Finden Sie den Modernisierungspfad, der das schützt, was zählt.

Zusammenfassung

• KI kann die Codemodernisierung beschleunigen, aber sie schafft nur dann nachhaltigen Wert, wenn die Teams ihre Ergebnisse auf Anwendungsverständnis, technischer Disziplin und Validierung gründen.
• Für unternehmenskritische COBOL und PL/I-Anwendungen ist mehr als nur eine Codekonvertierung erforderlich. Führungskräfte müssen Abhängigkeiten, Geschäftsregeln, Transaktionsverhalten und operative Kontrollen verstehen, bevor sie einen Modernisierungspfad wählen.
• Der richtige Modernisierungsweg hängt von den Geschäftszielen, der Architektur, der Risikotoleranz und den betrieblichen Prioritäten ab.
• Tests und Validierungen helfen Teams dabei nachzuweisen, dass modernisierte Anwendungen weiterhin die erwarteten Geschäftsergebnisse unterstützen.
   

KI hat die Diskussion um die Codemodernisierung verändert.

Enterprise fragen sich nicht mehr nur, ob künstliche Intelligenz Code erklären, Logik zusammenfassen oder die Dokumentation beschleunigen kann. Sie stellen sich eine schwierigere Frage: Kann KI dazu beitragen, unternehmenskritische Anwendungen zu modernisieren, ohne die Geschäftsprozesse zu schwächen, die diese Anwendungen schützen?

Wir glauben, dass die Veröffentlichung des Gartner^® Magic Quadrant^™ für KI-gestützte Code-Modernisierungstools den wachsenden Fokus des Marktes auf diese Frage widerspiegelt.

Unsere Erfahrung bestätigt dies. Unternehmen erkennen zunehmend, dass Geschäftsziele und nicht technologische Beschränkungen die Modernisierungsentscheidungen bestimmen sollten. Die Herausforderung besteht nicht einfach in der Wahl einer neuen Plattform oder eines neuen Entwicklungsmodells. Vielmehr geht es darum, zu bestimmen, wie geschäftskritische COBOL und PL/I-Anwendungen weiterentwickelt werden können, ohne dabei Geschäftsprozesse, Architekturintegrität, Betriebskontinuität und Transaktionsintegrität zu beeinträchtigen.

Deshalb benötigen Modernisierungsverantwortliche mehr als KI-gestützte Codekonvertierung. Sie brauchen Anwendungsverständnis, eine disziplinierte Pfadauswahl, deterministische Validierung und die Gewissheit, dass wesentliche Geschäftsprozesse erhalten bleiben.

Bei Rocket Software betrachten wir KI-gestützte Codemodernisierung als eine bewährte Vorgehensweise. KI kann den Zeitaufwand für Entwickler, Architekten und Anwendungsbetreiber bei der Interpretation unbekannter COBOL und PL/I-Anwendungen reduzieren. Nachhaltiger Mehrwert entsteht jedoch nur dann, wenn die Modernisierungsverantwortlichen ihre Ergebnisse auf Codefakten, strukturierten Anwendungsmodellen, Produktdokumentation und kundenspezifischem Kontext basieren lassen.

Welche Bedeutung hat die Gartner-Anerkennung für Rocket im Bereich der Modernisierung?

Rocket Software wurde im Gartner^® Magic Quadrant^™ 2026 für KI-gestützte Code-Modernisierungstools als Herausforderer anerkannt.

Wir sehen diese Erkenntnis als Teil eines größeren Wandels: Organisationen suchen nach praktischen Wegen, KI bei der Modernisierung einzusetzen, ohne dabei das Anwendungsverständnis, die Testdisziplin und die Validierung zu verlieren, die für unternehmenskritische Umgebungen erforderlich sind.

Für Organisationen, die ihren Code modernisieren und gleichzeitig Kunden, Mitarbeiter, Partner und Stakeholder weiterhin bedienen müssen, ist diese Unterscheidung von Bedeutung. Rockets Ansatz spiegelt unserer Ansicht nach einen praxisorientierten Weg zur geschäftskritischen Modernisierung wider: die Kombination von KI-gestützter Analyse mit Anwendungsverständnis, automatisierten Tests und Validierung ermöglicht es Organisationen, mit größerer Zuversicht zu modernisieren.

Die eigentliche Herausforderung bei der Modernisierung besteht nicht darin, ob Organisationen neuen Code generieren können. Vielmehr geht es darum, ob sie Plattformen, Tools und Bereitstellungsmodelle ändern können und gleichzeitig die Geschäftslogik, die architektonische Integrität, das Transaktionsverhalten, die Wiederherstellungsprozesse und die betrieblichen Kontrollen beibehalten, die den Betrieb der Kernsysteme gewährleisten.

Modernisierungsverantwortliche benötigen mehr als KI-gestützte Codekonvertierung. Sie brauchen Anwendungsverständnis, eine disziplinierte Pfadauswahl, deterministische Validierung und die Gewissheit, dass das Geschäftsverhalten erhalten bleibt.

Was können Führungskräfte von KI-gestützter Code-Modernisierung erwarten?

Die KI-gestützte Codemodernisierung nutzt künstliche Intelligenz zusammen mit Anwendungsanalyse, Entwicklungswerkzeugen, Tests und menschlicher Überprüfung, um Teams dabei zu helfen, bestehende Anwendungen zu verstehen, zu bewerten, zu transformieren, zu validieren und zu warten.

Im Gegensatz zur einfachen Codekonvertierung verbindet die KI-gestützte Modernisierung den Quellcode mit den Abhängigkeiten, Datenflüssen, Transaktionen, Betriebsprozessen, Testergebnissen und Geschäftsergebnissen, die das Anwendungsverhalten prägen.

Was können Führungskräfte von KI-gestützter Code-Modernisierung erwarten?

Führungskräfte sollten erwarten, dass KI den Zeitaufwand von Modernisierungsingenieuren für das Verständnis von Anwendungen reduziert, nicht aber die Notwendigkeit von technischem Urteilsvermögen ersetzt. Die überzeugendsten Anwendungsfälle beginnen mit dem Verständnis: Erklärung des Codes in einfacher Sprache, Extraktion von Geschäftsregeln, Abhängigkeitsanalyse, Folgenabschätzung und Dokumentation.

Diese Fähigkeiten sind wichtig, da geschäftskritische Anwendungen selten allein durch den Quellcode erschlossen werden. Ein COBOL Programm kann Verbindungen zu Batch-Verarbeitungsplänen, Transaktionsabläufen, Dateiaktualisierungen, Datenbankinteraktionen, Copybook-Referenzen, Jobsteuerung und Betriebsabläufen herstellen. Die KI-Ausgabe wird umso nützlicher, je besser die deterministische Analyse die Zusammenhänge dieser Komponenten aufzeigt.

Deshalb kombiniert Rocket KI mit statischer Codeanalyse, strukturierten Anwendungsmodellen, Produktdokumentation und kundenspezifischem Kontext. Ziel ist nicht bloßes KI-Theater: beeindruckende Ergebnisse ohne verlässliche und nachvollziehbare Resultate. Ziel ist ein schnelleres Verständnis mit Rückverfolgbarkeit zu den Programmen, Datenelementen, Abhängigkeiten und Ausführungspfaden, die das Anwendungsverhalten prägen.

Ziel ist nicht KI-Theater. Ziel ist ein schnelleres Verständnis mit Rückverfolgbarkeit zum Anwendungsverhalten, das Modernisierungsverantwortliche bewahren müssen.

Wie sollen Unternehmen den richtigen Modernisierungsweg wählen?

KI kann die Analyse beschleunigen, doch Führungskräfte müssen weiterhin eine klare Architekturentscheidung treffen. Die Modernisierung von Anwendungen kann viele Formen annehmen, darunter Plattformmodernisierung, Replatforming von Anwendungen, Code-Refactoring und Sprachmodernisierung. Der richtige Ansatz hängt von den Geschäftszielen, der Architektur, der Risikotoleranz und den operativen Prioritäten ab. KI kann Führungskräfte bei der Bewertung von Optionen unterstützen, sollte aber nicht den Weg verstellen.

Eine gemeinsame Disziplin verbindet alle Modernisierungsstrategien: Anwendungsanalyse, KI-gestütztes Verständnis, automatisierte Tests und Validierung helfen dabei sicherzustellen, dass Organisationen das ändern, was geändert werden muss, ohne das Geschäftsverhalten zu beeinträchtigen, auf das sie angewiesen sind.

Rockets Portfolio zur Codemodernisierung unterstützt Unternehmen dabei, geschäftskritische COBOL und PL/I-Anwendungen in Mainframe-, verteilten und Cloud-Umgebungen zu verstehen, zu modernisieren, zu testen, zu validieren und weiterzuentwickeln. Mit Lösungen wie der Rocket Enterprise Suite und Rocket Visual COBOL können Unternehmen Abhängigkeiten analysieren, Geschäftslogik extrahieren, Entwicklungsabläufe optimieren, Tests und Validierungen automatisieren und Modernisierungsstrategien auswählen, die auf ihre Geschäftsziele abgestimmt sind.

Der gemeinsame Nenner all dieser Wege ist Disziplin. Verantwortliche für die Modernisierung müssen verstehen, was die Anwendung leistet, wo Abhängigkeiten bestehen, welche Geschäftsregeln am wichtigsten sind und wie sie nachweisen können, dass der transformierte Code weiterhin die erwarteten Ergebnisse liefert.

Warum ist Validierung ein entscheidender Faktor für die Glaubwürdigkeit von Modernisierungsmaßnahmen?

Die Glaubwürdigkeit einer Modernisierung basiert auf Beweisen. Entwickler, Tester, Architekten und Release-Manager benötigen Testfälle, die aussagekräftige Geschäftsszenarien widerspiegeln, Regressionstests, die die Ergebnisse vor und nach der Änderung vergleichen, sowie operative Prüfungen, die Leistung, Wiederherstellung und Transaktionsverhalten bestätigen.

Diese Validierungsarbeit wandelt die Modernisierung von einem Versprechen in einen kontrollierten Entwicklungsprozess um. KI kann den Ist-Zustand erklären, betroffene Anwendungsbereiche kennzeichnen und dokumentieren, was die Modernisierungsingenieure prüfen müssen. Vor der Produktivsetzung müssen die Ingenieure jedoch weiterhin validieren, dass die modernisierte Anwendung das erwartete Verhalten beibehält.

Die Glaubwürdigkeit einer Modernisierung ergibt sich aus dem Nachweis, dass sich die Anwendung weiterhin wie erwartet verhält.

Der Wert dieses Ansatzes spiegelt sich in den tatsächlichen Modernisierungsergebnissen wider. Unternehmen, die Rocket -Modernisierungslösungen einsetzen, haben messbare Erfolge erzielt, darunter eine gesteigerte Entwicklerproduktivität, kürzere Testzyklen, ein geringeres Transformationsrisiko, signifikante operative Kosteneinsparungen und ein größeres Vertrauen in Modernisierungsinitiativen bei gleichzeitiger Aufrechterhaltung der Geschäftskontinuität.

Wie gelingt es den Verantwortlichen für die Modernisierung, diesen Wandel nachhaltig zu gestalten?

Die nächste Phase der Modernisierung wird Organisationen belohnen, die KI als Teil einer wiederholbaren Betriebspraxis und nicht als Abkürzung in Bezug auf Anwendungswissen betrachten. Führungskräfte sollten sich vier praktische Fragen stellen, bevor sie sich für einen Modernisierungsweg entscheiden:

• Welche Geschäftsprozesse müssen von der Anwendung beibehalten werden?
• Welche Abhängigkeiten beeinflussen Transaktionsergebnisse, Datenbewegungen und den zeitlichen Ablauf von Operationen?
• Ändern wir die Ausführungsumgebung, den Entwickler-Workflow oder beides?
• Wie werden wir nachweisen, dass die modernisierte Anwendung die erwarteten Ergebnisse liefert?

KI kann die Beantwortung dieser Fragen beschleunigen, aber sie kann sie nicht überflüssig machen. Modernisierung hängt weiterhin von Architektur, Kontext, Entwicklungsdisziplin und Validierung ab. Für Unternehmen, die geschäftskritische Anwendungen betreiben, ist dies der entscheidende Unterschied zwischen der Aktualisierung von Code und der sicheren, wiederholten und zuverlässigen Weiterentwicklung des Geschäftsbetriebs.

Lesen Sie den vollständigen Gartner-Bericht.

Haftungsausschluss

Quelle: Gartner, Magic Quadrant^™ für KI-gestützte Codemodernisierungstools, von Prasanna Lakshmi Narasimha, Deacon DK Wan, Erin Khoo, Wei Jin., 3. August 2026.

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