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?

Leaders should expect AI to reduce the time modernization engineers spend understanding applications, not remove the need for engineering judgment. The strongest use cases start with comprehension: plain-language code explanation, business rule extraction, dependency analysis, impact assessment, and documentation.

Those capabilities matter because mission-critical applications rarely reveal themselves through source code alone. A COBOL program can connect to batch schedules, transaction flows, file updates, database interactions, copybook references, job control, and operational procedures. AI output becomes more useful when deterministic analysis shows how those pieces connect.

That is why Rocket combines AI with static code analysis, structured application models, product documentation, and customer-specific context. The goal is not AI theater: output that looks impressive without producing reliable, verifiable outcomes. The goal is faster understanding, with traceability back to the programs, data elements, dependencies, and execution paths that shape application behavior.

The goal is not AI theater. The goal is faster understanding with traceability back to the application behavior modernization leaders need to preserve.

How should enterprises choose the right modernization path?

AI can accelerate analysis, but leaders still need to make a clear architectural decision. Application modernization can take many forms, including platform modernization, application replatforming, code refactoring, and language modernization. The right approach depends on business objectives, architecture, risk tolerance, and operational priorities. AI can help leaders evaluate options, but it should not blur the path.

A shared discipline connects every modernization strategy: application analysis, AI-assisted understanding, automated testing, and validation help ensure organizations change what needs to change without breaking the business behavior they depend on.

Rocket's code modernization portfolio helps organizations understand, modernize, test, validate, and evolve mission-critical COBOL and PL/I applications across mainframe, distributed, and cloud environments. Through solutions including Rocket Enterprise Suite and Rocket Visual COBOL, organizations can analyze dependencies, extract business logic, improve development workflows, automate testing and validation, and choose modernization strategies aligned to business objectives.

The common thread across those paths is discipline. Modernization leaders need to understand what the application does, where dependencies exist, which business rules matter most, and how they will prove that transformed code still supports expected outcomes.

Why does validation define modernization credibility?

Modernization credibility comes from evidence. Developers, testers, architects, and release leaders need test cases that reflect meaningful business scenarios, regression tests that compare outputs before and after change, and operational checks that confirm performance, recovery, and transaction behavior.

That validation work turns modernization from a promise into a controlled engineering process. AI can explain what exists, flag affected application areas, and document what modernization engineers need to review. Engineers still need to validate that the modernized application preserves expected behavior before production change.

Modernization credibility comes from evidence that the application still behaves as expected.

The value of this approach is reflected in real modernization outcomes. Organizations using Rocket code modernization solutions have achieved measurable results, including improved developer productivity, reduced testing cycles, lower transformation risk, significant operational cost savings, and greater confidence in modernization initiatives while maintaining business continuity.

How do modernization leaders make this stick?

The next phase of modernization will reward organizations that treat AI as part of a repeatable operating discipline, not a shortcut around application knowledge. Leaders should ask four practical questions before they commit to a modernization path:

• Which business behaviors must the application preserve?
• Which dependencies shape transaction outcomes, data movement, and operational timing?
• Are we changing the execution environment, the developer workflow, or both?
• How will we prove that the modernized application produces the expected results?

AI can accelerate answers to those questions, but it cannot make those questions optional. Modernization still depends on architecture, context, engineering discipline, and validation. For enterprises running mission-critical applications, that is the difference between moving code and moving the business forward safely, repeatedly, and with confidence.

Read the full Gartner report

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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