis von expliziten Daten Know-how aus Systemen extrahieren kann. Diese Herangehensweise verschafft einen entscheidenden Vorteil für eine erfolgreiche Modernisierung und vermeidet Risiken durch Intransparenz.

Durch die strukturelle Analyse identifizieren Unternehmen nicht nur obsolete oder ineffiziente Prozesse, sondern gewinnen auch Einsicht in die geschäftskritischen Vorgänge, die im Laufe der Jahre in die Systeme eingebettet wurden.

Generative KI geht darüber hinaus, indem sie mit Hilfe von maschinellem Lernen Muster und Zusammenhänge in den Daten identifiziert. Durch die Analyse von Daten extrahiert die KI-Funktionalität nicht nur strukturelle Informationen, sondern erkennt auch die semantischen Verknüpfungen zwischen verschiedenen Systemkomponenten. Dies ermöglicht eine präzise Identifikation von geschäftskritischen Elementen und eine gezielte Vorbereitung auf die Migration.

Risikovermeidung durch Transparenz
Die Kombination von strukturellen Datenanalysen und generativer KI schafft nicht nur ein tiefes Verständnis für Legacy-Systeme, sondern minimiert auch die Risiken, die mit Modernisierungsprojekten verbunden sind. Gerade bei der Umsetzung von IT-Projekten ist es entscheidend, Projekte nicht auf Annahmen, sondern auf solide Daten zu stützen, um das Risiko von Fehleinschätzungen zu minimieren. Die so gewonnene Transparenz ist nicht nur für den Austausch von Systemen wichtig, sondern auch die Grundlage für künftige Systemarchitekturen.

Insbesondere die automatisierte Generierung von Insights durch generative KI reduziert menschliche Fehler und gewährleistet eine konsistente Anpassung an die definierten Geschäftsanforderungen. Dies trägt dazu bei, potenzielle Schwachstellen und Inkompatibilitäten frühzeitig zu erkennen und zu beheben, was wiederum die Gesamtqualität des Modernisierungsprojekts verbessert.

Insight-Generierung durch KI
Ein Schritt in der Modernisierung veralteter IT-Systeme besteht in der automatisierten Generierung von Daten durch generative KI. Die Technologie geht über herkömmliche Ansätze hinaus und bietet nicht nur eine Beschleunigung des Entwicklungsprozesses, sondern auch eine erhebliche Steigerung der Konsistenz und Qualität des Outputs.

Da die generative KI nicht nur strukturelle Informationen in den vorhandenen Systemen sieht, sondern auch Muster und semantische Verknüpfungen zwischen verschiedenen Komponenten erkennt, ermöglichen die daraus gewonnen Erkenntnisse eine präzise Generierung wichtigen Daten. Diese entsprechen nicht nur den aktuellen Anforderungen, sondern bietet auch eine solide Grundlage für zukünftige Erweiterungen. Dies minimiert darüber hinaus menschliche Fehler und gewährleistet eine kontinuierliche Anpassung an die sich wandelnden Geschäftsanforderungen. Die dadurch erzielte Konsistenz ist entscheidend, um potenzielle Schwachstellen und Inkompatibilitäten frühzeitig zu identifizieren und zu beheben.

Langfristige Systemarchitekturen
Es ist essenziell, dass Unternehmen nicht nur die aktuellen Anforderungen bei der Moderniniserung berücksichtigen, sondern auch einen Blick auf aufkommende Technologietrends und geschäftliche Entwicklungen werfen. Langfristige Systemarchitekturen sollten daher nicht nur flexibel, sondern auch skalierbar sein, um den stetig wachsenden Anforderungen gerecht zu werden. Die Integration neuer Technologien und die Anpassung an sich ändernde Geschäftsumgebungen sollten nahtlos erfolgen können. Eine durchdachte Systemarchitektur ermöglicht es Unternehmen, sich agil an Marktveränderungen anzupassen und Innovationen effektiv zu integrieren.

Fazit
Menschliches Fachwissen, verbunden mit innovativen Technologien, ist der Schlüssel, um den Wert von Legacy-Systemen zu bewahren und gleichzeitig den Weg für eine zukunftsweisende IT-Landschaft zu ebnen. Durch explizite Fakten als Basis können fundierte Entscheidungen für den Modernisierungsprozess getroffen werden. Generative KI bietet dafür nicht nur die präzise Extraktion relevanter Informationen, sondern auch einen umfassenden Überblick über semantische Daten von Altsystemen.

Die Kombination von strukturellen Datenanalysen und generativer KI ist ein effizienter Weg für eine erfolgreiche IT-Modernisierung. Es ermöglicht eine effiziente und kostengünstige Modernisierung, bei der sich fundierte Entscheidungen treffen und Risiken reduzieren lassen. Die dadurch gewonnene Transparenz ist zudem entscheidend, um nicht nur den Modernisierungsprozess zu optimieren, sondern auch eine klare Grundlage für künftige Systemarchitekturen zu schaffen.

ln/André Lindenberg, Fellow bei Exxeta

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