Legacy modernisieren: Mit KI Ordnung in gewachsene Systeme bringen

Legacy-Migration ist selten ein „normales“ Softwareprojekt: Der Code des Altsystems selbst ist oft die einzige verlässliche Spezifikation – inklusive historischer Sonderfälle und versteckter Abhängigkeiten. KI kann hier schnell Struktur schaffen, Zusammenhänge sichtbar machen und daraus konkrete Arbeitspakete ableiten. Damit das nicht bei Einzelerkenntnissen stehen bleibt, braucht es eine Migrationsmethodik, die KI-Ergebnisse in einen nachvollziehbaren, testbaren Prozess übersetzt.

Altsysteme: geschäftskritisch, gewachsen, selten dokumentiert

Legacy-Systeme wachsen über Jahre oder Jahrzehnte und irgendwann weiß keine:r mehr, wie man sie eigentlich wartet oder bedient. Sie sind selten sauber dokumentiert – sie bestehen aus unterschiedlichsten Technologien, Abhängigkeiten und historischen Entscheidungen. Und doch können sie geschäftskritisch sein. In früheren Jahren bedeutete das vor allem: manuelle Analysen, wochenlange Recherche im Code und Schnittstellen, und nicht selten das Gefühl, sich durch archäologische Schichten einer längst vergessenen IT-Geschichte zu wühlen.  

Heute sehen wir, dass KI-Agenten Migrationsvorhaben spürbar entlasten können: Sie bringen Ordnung in Komplexität und machen aus „Wir müssten mal…“ einen systematischen Prozess. Entscheidend ist dabei die Methodik, mit der KI-Erkenntnisse verlässlich in Backlogs und Tests überführt werden – unser Vorgehen möchten wir in diesem Artikel vorstellen.

Wie klassische Migrationsstrategien den Weg bestimmen

Bevor KI ins Spiel kommt, lohnt sich ein Blick auf die grundsätzlichen Wege, auf denen Unternehmen ihre Altlandschaften erneuern. Dabei unterscheiden wir Varianten wie Re-Implementierung, Konversion oder Kapselung bei denen komplette Anwendungen, Systeme, einzelne Schnittstellen oder ganze Datenbanken migriert werden. Dies geschieht meist nach einem der zwei Hauptansätze: der Big-Bang-Migration (alles auf einmal) oder der Trickle-Migration (schrittweise bzw. inkrementell). In den meisten Fällen empfehlen wir ein inkrementelles Vorgehen. Je nachdem, worauf der Fokus einer Migration liegt, ergeben sich typische Vorgehensmuster:

• Datenbasiertes Vorgehen: Wenn Datenmodelle, Datenqualität und Reporting im Zentrum stehen, lohnt es sich oft, Migration und Abgleich über Datenflüsse und Kennzahlen zu treiben – nicht primär über Screens oder Komponenten.
• Schichtweises Vorgehen: Wer zuerst Daten- und Integrationsschichten stabilisiert und danach schrittweise Logik und Oberflächen modernisiert (oder umgekehrt), kann Risiken gezielter isolieren – vor allem bei vielen Abhängigkeiten.
• Fachliche bzw. domänenbasierte Ablösung: Wenn sich ein System entlang fachlicher Grenzen schneiden lässt, kann eine schrittweise Ablösung einzelner Domänen besonders wirksam sein – inklusive Parallelbetrieb, solange das nötig ist.

Welche Strategie am Ende gewählt wird, hängt davon ab, wie kritisch das System ist, wie stark es sich verändert hat und wie viel Modernisierungsspielraum realistisch besteht. Gleichzeitig bestimmt die Strategie auch, wo KI im jeweiligen Vorhaben den größten Hebel hat – je nach Datenlage, Zugänglichkeit von Artefakten (Code, Reports, Logs, ...) und „Ordnung“ im bestehenden System.

Von der Analyse zum strukturierten Migrationsprozess 

Wir führen dabei Migrationen in zwei Phasen durch: Zuerst wird ein Backlog ("Migrationsplan") aus den zu bestimmenden Änderungen erstellt. Im zweiten Schritt wird mit Hilfe dieses Backlog das Vorgehen der Migration nach einer der gewählten Strategien abgearbeitet.

KI-Agenten als Spürhunde im Altsystem 

In mehreren Projekten haben wir die Erfahrung gemacht, dass KI‑gestützte Analyseagenten genau dort ansetzen, wo früher mühselige Handarbeit dominierte. KI-Agenten können hierbei unterstützen, indem sie helfen das zugrundeliegende Backlog aufzubauen. Sie durchdringen Datenbanken, extrahieren Abhängigkeiten, identifizieren versteckte Logik in Reports oder Schnittstellen und legen die Struktur alter Systeme offen – und das, bevor ein Mensch überhaupt die ersten Abfragen schreibt. Dadurch entsteht ein Abbild des Legacy-Systems, das vielen Teams vorher schlicht fehlte. 

Diese Klarheit bringt uns in eine völlig neue Ausgangssituation. Statt monatelanger Voranalysen liegt plötzlich in kurzer Zeit ein präzises Verständnis des aktuellen Zustands vor. Dadurch lassen sich Risiken früher abschätzen und ein realistischer Plan ableiten, wodurch auch Absprachen zielgerichtet getroffen werden können. 

Grundlegend für den erfolgreichen Einsatz von KI-Agenten in diesem Schritt ist eine klare Zielsetzung. Es muss festgelegt werden, wohin migriert wird und wie sich das neue System zusammensetzen soll. Damit ein solches Agentenframework verlässlich arbeitet, braucht es Vorbereitung: Welche Quellen sind relevant? Welche Begriffe und Domänenmodelle gelten? Welche Ergebnisse müssen überprüfbar sein? Und wie wird aus Analyse am Ende umsetzbare Arbeit?

In einem Industrieprojekt zur Ablösung eines über Jahre gewachsenen ERP‑Altsystems haben wir gemeinsam mit dem Kunden hierzu eine Migrationplattform auf Basis von KI-Agenten entwickelt. Sie analysieren Datenbanken, Schnittstellen und Reports und erzeugen daraus direkt wieder über Agenten umsetzbare Backlog‑Items. 

Qualität entsteht früher, wenn KI das Testing vorbereitet 

Bei allen Migrationsvorhaben stellt sich die Frage, ob das neue System so funktioniert wie das alte. Und trotzdem kommt Testing in vielen Migrationen traditionell zu spät. Nicht, weil Teams es nicht wichtig fänden – sondern weil lange unklar bleibt, welche Testfälle tatsächlich entscheidend sind, solange die Analyse noch läuft.

KI verkürzt diesen Weg: Sie kann Testfälle aus Daten, Schnittstellenverhalten und Logik entwickeln und diese aktiv durchführen. Viele Altsysteme haben eine schwache oder lückenhafte Testabdeckung. Genau hier haben KI-Agenten einen großen Hebel: Mit Testfällen prüfen wir systematisch, ob Alt und Neu bei gleichen Eingaben das gleiche Verhalten zeigen – oder wo Abweichungen bewusst entstehen. So wird Qualität nicht zur Endkontrolle, sondern läuft parallel zur Migration. 

Wenn Migrationen größer werden

In Vorhaben mit besonders großen Systemlandschaften haben wir eine weitere Entwicklung erprobt: Agentenbasierte Plattformen, die den gesamten Modernisierungsprozess planen, steuern und überwachen. Verschiedene Agenten analysieren, transformieren, testen, dokumentieren oder überwachen den Fortschritt – und ein zentrales Cockpit macht diese Arbeit transparent und steuerbar. 

Auch hier lohnt sich ein Blick in die Praxis: In einem Kundenprojekt bei einem Finanzdienstleister stand nicht ein einzelnes System im Fokus, sondern die Frage, wie sich Legacy Modernisierung als wiederholbarer Prozess aufsetzen lässt. Ergebnis war die Konzeption mit Rollenmodell, Teststrategie, Observability und einem zentralen Dashboard, über das die Arbeit spezialisierter Agenten über den gesamten Migrationslebenszyklus hinweg gesteuert und messbar gemacht wird.

Das Entscheidende daran: Solche Systeme entstehen nicht mehr nur für ein einzelnes Projekt. Sie können als wiederverwendbares Muster dienen, das weitere Migrationen beschleunigt und standardisiert. Migration wird damit weniger zum einmaligen Großprojekt und mehr zu einem wiederholbaren Prozess, der mit jeder Iteration besser wird.

Was wir aus Migrationsprojekten mit KI lernen 

KI-Agenten machen Migrationen zwar nicht trivial, aber KI schafft Ordnung. Sie strukturiert Komplexität und hilft Teams, dort zu arbeiten, wo menschliche Expertise den Unterschied macht. Sie deckt schnell Risiken auf, bevor sie teuer werden, und sorgt dafür, dass Qualität ein integraler Bestandteil des Migrationsprozesses ist, statt ein nachgelagerter. Im Gegensatz zu klassischen Softwareprojekten braucht ein Migrationsvorhaben mit KI ein bestimmtes Vorgehen und einen erfahrenen Partner.

Denn: Migrationen sind weiterhin anspruchsvoll. Sie müssen aber kein Blindflug mehr sein. Mit KI verlieren sie viel von ihrer Intransparenz – und gewinnen an Planbarkeit, Geschwindigkeit und Stabilität. 

Wie sieht es mit Ihren Altsystemen aus? Lassen Sie darüber sprechen, wie wir Sie bei der Migration unterstützen können und welche AI-gestützten Best Practices wir dafür einsetzen. Wir freuen uns auf Ihre Nachricht!

Gestalten Sie Ihre Zukunft mit Accso AI-Native: Für uns bedeutet das, Künstliche Intelligenz in jeden Aspekt des Software-Lebenszyklus zu integrieren. Von der ersten Konzeption bis zur kontinuierlichen Optimierung verbinden wir modernste KI-Technologien mit jahrzehntelanger Entwicklungsexpertise, um Ihre Geschäftsziele schneller, effizienter und nachhaltiger zu erreichen. Mit einem erfahrenen Team aus KI-Spezialist:innen und Softwarearchitekt:innen entwickeln wir maßgeschneiderte Lösungen, die perfekt auf Ihre Unternehmensanforderungen abgestimmt sind.

Mehr zu AI-Native bei Accso erfahren oder direkt Kontakt aufnehmen