Eine aktuelle Analyse des Marktforschungsunternehmens Gartner deutet darauf hin, dass viele Unternehmen ihre Erwartungen an KI-gestützte Mainframe-Migrationen deutlich überschätzen. Wie das IT-Medium The Register berichtet, geht Gartner davon aus, dass über 70 % der bis 2026 gestarteten Mainframe-Exit-Projekte ihre angestrebten Ziele nicht erreichen werden.

Als zentrale Ursache wird angeführt, dass insbesondere generative KI häufig als Schlüsseltechnologie für die automatisierte Transformation von Legacy-Code betrachtet werde. Gartner warne hier vor einer „Lücke zwischen dem Marketingversprechen generativer KI und ihren tatsächlichen Fähigkeiten bei der Code-Transformation“. Die Erwartungen an eine weitgehend automatisierte Migration komplexer Anwendungen erfüllen sich demnach in der Praxis häufig nicht.

Diese Einschätzung deckt sich mit Erfahrungen aus der Branche. So haben wir jüngst berichtet, dass auch moderne KI-Modelle wie Claude bei der Verarbeitung von COBOL-Code an Grenzen stoßen. Die dort dokumentierten Ergebnisse legen nahe, dass zentrale Annahmen zur automatisierten Code-Transformation derzeit nicht belastbar erfüllt werden können.

Zudem weisen die Gartner-Analysten Dennis Smith, Alessandro Galimberti und Tobi Bet darauf hin, dass Unternehmen die strukturelle Komplexität bestehender Systeme unterschätzen. Für große Unternehmen sei die schiere Datenmenge und deren enge Verflechtung so hoch, dass eine vollständige Migration praktisch und finanziell kaum umsetzbar sei.

Markt für Mainframe-Exit vor Umbruch

Vor diesem Hintergrund prognostiziert Gartner, dass sich auch der Markt für Mainframe-Exit-Dienstleistungen deutlich verändern wird. Bis 2030 könnten demnach rund 75 % der Anbieter ihr Geschäftsmodell anpassen müssen oder ganz vom Markt verschwinden. Ein konkretes Zielbild für die künftige Ausrichtung des Marktes wird dabei jedoch nicht benannt. Aus den beschriebenen Entwicklungen lässt sich jedoch ableiten, dass großflächige Ablösungsansätze weiter an Bedeutung verlieren dürften, während schrittweise Modernisierung, hybride Architekturen und plattformnahe Transformation stärker in den Fokus rücken.

Gleichzeitig erkennt die Analyse an, dass KI durchaus Potenziale im Umgang mit Legacy-Systemen biete – etwa bei der Analyse technischer Schulden oder der Dokumentation bestehender Anwendungen. Die Gartner-Analysten prognostizieren jedoch, dass der vollständige Ausstieg aus dem Mainframe für viele Unternehmen unrealistisch bleibt und stattdessen evolutionäre Modernisierungsstrategien an Bedeutung gewinnen dürften. (td)