KI-Agenten erledigen in Stunden, wofür Entwickler früher Wochen brauchten. Das zeigt ein Blick auf aktuelle Projekte – von Versicherungskonzernen bis zur Mathematik-Elite.
Die künstliche Intelligenz verändert grundlegend, wie Unternehmen und Wissenschaftler mit veralteter Software umgehen. Statt aufwendiger manueller Migrationen übernehmen zunehmend KI-Agenten die Arbeit – und entdecken dabei sogar jahrzehntealte Fehler.
Fields-Medaillengewinner modernisiert 27 Jahre alte Mathematik-Tools
Der renommierte Mathematiker Terence Tao hat eindrucksvoll demonstriert, was moderne KI leisten kann. Er ließ einen KI-Agenten rund 24 Java-Applets aus dem Jahr 1999 in modernes JavaScript übersetzen – und das in nur wenigen Stunden. Die interaktiven Werkzeuge waren durch die veraltete Java-1.0-Plattform praktisch unbrauchbar geworden.
Der Clou: Die KI entdeckte bei der Übersetzung gleich zwei Bugs im ursprünglichen Code von 1999, die 27 Jahre lang unentdeckt geblieben waren. Zwar führte der Agent selbst einen kleinen Fehler ein, doch das Gesamtergebnis kann sich sehen lassen. Tao erhielt sogar völlig neue Visualisierungen – darunter ein Werkzeug zur Gilbreath-Vermutung und einen Visualizer für die spezielle Relativitätstheorie. Letzteren hatte er bereits 1999 konzipiert, aber nie umgesetzt. Jetzt erledigte die KI die Arbeit in zwei Stunden.
Tao stuft die neuen Tools als Alpha-Versionen ein. Sie eignen sich seiner Einschätzung nach für visuelle Hilfsmittel mit geringem Risiko, nicht aber für kritische Bestandteile mathematischer Beweise.
Versicherungsriese modernisiert 1,5 Millionen Zeilen Cobol-Code
Auch die Finanzbranche setzt auf die Wiederbelebung von Alt-Software. Der Versicherungskonzern Unum kündigte an, 1,5 Millionen Zeilen Cobol-Code mit einer Kombination aus AWS Transform und Pegasystems-Technologie zu modernisieren.
Das Unternehmen erwartet daraus einen Nutzen von rund 20 Millionen Euro über die nächsten fünf Jahre. Erste Erfolge zeigen sich bereits: Die Zahl der Bildschirme, die für die Schadensbearbeitung nötig sind, sank von sieben auf einen. Das soll jährlich 7.000 Arbeitsstunden einsparen. Die Migration erfolgt projektweise mit Zyklen von 30 bis 90 Tagen.
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Amazon Web Services hat am 12. Juli 2026 eine Vorschau seines Tools AWS Transform veröffentlicht. Es scannt Code-Repositorien, vergleicht sie mit konfigurierbaren Basislinien und erstellt automatisch Pull-Requests, um veraltete Frameworks zu ersetzen.
Sicherheitslücken und 50 Jahre alte Mathematik-Rätsel
KI-Agenten entdecken zudem jahrelang unerkannte Sicherheitslücken. Das Tool VEGA von Nebula Security identifizierte einen Linux-Sicherheitsfehler aus dem Jahr 2011 – und kassierte dafür eine Belohnung von 92.000 Euro von Google.
Das Protocol-Security-Team der Ethereum Foundation nutzte koordinierte KI-Agenten, um Schwachstellen im Kernprotokoll aufzuspüren. Darunter war CVE-2026-34219, eine Sicherheitslücke im libp2p-Gossipsub-Protokoll, die es einem Angreifer ermöglicht, einen Systemabsturz auszulösen.
Noch beeindruckender: Am 11. Juli 2026 legte OpenAIs GPT-5.6 Sol Ultra einen Beweis für die Cycle-Double-Cover-Vermutung vor. Das Modell setzte 64 Unteragenten ein und löste das 50 Jahre alte Mathematikproblem in weniger als einer Stunde.
Die Schattenseite: Immer mehr aufgeblähter Code
Doch die Euphorie hat einen Haken. Die zunehmende Nutzung von KI beim Programmieren führt zu einem massiven Ansturm auf Code-Qualität. Am 11. Juli 2026 startete das Team Slopfix einen Service, der für 10.000 Euro pro Woche „Code-Bloat“ entfernt – also aufgeblähten, überflüssigen Code, den KI-Systeme produzieren.
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Die Zahlen sind alarmierend: Doppelte Code-Blöcke in professionellen Repositorien sind seit 2023 um 81 Prozent gestiegen. Gleichzeitig ist die Häufigkeit manueller Überarbeitungen von 21 Prozent im Jahr 2022 auf unter 4 Prozent im Jahr 2026 gefallen. Slopfix setzt selbst KI-Agenten ein, um die Größe aufgeblähter Repositorien um bis zu 65 Prozent zu reduzieren.
Die Branche steht vor einem Paradox: Nie war die Entwicklung schneller – und nie war die langfristige Wartbarkeit gefährdeter.
