Eine aktuelle Studie des Softwareanbieters Pega untersucht, welchen Einfluss technische Schulden auf die Einführung von Künstlicher Intelligenz (KI) in Unternehmen haben.
Demnach geben zwei Drittel (68 %) der befragten IT‑Entscheidungsträger an, dass Legacy‑Systeme die Einführung moderner Technologien wie KI behindern. Eine große Mehrheit (88 %) zeigt sich besorgt, dass Altanwendungen ihre Wettbewerbsfähigkeit und Innovationsfähigkeit beeinträchtigen. Zudem gehen 57 Prozent davon aus, dass technische Schulden zu negativen Nutzererfahrungen führen – mit der Folge, dass Kunden sich abwenden könnten. Don Schuerman, Chief Technology Officer bei Pega, spricht in dem Zusammenhang von einem „Teufelskreis“ technischer Altlasten.
Für die Studie wurden mehr als 500 IT‑Entscheider weltweit befragt. 20 Prozent der Befragten kommen aus Deutschland, 12 Prozent aus dem Finanzsektor – in Deutschland liegt dieser Anteil sogar bei 19 Prozent, hieß es von Pega gegenüber dem „Legacy IT Center“. Der Fokus lag auf Unternehmen mit einem Jahresumsatz zwischen 501 Millionen und über 1 Milliarde US‑Dollar. Befragungen fanden zudem in Großbritannien, den USA, Kanada, Frankreich und Australien statt. Regionenübergreifend zeigten sich laut Pega keine signifikanten Unterschiede in der Wahrnehmung technischer Schulden.
Obwohl die Studie keine konkreten Technologien oder Systeme wie Mainframes, On-Premise-ERP oder Kernbankensysteme benennt, verweist die Diskussion um „technical debt“ deutlich auf Herausforderungen, die in vielen Unternehmen – gerade im Finanzsektor – mit gewachsenen IT-Strukturen verbunden sind.
Trotz der fehlenden technischen Detailtiefe liefert die Erhebung interessante Hinweise auf die strukturelle Bedeutung bestehender IT-Systeme: 48 Prozent der Befragten berichten, dass ihre Legacy-Systeme weiterhin geschäftskritisch sind – ein Verzicht sei deshalb nicht möglich, auch wenn dieser prinzipiell gewünscht wäre. Die Systeme sind vielfach über viele Jahre gewachsen: Bei knapp der Hälfte (47 %) sind die ältesten Anwendungen zwischen 11 und 20 Jahren alt, bei weiteren 16 Prozent sogar zwischen 21 und 30 Jahren. Diese Zahlen verdeutlichen, dass Legacy-Systeme nicht nur technisches Erbe sind – sondern vielfach das Rückgrat operativer Stabilität bilden.
Gerade im Finanzsektor, wo viele Kernprozesse auf bewährten, aber schwer modernisierbaren Systemen basieren, wird deutlich: Die Fähigkeit, Technologien wie KI einzusetzen, hängt zunehmend von der strukturellen Flexibilität der IT‑Landschaft ab. Technische Schulden wirken sich direkt auf strategische Innovationen aus. (td)
