Wie KI hilft, die Kostenschwelle bei der COBOL-Modernisierung senkt

COBOL ist überall. Es verarbeitet schätzungsweise 95 % der Transaktionen an Geldautomaten in den USA. Hunderte Milliarden COBOL-Zeilen werden täglich im Produktivsyste ausgeführt und treiben kritische Systeme in der Finanzwelt, für Fluggesellschaften und Behörden an.

Trotzdem sinkt die Zahl der Personen, die es verstehen, jedes Jahr.

Die Entwickler, die diese Systeme entwickelt haben, sind vor Jahren in den Ruhestand gegangen, und das institutionelle Wissen, über das sie verfügten, ging mit ihnen. Der Produktionscode wurde über Jahrzehnte hinweg immer wieder geändert, aber die Dokumentation konnte nicht mithalten. In der Zwischenzeit bilden wir nicht genug Nachwuchskräfte aus – COBOL wird nur an einer Handvoll Universitäten gelehrt, und Ingenieure zu finden, die es lesen können, wird immer schwieriger.

Wie können Unternehmen ihre Systeme angesichts dieser Hindernisse modernisieren, ohne die über Jahrzehnte angesammelte Zuverlässigkeit, Verfügbarkeit und Daten zu verlieren? Und ohne etwas kaputt zu machen?

Warum die Modernisierung von COBOL anders ist

Die COBOL-Modernisierung unterscheidet sich grundlegend vom typischen Refactoring von Legacy-Code. Es geht nicht nur darum, vertrauten Code zu optimieren, sondern man muss Reverse Engineering der Geschäftslogik von Systemen durchführen, die entwickelt wurden, als Nixon Präsident war. Man muss Abhängigkeiten entwirren, die sich über Jahrzehnte entwickelt haben, und institutionelles Wissen übersetzen, das jetzt nur noch im Code selbst vorhanden ist.

Die Modernisierung eines COBOL-Systems erforderte einst ganze Heerscharen von Beratern, die viele Jahre damit verbrachten, Workflows abzubilden. Dies führte zu langen Projekten und hohen Kosten, die nur wenige bereit waren auf sich zu nehmen.

KI ändert das.

Tools wie Claude Code können die Explorations- und Analysephasen automatisieren, die den Großteil des Aufwands bei der COBOL-Modernisierung ausmachen. Diese Tools können:

1. Abhängigkeiten über Tausende von Codezeilen hinweg abbilden
2. Workflows dokumentieren, an die sich niemand mehr erinnert
3. Risiken identifizieren, für deren Aufdeckung menschliche Analysten Monate benötigen würden
4. Teams umfassende Informationen bereitstellen, die sie für fundierte Entscheidungen benötigen

Mit KI können Teams ihre COBOL-Codebasis in ein paar Quartalen anstatt in Jahren modernisieren.

Wie KI die Modernisierung von COBOL verändert

KI zeichnet sich durch die Optimierung der Aufgaben aus, die eine Modernisierung von COBOL früher unbezahlbar gemacht hätten. Dadurch kann sich Ihr Team auf Strategie, Risikoeinschätzung und Geschäftslogik konzentrieren, während KI die Codeanalyse und Implementierung automatisiert.

Automatisierte Exploration und Analyse

KI liest zunächst Ihre gesamte COBOL-Codebasis und bildet die Struktur ab. 

Es identifiziert Programmeinstiegspunkte, verfolgt Ausführungspfade durch aufgerufene Unterprogramme, bildet Datenflüsse zwischen den Modulen ab und dokumentiert Abhängigkeiten, die sich über Hunderte von Dateien erstrecken.

Diese Art von Abbildung geht über einfache Aufrufgraphen hinaus. Gemeinsam genutzte Datenstrukturen, Dateioperationen, die eine Kopplung zwischen Modulen erstellen, Initialisierungssequenzen, die das Laufzeitverhalten beeinflussen – diese impliziten Abhängigkeiten werden in der statischen Analyse nicht angezeigt, da es sich um Daten handelt, die über Dateien, Datenbanken oder den globalen Zustand gemeinsam genutzt werden. Sie sind auch genau der Grund, warum die COBOL-Modernisierung so riskant ist, weshalb die automatische Erkennung wichtig ist: sie findet diese verborgenen Beziehungen, bevor sie während der Migration Probleme verursachen.

Aus dieser Analyse ergibt sich auch eine Workflow-Dokumentation. 

Wenn man versteht, wie sich Daten von der Eingabe bis zur Ausgabe in einem System bewegen, kann KI Diagramme und schriftliche Beschreibungen von Verarbeitungspipelines erstellen, an deren Erstellung sich niemand erinnert, die aber alle brauchen.

Risikoanalyse und Chancenkartierung

Wenn der Überblick über die Codebasis erstellt ist, kann KI beurteilen, welche Komponenten sicher verschoben werden können und welche mit Vorsicht behandelt werden müssen. Die Modernisierung von Modulen mit vielen Abhängigkeiten kann riskanter sein. Isolierte Komponenten erweisen sich als geeignete Kandidaten für eine frühzeitige, unabhängige Modernisierung. Doppelte Logik weist auf Möglichkeiten für Refactoring hin. Bereiche, in denen sich technische Schulden angesammelt haben, werden dokumentiert, bevor sie zu Migrationsüberraschungen werden.

Strategische Planung mit Expertenaufsicht

Hier kommt das menschliche Urteilsvermögen ins Spiel. Ihre COBOL-Ingenieure bringen das nötige Verständnis für regulatorische Anforderungen, geschäftliche Prioritäten, betriebliche Einschränkungen und Risikotoleranz ein, das KI nicht einbringen kann.

In der Planungsphase wird eine detaillierte Roadmap entwickelt, die die Modernisierungsarbeiten strategisch sequenziert:

• KI schlägt Prioritäten auf der Grundlage der während der Analyse identifizierten Risiken, Abhängigkeiten und Komplexität vor.
• Ihr Team schaut sich diese Empfehlungen an und entscheidet Grundlage des geschäftlichen Nutzens, des technischen Risikos und der Prioritäten des Unternehmens, welche Komponenten zuerst modernisiert werden sollen.
• Dies ist auch der Zeitpunkt, an dem Ihr Team die Zielarchitektur, Code-Standards und Integrationsanforderungen für modernisierte Komponenten definiert.
  

Code-Tests und -Validierung werden ebenfalls definiert, bevor Codeänderungen vorgenommen werden:

• Die KI entwirft vorläufige Funktionstests, die überprüfen, ob migrierter Code identische Ergebnisse liefert wie das Legacy-COBOL. 
• Ihr Team entscheidet, ob diese Tests ausreichend sind, welche Geschäftsszenarien eine manuelle Validierung durch Experten benötigen und welche Performance-Benchmarks die modernisierten Komponenten erfüllen müssen.

Inkrementelle Implementierung mit kontinuierlicher Validierung

Die Umsetzung erfolgt jeweils mit einer Komponente, wobei jeder Schritt validiert wird. KI übersetzt COBOL-Logik in moderne Sprachen, erstellt API-Wrapper für Legacy-Komponenten, die an Ort und Stelle bleiben, und erstellt das Gerüst, um während der Übergangszeit alten und neuen Code nebeneinander auszuführen.

Jeder Schritt ist entweder erfolgreich und wird umgesetzt, oder er schlägt fehl und wird korrigiert, wobei die Auswirkungen klein bleiben. 

Es kommt niemals zu massiven Änderungen, bei denen ein Scheitern das Zunichtemachen wochenlanger Arbeit bedeuten würde. Da Ihr Team sieht, dass modernisierte Komponenten Tests bestehen, gewinnt es an das nötige Vertrauen, um zunehmend komplexere Teile des Systems anzugehen.

Starten Sie Ihre COBOL-Modernisierung

Der oben beschriebene Ansatz funktioniert für COBOL-Systeme jeder Größe. 

Tools wie Claude Code können einen Großteil der beschriebenen Explorations- und Analysearbeit automatisieren, sodass Ihr Team das nötige Verständnis erhält, um Migrationen zuversichtlich zu planen und auszuführen.

Sie können mit einer einzelnen Komponente oder einem Workflow beginnen, der klare Grenzen und moderate Komplexität hat. Sie können KI verwenden, um diese Komponenten gründlich zu analysieren und zu dokumentieren, die Modernisierung mit Ihren Ingenieuren zu planen, den Prozess schrittweise mit Tests in jedem Schritt umzusetzen und alles sorgfältig zu validieren. Dies stärkt das organisatorische Vertrauen und zeigt die erforderlichen Anpassungen für Ihre Systeme auf.

Die Wirtschaftlichkeit der COBOL-Modernisierung hat sich geändert. KI macht das Ganze wirtschaftlich, indem sie Aufgaben automatisiert, die früher ganze Heerscharen von Beratern erforderten, so dass Ihre Ingenieure die Migrationsentscheidungen treffen können, die ihr Fachwissen erfordern.

Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung finden Sie im Playbook zur Code-Modernisierung.

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