Ein aktueller Beitrag auf „Der Bank Blog“ beschäftigt sich mit der Frage, wie Banken ihre Legacy IT fit für Künstliche Intelligenz machen können. Inhaltlich orientiert sich der Text erkennbar an den Ergebnissen einer Studie des IT-Dienstleisters Cognizant aus dem Oktober 2025. Mehrere Argumentationslinien und auch das erwähnte Drei-Phasen-Modell werden im Artikel dokumentiert.
Demnach sollen Banken zunächst operative Effizienzgewinne erzielen, anschließend technische Schulden abbauen und KI integrieren, um schließlich neue digitale Geschäftsmodelle zu ermöglichen. Die Grundthese dahinter ist nachvollziehbar: Historisch gewachsene IT-Landschaften, fragmentierte Datenbestände und komplexe Abhängigkeiten erschweren vielen Banken derzeit die Einführung moderner KI-Anwendungen.
Gleichzeitig lohnt sich eine differenzierte Einordnung dieser Argumentation – insbesondere mit Blick auf den europäischen Bankenmarkt.
Die Realität hinter dem Begriff „Technische Schulden“
So wird der Begriff der „technischen Schulden“ in vielen internationalen Studien inzwischen sehr pauschal verwendet. Gerade im Bankenumfeld greift diese Sichtweise jedoch oftmals zu kurz. Viele sogenannte Legacy-Systeme übernehmen seit Jahrzehnten hochkritische Kernprozesse mit hoher Stabilität, Sicherheit und Verfügbarkeit. Die eigentlichen Herausforderungen liegen so in den wenigsten Fällen in der Leistungsfähigkeit der Systeme selbst, sondern in gewachsenen Prozessstrukturen, fehlender Dokumentation oder dem Verlust von Expertenwissen.
Auch die zunehmende Bedeutung regulatorischer Anforderungen in Europa bleibt in solchen globalen Modernisierungsnarrativen häufig unterbelichtet. Themen wie DORA, Datenschutz und digitale Souveränität beeinflussen derzeit viele Architekturentscheidungen europäischer und gerade auch deutscher Banken erheblich. Dadurch wirkt die implizite Annahme einer umfassenden Cloud-Transformation inzwischen weniger eindeutig als noch vor einigen Jahren.
Tatsächlich setzen viele Institute heute eher auf hybride Modernisierungsstrategien: Bestehende Kernsysteme bleiben erhalten und werden schrittweise modernisiert, entkoppelt oder über APIs integriert. Parallel gewinnen KI-Funktionen direkt im Umfeld bestehender Hochleistungsplattformen wieder an Bedeutung.
Vor diesem Hintergrund erscheint auch der Mainframe zunehmend weniger als Auslaufmodell. Anbieter wie IBM positionieren ihre Großrechner inzwischen gezielt als KI-fähige Plattformen für hochregulierte Branchen. Die aktuelle Modernisierungsdebatte dreht sich daher immer seltener um vollständige Ablösung und zunehmend um kontrollierte Weiterentwicklung bestehender Kernsysteme.
Der Beitrag auf „Der Bank Blog“ greift damit ein zweifellos relevantes Thema auf. Gleichzeitig zeigt sich jedoch, dass internationale Studien und Strategiepapiere nicht immer ohne Weiteres auf die Besonderheiten des europäischen Bankenmarkts übertragbar sind. (td)
