Anwendungsmodernisierung mit KI-Agenten: Erwartungen versus Realität in 2026

Die Modernisierung veralteter Anwendungen gehört zu den anspruchsvollsten Aufgaben in der Softwareentwicklung. KI-gestützte Werkzeuge sollen den Prozess beschleunigen und vereinfachen. Doch wer glaubt, dass automatisierte Systeme komplexe Legacy-Strukturen per Knopfdruck transformieren, unterschätzt die Herausforderung. Ein erfahrungsbasierter Überblick aus dem Microsoft Dev Blog zeigt, wo agentenbasierte KI tatsächlich unterstützt – und wo menschliches Fachwissen unverzichtbar bleibt.

Warum Legacy-Systeme mehr als ein Codeproblem sind

Hunderte durchgeführte Modernisierungsprojekte zeigen ein wiederkehrendes Muster: Die technische Übersetzung von Code stellt selten die größte Hürde dar. Weitaus kritischer erweisen sich fehlende Dokumentation, verborgene Geschäftslogik in monolithischen Strukturen und undurchsichtige Abhängigkeiten, an die sich niemand mehr erinnert.

Legacy-Anwendungen sind typischerweise eng mit ihrer Umgebung verzahnt. Diese Integration macht sie geschäftskritisch und gleichzeitig risikoreich für Veränderungen. Hinzu kommen veraltete Abhängigkeiten, hardwaregebundene Komponenten und implizite Annahmen, die nirgendwo dokumentiert wurden.

Realistische Erwartungen statt Marketingversprechen

Anbieter werben mit Genauigkeitswerten von 80 Prozent, als ob damit das Problem gelöst wäre. Anfang 2026 befindet sich generative KI jedoch noch in einer frühen Phase. Versprechen sollten kritisch hinterfragt werden, bis funktionierende Ergebnisse in der eigenen Codebasis nachweisbar sind – unter Berücksichtigung spezifischer Einschränkungen und Risikoprofile.

Zwei grundlegende Einschränkungen gelten dabei: Nicht jede Anwendung lässt sich im herkömmlichen Sinne modernisieren. Mainframe-Systeme, OT-Geräte oder spezialisierte Appliances erfordern häufig Neuimplementierungen statt Migrationen. Zweitens: KI-Agenten reduzieren den Zeitaufwand, sind aber keine universelle Lösung. Eine Modernisierung per Klick existiert nicht.

Treiber für Modernisierungsinitiativen

Die Motivation für Modernisierungsprojekte entspringt verschiedenen Quellen:

Kostenstrukturen: Spezielle Hardware, teure Lizenzen und Nischenexperten verursachen erhebliche jährliche Ausgaben.

Sicherheitsaspekte: Bekannte Schwachstellen erfordern Patches, doch jede Änderung birgt das Risiko, kritische Funktionen zu beeinträchtigen.

Leistungsgrenzen: Systeme lassen sich nicht zuverlässig skalieren oder wiederherstellen und erfüllen aktuelle Anforderungen nicht mehr.

Innovationsblockaden: Notwendige Erweiterungen scheitern am unzureichenden Systemverständnis und der Fragilität der Codebasis.

Entwicklerproduktivität: Veraltete Sprachen und Werkzeuge verhindern moderne Entwicklungsworkflows und schwächen die Wettbewerbsfähigkeit.

Anbieterabhängigkeit: Enge Plattformbindungen machen Änderungen teuer und zeitaufwendig.

Datenzugriff: Informationen bleiben in gekoppelten Systemen gefangen und lassen sich nicht flexibel nutzen.

Migration versus Modernisierung: Eine notwendige Unterscheidung

Die Begriffe werden häufig synonym verwendet, beschreiben jedoch unterschiedliche Vorgänge:

Migration bezeichnet die Verlagerung einer Anwendung von einer Umgebung in eine andere – etwa von lokalen Servern in die Cloud – bei minimalen Änderungen an Architektur oder Verhalten.

Modernisierung hingegen zielt auf grundlegende Verbesserungen: Architektur, Code und Betriebsmodell werden überarbeitet, um Agilität, Skalierbarkeit, Sicherheit und Wartbarkeit zu erhöhen. Dies kann Neugestaltung oder sogar kompletten Neuaufbau bedeuten.

Systematische Bewertung vor Entscheidungen

Bevor Maßnahmen ergriffen werden, benötigen Teams ein strukturiertes Verständnis des Systems. Die Bewertung sollte mehrere Dimensionen abdecken:

Geschäftlicher Kontext: Welche Funktionen werden unterstützt? Wie kritisch ist die Anwendung für den Betrieb? Welche zukünftigen Anforderungen kann sie nicht erfüllen? Ohne klaren geschäftlichen Wert lässt sich keine Modernisierung rechtfertigen.

Technischer Ist-Zustand: Ein grobes Modell des Architekturstils, des Codealters und der Kopplungen an Frameworks, Laufzeiten oder externe Systeme ist erforderlich. Dieses Verständnis bestimmt, welche Modernisierungswege realistisch sind.

Wartbarkeit: Code-Komplexität, fehlende Tests, manuelle Deployment-Prozesse und wachsende Fehlerrückstände zeigen an, ob Änderungen auch künftig teuer bleiben werden.

Sicherheit und Compliance: Veraltete Authentifizierung, fest codierte Geheimnisse, fehlende Verschlüsselung oder ungepatchte Abhängigkeiten entwickeln sich zu Geschäftsrisiken und sollten Entscheidungen frühzeitig beeinflussen.

Daten und Integrationen: Gekoppelte Datenbanken, komplexe Schemata und undokumentierte Abhängigkeiten begrenzen, wie weitreichend und schnell Veränderungen möglich sind.

Delivery und Operations: Build-, Deployment- und Betriebsprozesse sind ebenso wichtig wie der Code selbst. Begrenzte Automatisierung erhöht Risiken und verlangsamt Teams.

Wirtschaftliche Realität: Betriebskosten, Lizenzen, Verfügbarkeit von Fachwissen und technische Machbarkeit müssen in die Planung einfließen.

Das Ziel dieser Bewertung ist nicht Perfektion, sondern Transparenz: Komplexität sichtbar machen, Einschränkungen früh erkennen und ein gemeinsames Verständnis schaffen.

Die organisatorische Dimension

Technisches Wissen allein reicht nicht. Modernisierungen scheitern häufig an unklaren Zuständigkeiten, fragmentierten Teams, Anreizstrukturen, die Stabilität über Verbesserung stellen, und der Wahrnehmung von Legacy-Arbeit als Karriererisiko.

Agentenbasierte KI behebt keine organisatorischen Fehlstellungen. Sie löst weder politische Grenzen noch die Spannung zwischen „System am Laufen halten“ und „System verbessern“. Was sie leisten kann: Die Kosten für Verständnis und Experimente senken, sodass Modernisierung trotz dieser Einschränkungen möglich wird. Die Entscheidung zu handeln bleibt jedoch eine menschliche und organisatorische Aufgabe.

Generative versus agentenbasierte KI

Die Begriffe werden oft vermischt, beschreiben aber unterschiedliche Konzepte:

Generative KI reagiert auf Eingaben mit Inhalten wie Code-Vorschlägen, Erklärungen oder Dokumentation. Sie arbeitet zustandslos im Kontext einzelner Interaktionen.

Agentenbasierte KI erweitert generative Modelle um Orchestrierung, Gedächtnis und zielorientiertes Verhalten. Agenten planen mehrstufige Aufgaben, nutzen Werkzeuge, iterieren Ergebnisse und arbeiten über längere Workflows hinweg.

Für die Anwendungsmodernisierung ist diese Unterscheidung relevant: Generative KI unterstützt einzelne Aufgaben. Agentenbasierte KI unterstützt Prozesse.

Wo KI-Agenten tatsächlich helfen

Agentenbasierte Systeme modernisieren keine Anwendungen automatisch. Sie verändern jedoch, wohin Aufwand fließt und wie verlorenes Systemwissen rekonstruiert wird.

Exploration statt sofortiger Transformation

In frühen Phasen fungiert agentenbasierte KI als Exploration-Schicht. Agenten durchlaufen Codebasen, erstellen Karten von Ausführungspfaden, Datenzugriffsmustern und Abhängigkeiten zwischen Modulen. Sie korrelieren Datenbankzugriffe, Batch-Jobs und Integrationscode, um zu zeigen, wo Geschäftsregeln tatsächlich implementiert sind.

In älteren Programmiersprachen generieren Agenten Verhaltenserklärungen und rekonstruieren fehlende Dokumentation. Das Ergebnis ist keine endgültige Wahrheit, sondern eine Hypothesensammlung, die weitere Untersuchungen strukturiert und beschleunigt. Produktionscode wird in dieser Phase nicht verändert.

Implizites Verhalten explizit machen

Mit grundlegendem Verständnis hilft KI dabei, Verhalten zu externalisieren, das zuvor nur in Köpfen oder fragilen Codepfaden existierte. Typische Anwendungen umfassen:

• Vorschläge für ausführbare Spezifikationen oder Tests basierend auf beobachtetem Verhalten
• Identifikation von Inkonsistenzen in ähnlich aussehender Logik
• Unterstützung bei der Definition klarerer Schnittstellen durch Aufzeigen tatsächlicher Daten- und Verhaltensflüsse

Der Vorteil liegt in Geschwindigkeit und Abdeckung. Agenten durchlaufen Systembereiche, für die manuelle Prüfung weder Zeit noch Ressourcen vorhanden wären. Das Ziel ist schnelles Feedback zur Reduktion von Unsicherheiten, nicht Korrektheit beim ersten Versuch.

Inkrementelle Änderungen unter Verhaltensgrenzen

KI-Agenten sind am effektivsten, wenn Änderungen durch beobachtbares Verhalten eingeschränkt sind:

• Vorschlag kleiner, überprüfbarer Refactorings hinter stabilen Schnittstellen
• Unterstützung bei Framework-, Laufzeit- oder Sprach-Upgrades mit bekannten Transformationsmustern
• Generierung repetitiver Änderungen über Module hinweg unter Beibehaltung vereinbarten Verhaltens

Hier agiert der Agent als Multiplikator für erfahrene Entwickler. Er beschleunigt repetitive Arbeiten und exploriert Alternativen, während Menschen entscheiden, welche Änderungen akzeptabel sind.

Die Versuchung liegt im Missbrauch: Validierung überspringen oder zu früh auf große automatisierte Änderungen vertrauen führt fast immer zu Problemen.

Kontinuierliche Validierung

Legacy-Systeme sind selten statisch. Agentenbasierte Ansätze unterstützen durch:

• Kontinuierliche Verhaltensvalidierung bei Änderungseinführung
• Erkennung von Regressionen über Integrationsgrenzen hinweg
• Aktualisierung von Spezifikationen und Tests bei verbessertem Verständnis

Modernisierung wird dadurch von einem einmaligen Projekt zu einer Fähigkeit, die schrittweise angewendet werden kann, während das System produktiv bleibt.

Grenzen agentenbasierter Ansätze

Agentenbasierte KI beseitigt Komplexität nicht. Sie macht sie sichtbarer, handhabbarer und kostengünstiger zu durchdenken. Sie beschleunigt Verständnis und Ausführung, ersetzt aber nicht architektonisches Urteilsvermögen, Fachwissen oder menschliche Verantwortung.

Agenten stoßen an Grenzen, wenn:

• Architekturentscheidungen tiefes Domänenverständnis und Kompromisse erfordern
• Geschäftsregeln mehrdeutig, widersprüchlich oder historisch gewachsen sind
• Systeme so stark angepasst sind, dass allgemeine Muster nicht greifen

In solchen Fällen können Agenten Änderungen vorschlagen, die lokal korrekt, aber global falsch sind. Ohne strenge Leitplanken und menschliche Überprüfung verstärkt Automatisierung Fehler schneller, als sie Wert schafft.

Human-in-the-Loop als Designprinzip

Bei erfolgreichen Modernisierungen ersetzt agentenbasierte KI keine Entwickler. Sie verändert, wie diese ihre Zeit verwenden.

Agenten explorieren, korrelieren und schlagen vor. Menschen entscheiden, überprüfen und übernehmen Verantwortung. Die Kontrolle bleibt beim Menschen, besonders in missionskritischen Systemen, wo Korrektheit, Compliance und Vertrauen wichtiger sind als Geschwindigkeit.

Dies ist keine technologische Einschränkung, sondern der Grund, warum der Ansatz funktioniert. Agentenbasierte KI ist am effektivsten als Kraftverstärker für erfahrene Teams, nicht als autonome Modernisierungslösung.

Zentrale Erkenntnisse

Blockaden liegen selten im Code: Fehlendes Wissen, organisatorische Einschränkungen und Risikotoleranz sind häufig die schwierigeren Probleme.

Migration ≠ Modernisierung: Klarheit über das Ziel verändert Umfang und Erwartungen fundamental.

Grundlagenarbeit bleibt unverzichtbar: Verständnis von Architektur, Daten, Integrationen und Delivery-Beschränkungen ist auch mit KI nicht optional.

KI beschleunigt, ersetzt nicht: Agentenbasierte Systeme beschleunigen Entdeckung, Validierung und wiederholbare Änderung, sobald Grundlagen geschaffen sind.

Menschliches Urteilsvermögen als Kontrollebene: Verantwortung, architektonische Entscheidungen und Risikoträgerschaft verbleiben bei Menschen.

Komplexität wird sichtbar, nicht beseitigt: KI macht Komplexität kostengünstiger zu durchdenken, löst sie aber nicht auf.

Quelle: Die in diesem Artikel dargestellten Ausführungen stammen aus einem aktuellen Blogbeitrag des Microsoft Dev Blogs und basieren auf praktischen Erfahrungen aus mehreren hundert Modernisierungsprojekten. Weitere technische Details zu spezifikationsgesteuerter Erkennung und Copilot-gestützten Upgrade-Workflows werden in kommenden Beiträgen behandelt.

Tipp:

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