Ein ganzer Schwung neuer KI-gestützter Werkzeuge soll die veraltete IT-Landschaft deutscher und internationaler Konzerne revolutionieren. Fujitsu, IBM und das Startup Concho AI treiben die Automatisierung der Migration von Großrechnern und Altsoftware voran – ein Milliardengeschäft, das bislang vor allem durch hohe Kosten und technische Schulden geprägt war.
Fujitsu und Concho AI starten Modernisierungs-Offensive
Der japanische Technologiekonzern Fujitsu hat am heutigen Dienstag seinen KI-gesteuerten Modernisierungs-Service in Japan auf den Markt gebracht. Das System kombiniert mehrere große Sprachmodelle – darunter Fujitsus eigene Kozuchi und Takane sowie Claude und GPT –, um die Migration von Legacy-Systemen zu automatisieren. Laut Fujitsu verkürzt die automatisierte Code-Analyse und -Transformation die Migrationszeit um rund 40 Prozent.
Ebenfalls heute präsentierte das texanische Startup Concho AI seine gleichnamige Plattform. Sie verspricht ein tiefes semantisches Verständnis von Anwendungsarchitekturen und verwandelt Unternehmenscodebasen in eine Wissensschicht, die KI-Agenten eigenständig durchforsten können. Concho nutzt das Model Context Protocol (MCP) und basiert auf 30 Jahren Beratungserfahrung im Enterprise-Bereich. Erster Kunde ist Clearwave, das bereits eine Codebasis von über 12 Millionen Zeilen mit der Plattform verwaltet.
IBM setzt auf Multi-Agenten-Systeme
Bereits am Montag kündigte IBM bedeutende Updates für seine Enterprise-KI-Suite IBM Bob an. Die neuen Funktionen umfassen Multi-Agenten-Fähigkeiten und spezialisierte Workflows für die Java-Modernisierung sowie für Legacy-Systeme wie IBM Z und IBM i. Mit Bobalytics führt IBM zudem ein Tool zur Kostenoptimierung ein. Ein Vorzeigeprojekt bei Blue Pearl zeigt das Potenzial: Ein Legacy-Modernisierungsprojekt, ursprünglich auf neun Monate veranschlagt, wurde in nur drei Tagen abgeschlossen.
Im SAP-Ökosystem hat KTern.AI kürzlich über 20 spezialisierte KI-Agenten auf Amazon Bedrock AgentCore bereitgestellt. Sie automatisieren Transformations-Workflows wie die Analyse von Eigenentwicklungen, Prozess-Mining und die Generierung von Testfällen. Das Unternehmen spricht von einer Reduzierung der Projektlaufzeiten um 45 Prozent und einer Verkürzung von Bewertungsaufgaben um bis zu 70 Prozent.
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Auch Kyndryl setzt auf agentische KI – mit seiner Clean Field-Methodik für SAP-S/4HANA-Migrationen. Dabei rationalisiert und refaktorisiert die KI individuellen Code. Laut Kyndryl nutzen noch über 60 Prozent der SAP-Kunden die veralteten ECC-Umgebungen.
Wirtschaftlicher Druck und hohe Ausfallrisiken
Der Run auf KI-gestützte Transformation kommt nicht von ungefähr. Eine Studie von HCLTech aus dem Jahr 2026 zeigt: 51 Prozent aller Unternehmensanwendungen gelten inzwischen als Legacy-Systeme. Zwar sind 75 Prozent der Organisationen überzeugt, dass KI-Tools für die Modernisierung unverzichtbar sind, doch nur 21 Prozent halten ihre Datenbestände für vollständig KI-ready.
Die Modernisierung bleibt ein kostspieliges Unterfangen. Laut HCLTech benötigt ein durchschnittliches Projekt 39,5 Wochen und ein Budget von umgerechnet rund 740.000 Euro. Die Deluxe Corporation zeigt, wie sich der Aufwand lohnen kann: Das Unternehmen migrierte einen über 50 Jahre alten Großrechner innerhalb von zwölf Monaten mit KI in die Cloud – und spart nun jährlich rund 4,5 Millionen Euro.
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Doch die Analysten von Gartner warnen: Über 70 Prozent der Mainframe-Ausstiegsprojekte, die 2026 starten, werden scheitern. Die hohe Fehlerquote führen die Experten auf ein übermäßiges Vertrauen in generative KI ohne ausreichende architektonische Kontrolle zurück.
Integration in Entwickler-Ökosysteme
Der trend zur Modernisierung erfasst auch die allgemeinen Entwickler-Tools. GitHub Copilot hat am 9. Juli eine interaktive Upgrade-Oberfläche speziell für die Modernisierung von .NET-Anwendungen in Visual Studio und VS Code eingeführt.
Und auch Dropbox zieht nach: Seit Montag gibt es neue Integrationen mit ChatGPT, Claude und Gemini Spark. Nutzer können ihre Dropbox-Dateien direkt in KI-Chat-Oberflächen abrufen und organisieren – ein weiterer Schritt, um veraltete Datenspeicher mit modernen KI-Workflows zu verbinden.
