Ein Beitrag von Uwe Graf, Head of Consulting bei EasiRun.
Die Diskussion über künstliche Intelligenz und COBOL hat deutlich an Dynamik gewonnen. Neue Werkzeuge versprechen, selbst umfangreiche Legacy-Anwendungen zu analysieren, Geschäftslogik zu erkennen und Programme in moderne Sprachen zu übertragen.
Für Unternehmen, die unter Fachkräftemangel, steigenden Betriebskosten oder schwer wartbaren Anwendungen leiden, klingt das attraktiv. KI kann viele Aufgaben tatsächlich beschleunigen. Problematisch wird es jedoch, wenn aus einer technischen Unterstützung das Versprechen einer weitgehend automatischen Modernisierung wird.
Denn zwischen einer Codeübersetzung und einer belastbar modernisierten Anwendung liegt ein erheblicher Unterschied.
Quellcode verstehen bedeutet nicht, das gesamte System zu verstehen
Der Quellcode enthält einen wichtigen Teil der Geschäftslogik. Er bildet jedoch nicht automatisch das gesamte Wissen ab, das für den sicheren Betrieb einer Anwendung erforderlich ist.
Gewachsene Systeme bestehen häufig aus COBOL-Programmen, Copybooks, JCL, Batchabläufen, Datenbanken, Dateien, Schnittstellen, Transaktionssystemen und betrieblichen Verfahren. Hinzu kommen fachliche Sonderfälle und historische Entscheidungen, die möglicherweise nie vollständig dokumentiert wurden.
Eine KI kann erkennen, was ein Programm tut. Sie kann aber nicht ohne zusätzliche Informationen zuverlässig wissen, warum ein bestimmtes Verhalten existiert und ob es weiterhin benötigt wird.
Genau darin liegt ein wesentliches Risiko. Ein erzeugtes Java-Programm kann technisch korrekt aussehen und trotzdem einzelne fachliche Regeln anders umsetzen als das ursprüngliche System.
EasiRun beginnt deshalb nicht mit der Übersetzung einzelner Programme, sondern mit der Analyse der gesamten Ausgangssituation. Anwendungen, Daten, Abhängigkeiten, Schnittstellen, Plattformen und betriebliche Abläufe werden gemeinsam betrachtet. Erst auf dieser Grundlage lässt sich entscheiden, welche Teile erhalten, integriert, transformiert oder neu entwickelt werden sollten.
Kompilierbarer Code ist noch kein Nachweis fachlicher Gleichheit
KI-generierter Code wirkt häufig überzeugend. Er ist sauber strukturiert, verwendet moderne Sprachmittel und lässt sich möglicherweise ohne Fehler kompilieren.
Damit ist jedoch noch nicht bewiesen, dass er sich fachlich genauso verhält wie das ursprüngliche COBOL-Programm.
COBOL verwendet Datenstrukturen und Sprachkonstrukte, die sich nicht immer direkt auf Java oder andere moderne Sprachen übertragen lassen. Dazu gehören beispielsweise REDEFINES, Copybooks, gepackte Dezimalzahlen, unterschiedliche Zeichencodierungen und implizite Typumwandlungen.
Besonders kritisch sind Fehler, die keinen sofortigen Programmabbruch verursachen. Eine abweichende Rundung, ein falsch interpretierter Zahlenwert oder eine übersehene Abhängigkeit kann lange unentdeckt bleiben.
Das gefährlichste Ergebnis einer fehlerhaften Transformation ist deshalb nicht unbedingt eine Anwendung, die gar nicht funktioniert. Kritischer ist eine Anwendung, die fast immer funktioniert und nur in bestimmten Geschäftssituationen falsche Ergebnisse liefert.
P3/COBOL unterstützt einen kontrollierten Übergang zwischen COBOL und Java. Unternehmen können bewährte COBOL-Logik zunächst erhalten und daraus Java-Quellen erzeugen. COBOL und Java lassen sich miteinander kombinieren, geeignete Komponenten können schrittweise modernisiert werden.
Damit entsteht kein erzwungener Alles-oder-nichts-Wechsel. Die vorhandene Anwendung bleibt während der Transformation als fachliche Referenz verfügbar.
Zusätzlich unterstützt die Entwicklungsumgebung bei der Navigation durch Programme, Copybooks, Unterprogramme und Abhängigkeiten. So wird der Kontext sichtbar, der bei der isolierten Analyse einzelner Dateien leicht verloren geht.
KI-generierte Tests reichen allein nicht aus
Automatisch erzeugte Testfälle können Modernisierungsprojekte erheblich unterstützen. Sie machen bislang ungetestete Programmbereiche sichtbar und beschleunigen den Aufbau einer Testbasis.
Sie dürfen jedoch nicht mit einem unabhängigen Nachweis fachlicher Richtigkeit verwechselt werden.
Wenn dieselbe KI aus dem alten Code sowohl die neue Implementierung als auch die Tests erzeugt, können beide Ergebnisse auf derselben Fehlinterpretation beruhen. Hat das Modell eine Datenstruktur oder Geschäftsregel falsch verstanden, kann sich diese Annahme sowohl im Programm als auch im Test wiederfinden.
Der Test läuft dann erfolgreich durch, bestätigt aber möglicherweise nur die Konsistenz des eigenen Fehlers.
Belastbare Qualitätssicherung benötigt deshalb zusätzliche Referenzen. Dazu gehören bekannte Ergebnisse des Bestandssystems, repräsentative Testdaten, dokumentierte Sonderfälle und das Wissen erfahrener Fachanwender und Entwickler.
EasiRun setzt daher auf den Vergleich des tatsächlichen Verhaltens. Das Bestandssystem und die modernisierte Lösung werden mit definierten Daten und Geschäftsvorfällen ausgeführt. Abweichungen werden sichtbar, bevor sie im Produktivbetrieb zu einem Problem werden.
KI unterstützt bei der Testfallermittlung und Dokumentation. Die fachliche Wahrheit wird jedoch nicht allein aus derselben KI-Analyse abgeleitet, die bereits den neuen Code erzeugt hat.
Neue Technologien sind nicht automatisch die bessere Architektur
In vielen Modernisierungsdarstellungen werden Java, Microservices, Container oder Cloud-Plattformen beinahe automatisch mit geringeren Kosten, höherer Flexibilität und besserer Wartbarkeit verbunden.
Diese Vorteile können eintreten. Sie entstehen aber nicht allein durch die Wahl einer neuen Technologie.
Eine ungünstig strukturierte Anwendung bleibt auch nach einem Plattformwechsel schwer wartbar. Eine nicht verstandene Geschäftslogik wird nicht automatisch klarer, nur weil sie anschließend in Java geschrieben ist. Verteilte Architekturen können zudem neue Abhängigkeiten, zusätzliche Netzwerkkommunikation und höheren Betriebsaufwand erzeugen.
Auch automatisch erzeugter Java-Code ist nicht zwangsläufig eine moderne Java-Anwendung. Häufig bleiben prozedurale Abläufe und ursprüngliche Datenstrukturen zunächst erhalten. Das kann ein sinnvoller Zwischenschritt sein, sollte aber nicht mit dem Abschluss der Modernisierung verwechselt werden.
Der geeignete Zielzustand muss deshalb aus den fachlichen, technischen und wirtschaftlichen Anforderungen des Unternehmens abgeleitet werden.
EasiRun verfolgt keinen vorgegebenen Weg, bei dem jede Anwendung zwangsläufig neu geschrieben oder in die Cloud verlagert werden muss. Je nach Ausgangslage kann eine Modernisierung auf der bestehenden Plattform, eine Integration über APIs, eine schrittweise Transformation oder eine vollständige Neuausrichtung sinnvoll sein.
Reproduzierbare Transformation statt Blackbox
Bei umfangreichen Modernisierungsprojekten müssen Änderungen nachvollziehbar und wiederholbar bleiben.
EasiRun/SMART arbeitet dafür mit definierten Transformationsregeln. Der Quellcode wird strukturiert analysiert und auf syntaktischer sowie semantischer Ebene verändert. Unter identischen Voraussetzungen entstehen reproduzierbare Ergebnisse.
Das ist besonders wichtig, wenn eine Anpassung nicht nur ein einzelnes Programm, sondern mehrere Hundert oder Tausend Komponenten betrifft. Eine Transformationsregel kann geprüft, verbessert und anschließend konsistent auf den relevanten Bestand angewendet werden.
KI kann dabei helfen, Muster zu erkennen, Regeln vorzuschlagen und auffällige Konstrukte zu identifizieren. Die eigentliche Transformation bleibt dennoch erklärbar und überprüfbar.
KI ist ein Werkzeug innerhalb des Modernisierungsprozesses
EasiRun versteht künstliche Intelligenz als leistungsstarke Ergänzung etablierter Modernisierungsmethoden und als wichtigen Treiber für innovative Transformationsprojekte.
KI kann Quellcode erklären, Dokumentationen erzeugen, Abhängigkeiten untersuchen, Testfälle vorschlagen und Entwickler bei der Umsetzung unterstützen. Damit kann sie Geschwindigkeit und Transparenz deutlich erhöhen.
Sie ersetzt jedoch nicht die Bewertung durch Menschen, die das fachliche Umfeld, den Betrieb und die Risiken einer Anwendung kennen.
Erfahrene Entwickler und Fachanwender besitzen Wissen, das nicht vollständig im Quellcode enthalten ist. Sie kennen seltene Geschäftsvorfälle, betriebliche Besonderheiten und historische Entscheidungen. Dieses Wissen muss systematisch in den Modernisierungsprozess einbezogen werden.
Der Mehrwert für Unternehmen entsteht deshalb nicht dadurch, dass möglichst schnell möglichst viel COBOL in Java übersetzt wird.
Er entsteht durch eine belastbare Sicht auf die Anwendungslandschaft, nachvollziehbare Transformationsschritte, den Erhalt bewährter Geschäftslogik und eine Qualitätssicherung, die fachliche Gleichheit tatsächlich überprüft.
Modernisierung ist mehr als Übersetzung
KI wird die Modernisierung von Legacy-Anwendungen nachhaltig verändern. Sie wird Analysen beschleunigen, Wissen leichter zugänglich machen und Entwickler bei vielen Aufgaben unterstützen.
Die grundlegenden Anforderungen eines Modernisierungsprojekts bleiben jedoch bestehen.
Eine Anwendung muss im Zusammenhang verstanden werden. Abhängigkeiten müssen sichtbar sein. Die Zielarchitektur muss zu den tatsächlichen Anforderungen passen. Transformationen müssen nachvollziehbar bleiben, und die Ergebnisse müssen fachlich überprüft werden.
EasiRun verbindet dafür moderne KI-Möglichkeiten mit langjähriger Legacy-Erfahrung, spezialisierten Technologien und einem schrittweisen Vorgehen.
Denn die entscheidende Frage lautet nicht, wie schnell ein Werkzeug COBOL in Java übersetzen kann.
Die entscheidende Frage lautet, ob das Unternehmen anschließend eine Anwendung besitzt, die fachlich korrekt, technisch beherrschbar und langfristig weiterentwickelbar ist.