Find the Modernization Path That Protects What Matters

Zusammenfassung

• AI can accelerate code modernization, but it creates durable value only when teams ground its output in application understanding, engineering discipline, and validation.
• Mission-critical COBOL and PL/I applications require more than code conversion. Leaders need to understand dependencies, business rules, transaction behavior, and operational controls before they choose a modernization path.
• The right modernization path depends on business objectives, architecture, risk tolerance, and operational priorities.
• Testing and validation help teams demonstrate that modernized applications still support expected business outcomes. 
   

AI has changed the code modernization conversation

Enterprise leaders no longer ask only whether artificial intelligence can explain code, summarize logic, or accelerate documentation. They ask a harder question: Can AI help modernize mission-critical applications without weakening the business behavior those applications protect?

And we believe that the publication of the Gartner^® Magic Quadrant^™ for AI-Augmented Code Modernization Tools reflects growing market focus on that question.

Our experience points in the same direction. Organizations increasingly recognize that business objectives should drive modernization decisions, not technology constraints. The challenge is not simply choosing a new platform or development model. It is determining how to evolve mission-critical COBOL and PL/I applications while preserving business behavior, architectural integrity, operational continuity, and transaction integrity.

That is why modernization leaders need more than AI-assisted code conversion. They need application understanding, disciplined path selection, deterministic validation, and confidence that essential business behavior will be preserved.

At Rocket Software, we view AI-augmented code modernization as an execution discipline. AI can reduce the time developers, architects, and application owners spend interpreting unfamiliar COBOL and PL/I applications. But AI creates durable value only when modernization leaders ground its output in code facts, structured application models, product documentation, and customer-specific context.

What does Rocket’s Gartner recognition signal for modernization leaders?

Rocket Software was recognized as a Challenger in the 2026 Gartner^® Magic Quadrant^™ for AI-Augmented Code Modernization Tools.  

We see that recognition as part of a larger shift: organizations are looking for practical ways to use AI in modernization without losing the application understanding, testing discipline, and validation that mission-critical environments require.

For organizations that need to modernize code while continuing to serve customers, employees, partners, and constituents, that distinction matters. In our view, Rocket’s position reflects a practical approach to mission-critical modernization: combining AI-assisted analysis with application understanding, automated testing, and validation so organizations can modernize with greater confidence.

The real modernization challenge is not whether organizations can generate new code. It’s whether they can change platforms, tools, and deployment models while preserving the business logic, architectural integrity, transaction behavior, recovery processes, and operational controls that keep core systems running.

Modernization leaders need more than AI-assisted code conversion. They need application understanding, disciplined path selection, deterministic validation, and confidence that business behavior will be preserved.

What should leaders expect from AI-augmented code modernization?

AI-augmented code modernization uses artificial intelligence alongside application analysis, engineering tools, testing, and human review to help teams understand, assess, transform, validate, and maintain existing applications.

Unlike basic code conversion, AI-augmented modernization connects source code to the dependencies, data flows, transactions, operational processes, testing evidence, and business outcomes that shape application behavior. 

What should leaders expect from AI-augmented code modernization?

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

Source: Gartner, Magic Quadrant^™ for AI-Augmented Code Modernization Tools, by Prasanna Lakshmi Narasimha, Deacon D.K Wan, Erin Khoo, Wei Jin., August 3, 2026.

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