In der Pressemitteilung mit dem Titel „Deutsche Unternehmen unter Modernisierungsdruck: Wie KI den Weg aus dem Legacy-Dilemma weist“ verweist Slalom unter anderem auf eine eigene Untersuchung aus dem August 2025 mit 161 Befragten in Deutschland. Demnach betreiben 61 Prozent der untersuchten Unternehmen mehr als die Hälfte ihrer Hauptgeschäftsanwendungen auf sogenannten Legacy-Plattformen. 30 Prozent verfolgen demnach einen unternehmensweiten Auftrag zur Migration oder Stilllegung solcher Systeme. Allerdings belegen weder der Anteil älterer Anwendungen noch das Fehlen eines vollständigen Ablösungsziels für sich genommen einen konkreten Modernisierungsbedarf.
Legacy verhindert keine Modernisierung
Besonders deutlich wird die Position von Slalom in der Zwischenüberschrift „Legacy-Anwendungen verhindern Modernisierung“. Dominik Beierschoder, Managing Director Cloud-Transformation bei Slalom Germany, erklärt dazu: „Die Ansprüche von Kunden und Mitarbeitern steigen infolge immer leistungsstärkerer KI-Modelle rasant. Das verändert die Erwartungen an die Entwicklungsgeschwindigkeit, neue Features, Schnittstellen zu Drittanwendungen und Updates. Anwendungen, die auf historisch gewachsenen Code-Basen laufen, können diese Erwartungen kaum erfüllen.“
Diese Verallgemeinerung lässt außer Acht, dass sich auch etablierte Plattformen kontinuierlich weiterentwickeln. So unterstützt beispielsweise IBM z/OS moderne Schnittstellen, Java-Laufzeitumgebungen, Observability-Technologien sowie automatisierte Entwicklungs- und Betriebsprozesse. Auch KI-basierte Funktionen lassen sich über APIs und geeignete Integrationsarchitekturen mit bestehenden Kernsystemen verbinden, ohne deren bewährte Transaktionsverarbeitung grundlegend zu verändern.
Natürlich können fehlende Dokumentation, technische Abhängigkeiten und historisch entstandene Sonderlogik erhebliche Modernisierungshindernisse darstellen. Sie sind jedoch keine zwangsläufige Folge einer bestimmten Programmiersprache oder Plattform. Das Alter einer Anwendung sagt für sich genommen wenig über ihre Integrationsfähigkeit oder Leistungsfähigkeit aus.
KI versteht nicht automatisch das gesamte System
Slalom sieht in KI-Agenten einen wichtigen Ansatz zur Bewältigung komplexer Modernisierungsaufgaben. Mit klaren Vorgaben und menschlicher Kontrolle könnten diese bereits heute Codebestände analysieren, Abhängigkeiten sichtbar machen, Dokumentationen erstellen und Modernisierungsvorschläge entwickeln, argumentiert das Unternehmen.
Dass KI solche Aufgaben unterstützen kann, ist unbestritten. Deutlich weiter geht allerdings die anschließende Behauptung: „KI-gestützte Analysen schaffen in wenigen Tagen Transparenz über Abhängigkeiten, Risiken und Aufwand.“
Bei komplexen, über Jahrzehnte gewachsenen Anwendungslandschaften erschließt sich deren Funktionsweise häufig erst aus dem Zusammenspiel von Quellcode, Batch-Verarbeitung, Jobsteuerung, Datenbanken, Schnittstellen und betrieblichen Abläufen. Hinzu kommen fachliche Regeln und Ausnahmebehandlungen, deren Hintergründe sich aus dem Code allein nicht zuverlässig rekonstruieren lassen.
Als zweiten Schritt empfiehlt Slalom, die Leistungsfähigkeit anhand eines „repräsentativen Code-Ausschnitts“ und eines lauffähigen Prototyps zu demonstrieren. Dieser solle auch Skeptiker überzeugen. Doch nach welchen Kriterien lässt sich ein solcher Ausschnitt bei einer über Jahrzehnte gewachsenen Anwendungslandschaft überhaupt auswählen? Häufig entsteht die eigentliche Komplexität erst durch Abhängigkeiten zwischen zahlreichen Programmen und Systemen. Spiegelt der ausgewählte Ausschnitt diese Komplexität tatsächlich wider? Und ein Proof of Concept sollte vor allem dazu dienen, die Möglichkeiten und Grenzen eines Ansatzes ergebnisoffen zu überprüfen – nicht dazu, Skeptiker von vornherein zu überzeugen.
Wie schwierig selbst die realistische Nachbildung gewachsener COBOL-Anwendungen ist, zeigt die jüngst auf der ASE 2026 vorgestellte Forschungsarbeit Spec2COBOLRot. Die Wissenschaftler stellten fest, dass passende technische Kennzahlen allein nicht ausreichen, um die tatsächliche Komplexität solcher Anwendungen angemessen abzubilden. Die Ergebnisse widerlegen nicht das Potenzial KI-gestützter Modernisierung, verdeutlichen aber die Grenzen vereinfachter Verfahren.
Steht die Zielarchitektur schon fest?
Slalom erklärt, für die Modernisierung brauche es eine „umfassende Cloud-Transformation mit Applikationsmodernisierung“ statt eines bloßen „Lift and Shift“. Dass eine reine Infrastrukturmigration noch keine Anwendungsmodernisierung darstellt, ist allerdings seit Jahren eine Selbstverständlichkeit in der IT-Branche. Doch warum wird die Cloud-Transformation bereits als notwendiger Weg beschrieben, bevor die individuellen Anforderungen und die bestehende Systemarchitektur überhaupt betrachtet wurden?
Eine fundierte Modernisierungsstrategie sollte zunächst klären, welche Anwendungen tatsächlich verändert werden müssen und welche technischen und wirtschaftlichen Optionen dafür infrage kommen. Die Weiterentwicklung auf bestehenden Plattformen kann dabei ebenso sinnvoll sein wie die gezielte Ablösung einzelner Komponenten oder eine Cloud-Migration. Die Zielarchitektur sollte das Ergebnis dieser Bewertung sein – nicht deren Ausgangspunkt.
Unser Fazit
Sicherlich sind manche Zuspitzungen und Vereinfachungen auch dem Format einer Pressemitteilung geschuldet. Dennoch halten wir einige der pauschalen Aussagen über gewachsene IT-Systeme und die Möglichkeiten KI-gestützter Modernisierung für erklärungsbedürftig. Gerade bei geschäftskritischen Anwendungen lohnt sich eine differenzierte Betrachtung. (td)
