Bereits Mitte April berichtete das Legacy IT Center über eine Gartner-Prognose, wonach mehr als 70 Prozent der bis 2026 gestarteten KI-gestützten Mainframe-Exit-Projekte ihre Ziele verfehlen werden. Nachdem das Analystenhaus diese Einschätzung nun in einer offiziellen Pressemitteilung bekräftigt und ausführlicher erläutert hat, wird das Thema inzwischen auch von mehreren deutschsprachigen IT-Medien aufgegriffen.

So titelt All About Security „Mainframe-Exit: Warum KI-gestützte Migrationsprojekte ihre Ziele verfehlen“, während IT-Daily.net unter der Überschrift „Gartner: Mainframe-Exits scheitern häufig an überschätzten KI-Fähigkeiten“ berichtet. Auch das Swiss IT Magazine greift die Analyse auf und meldet: „70 Prozent der KI-basierten Mainframe-Exitprojekte scheitern“.

Im Mittelpunkt der aktuellen Gartner-Mitteilung steht die Einschätzung, dass viele Unternehmen die tatsächlichen Möglichkeiten generativer KI bei der Transformation von Mainframe-Anwendungen überschätzen. Alessandro Galimberti, VP Analyst bei Gartner, spricht von einer zunehmenden Diskrepanz zwischen den Erwartungen des Marktes und den tatsächlichen Fähigkeiten der Technologie: „Zwischen dem Marketingversprechen generativer KI und ihrer tatsächlichen Fähigkeit, komplexen Legacy-Code zu transformieren und zu migrieren, entsteht eine immer größere Lücke.“

Schlecht geplante Mainframe-Exits als „perfekter Sturm“ von Risiken

Zugleich verweist Galimberti auf den hohen Druck im Markt. Investoren würden Anbieter dazu drängen, KI möglichst schnell in ihre Angebote zu integrieren – unabhängig davon, ob sich dadurch die Projektergebnisse tatsächlich verbessern. Zusammen mit der geschäftskritischen Bedeutung vieler Mainframe-Anwendungen und dem Verlust erfahrener Fachkräfte entstehe dadurch „ein perfekter Sturm von Risiken“, der schlecht geplante Mainframe-Exit-Strategien zunehmend untragbar mache.

Gartner warnt darüber hinaus vor vermeintlich einfachen KI-gestützten Migrationsansätzen. Unternehmen, die auf „scheinbar magische“ Exit-Strategien setzen, könnten erhebliche technische Schulden aufbauen und die Stabilität ihrer Geschäftsprozesse gefährden. Fehlentscheidungen bei Mainframe-Migrationen würden sich nicht nur in höheren Kosten niederschlagen, sondern könnten auch die betriebliche Kontinuität eines Unternehmens unmittelbar beeinträchtigen.

Mainframe bleibt strategische Plattform

Bemerkenswert ist, dass Gartner den Mainframe keineswegs als Auslaufmodell beschreibt. Vielmehr verweist das Analystenhaus auf die anhaltenden Investitionen von IBM sowie von Softwareanbietern wie 21CS, BMC, Broadcom und Rocket Software. Hinzu kommen Dienstleister wie DXC, GTSG und Kyndryl. Diese Investitionen würden die Position des Mainframes als moderne Plattform für strategische Investitionen weiter stärken.

Gleichzeitig erwartet Gartner eine Konsolidierung des Marktes für Mainframe-Exit-Dienstleistungen. Bis 2030 werden nach Einschätzung der Analysten rund 75 Prozent der Anbieter in diesem Segment ihr Geschäftsmodell verändern oder den Markt verlassen. Hintergrund sei eine Anpassung der Markterwartungen sowie eine sinkende Nachfrage nach pauschalen Migrationsansätzen nach dem Prinzip „eine Lösung für alle“.

Modernisierung statt pauschaler Ablösung

Besonders differenziert fällt Gartners Empfehlung für Unternehmen aus. Laut Galimberti hängt die richtige Mainframe-Strategie maßgeblich von Größe und Komplexität der jeweiligen Umgebung ab. Für viele Mainframe-Anwender könne generative KI wirkungsvoller eingesetzt werden, um bestehende Plattformen zu modernisieren, statt eine Migration von der Plattform zu beschleunigen.

Vor allem mittelgroße Mainframe-Umgebungen stünden dabei vor schwierigen Entscheidungen. Gartner empfiehlt hier, bestehende Investitionen gezielt zu optimieren und vollständige Plattformwechsel auf ausgewählte Einzelfälle zu beschränken. Solche Vorhaben seien mit hohen Transformationsrisiken verbunden und führten häufig nicht zu den gewünschten Ergebnissen. Kleinere Mainframe-Umgebungen könnten dagegen verstärkt auf Mainframe-as-a-Service-Modelle setzen und gleichzeitig einzelne Altanwendungen oder Drittsoftware gezielt modernisieren, sofern ein klarer wirtschaftlicher Nutzen erkennbar sei.

Die Gartner-Analyse zeichnet damit ein deutlich differenzierteres Bild als viele aktuelle Schlagzeilen. Die Analysten stellen die Bedeutung generativer KI für Modernisierungsvorhaben nicht infrage. Sie warnen jedoch davor, die Technologie als universelle Abkürzung für die Ablösung komplexer und über Jahrzehnte gewachsener Mainframe-Landschaften zu betrachten. (td)