Itaú Unibanco zählt zu den größten Finanzinstituten Lateinamerikas. Die Bankengruppe erwirtschaftete im ersten Halbjahr 2026 operative Erträge von umgerechnet rund 15 Milliarden Euro und wies Ende Juni eine Bilanzsumme von rund 542 Milliarden Euro aus. Bereits 2018 begann das Institut mit einer umfassenden Modernisierungs- und Cloud-Strategie. Nach Angaben der Bank aus dem Jahr 2024 waren damals rund 70 Prozent der geplanten Plattformmodernisierung abgeschlossen. Die Migration verbliebener Mainframe-Anwendungen, insbesondere der Batch-Verarbeitung, gehört zu den letzten Etappen des Programms, das nach bisherigen Planungen bis 2028 abgeschlossen sein soll.
KI-Agenten treffen auf bankinternes Legacy-Know-how
Die gemeinsam entwickelte Lösung Batch2Cloud ist in die generative KI-Plattform Wynxx von GFT integriert. Nach Angaben von GFT analysieren KI-Agenten den bestehenden Legacy-Code, schätzen den Migrationsaufwand und unterstützen die Codegenerierung und Validierung. Architekturentscheidungen und technische Verantwortung verblieben bei den Expertenteams.
Eine weitere Komponente ist „Code Understanding“, eine Lösung von Zup Innovation, einem Technologieunternehmen der Itaú-Gruppe. Sie soll das Verständnis bestehender Legacy-Anwendungen unterstützen und die eingesetzten KI-Agenten ergänzen.
Gerade diese Kombination wirft Fragen auf: Welchen Anteil an der Beschleunigung haben die KI-Agenten, welchen die Werkzeuge und Vorarbeiten der bankeigenen Technologietochter? Und welche Rolle spielt das über Jahre aufgebaute Wissen über Anwendungen, Geschäftsregeln und Abhängigkeiten? Die Pressemitteilung lässt offen, wie sich die Beiträge der einzelnen Komponenten zum Gesamtergebnis verhalten.
Das ist auch für die Übertragbarkeit des Ansatzes entscheidend. Andere Banken verfügen nicht zwangsläufig über vergleichbare Vorarbeiten, interne Werkzeuge oder dokumentiertes Domänenwissen. Ob sich die gemeldeten Effizienzgewinne unter anderen technischen und organisatorischen Voraussetzungen wiederholen lassen, ist daher nicht belegt.
Effizienzgewinne ohne nachvollziehbare Vergleichswerte
Die Migration betrifft geschäftskritische Batch-Prozesse, darunter Tagesabschlüsse, Zahlungsabwicklung und Abstimmungen. Dabei müssten die über Jahrzehnte gewachsenen Geschäftsregeln erhalten bleiben und die Stabilität des Bankbetriebs sichergestellt werden.
Nach der ersten Implementierungsphase berichten GFT und Itaú Unibanco von einer um bis zu 70 Prozent reduzierten Migrationsdauer und einer bis zu 3,3-fachen Beschleunigung der Projektumsetzung. Wie IT Finanzmagazin kritisch anmerkt, nennen die Unternehmen jedoch weder die ursprüngliche Migrationsdauer noch die Zahl der bereits migrierten Batch-Jobs. Die beiden Erfolgskennzahlen beschreiben zudem rechnerisch nahezu denselben Effekt.
Offen bleibt außerdem, wie die funktionale Gleichwertigkeit der migrierten Batch-Prozesse nachgewiesen wird. Zwar verweist GFT auf eine KI-gestützte Validierung, konkrete Angaben zu den eingesetzten Prüfverfahren enthält die Mitteilung jedoch nicht.
Damit liefert das Projekt ein Beispiel für den kombinierten Einsatz von KI-Agenten und unternehmensinternem Legacy-Wissen bei der Mainframe-Modernisierung. Wie groß der tatsächliche Beitrag der KI-Agenten ist und inwieweit sich die Ergebnisse auf andere Banken übertragen lassen, kann anhand der bislang veröffentlichten Informationen jedoch nicht beurteilt werden. (td)
Filiale der brasilianischen Großbank Itaú Unibanco im Stadtteil Grajaú in Rio de Janeiro. Die Aufnahme entstand am 13. Mai 2025.
