KI-gestützte Modernisierung von Software

Warum Software modernisieren?

Viele Unternehmen arbeiten noch mit Legacy-Systemen, die schwer wartbar sind und mit den heutigen Anforderungen nicht mehr mitkommen.

Mit KI-gestützter Modernisierung bringen wir bestehende Anwendungen auf den neuesten Stand – ohne alles neu bauen zu müssen.

Was Sie davon haben:

• Weniger Betriebskosten durch optimierte Architekturen
• Bessere Performance & Skalierbarkeit mit modernen Technologien
• Automatisierte Prozesse durch Machine Learning Integration
• DSGVO-konforme Datenverarbeitung und mehr Sicherheit
• Schneller neue Features ausliefern
• Bessere User Experience durch moderne Technologien

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Wo wir das einsetzen

1. Cloud-Migration

Wir migrieren bestehende Anwendungen in moderne Cloud-Architekturen (AWS, Azure, GCP).

Was wir machen:

• Containerisierung (Docker, Kubernetes)
• Microservices-Architektur
• KI-gestützte Lastverteilung und Performance-Optimierung
• Serverless Computing
• Database Migration & Optimization
• CI/CD Pipeline Setup

Vorteile:

• Skaliert nach Bedarf
• Pay-as-you-go Kostenmodell
• Höhere Verfügbarkeit und weniger Ausfälle
• Automatische Updates und Patches

2. Prozessautomatisierung

Mit KI & Automatisierung modernisieren wir interne Prozesse:

• Automatisierte Dokumentenverarbeitung mit OCR und NLP
• Chatbots für Support und Verwaltung mit GPT-Integration
• Predictive Maintenance in Produktionssystemen
• Workflow-Automatisierung für wiederkehrende Aufgaben
• Intelligente Datenvalidierung und -migration

Mehr über Prozessautomatisierung

3. Datenanalyse & Reporting

Ältere Systeme haben oft ungenutzte Datenbestände.

Mit Predictive Analytics und Business Intelligence Dashboards holen wir versteckte Potenziale raus:

• Real-time Dashboards und Visualisierungen
• Predictive Analytics für bessere Entscheidungen
• Automatisierte Reports und Insights
• Data Warehouse Modernisierung
• ETL-Prozesse mit KI-Optimierung

Zu unseren Datenanalyse-Services

4. API-Modernisierung

• Legacy-APIs in moderne REST/GraphQL APIs überführen
• API-Gateway Implementation
• Rate Limiting und Security
• Dokumentation mit OpenAPI/Swagger

5. KI-Coding-Agents für beschleunigte Modernisierung

Wir setzen moderne Large Language Models (LLMs) ein, die auf Code-Generierung und -Analyse spezialisiert sind:

Unsere KI-Coding-Tools:

• Claude Sonnet für komplexe Code-Refactoring-Aufgaben
• GitHub Copilot Enterprise für Team-weite Code-Assistenz
• Cursor AI für intelligente Code-Vervollständigung
• Amazon CodeWhisperer für AWS-optimierten Code
• Custom-trained Coding Agents für Ihre spezifische Codebasis

Anwendungsfälle:

• Automatisierte Code-Migration: z.B. Java 8 zu Java 21, Python 2 zu Python 3
• Legacy-Code-Analyse: Verstehen von undokumentiertem Code
• Code-Übersetzung: Umschreiben in moderne Sprachen/Frameworks
• Dokumentations-Generierung: Automatische API-Dokumentation und Code-Kommentare
• Test-Generierung: Unit Tests und Integration Tests automatisch erstellen
• Security-Scanning: KI-gestützte Erkennung von Sicherheitslücken
• Performance-Optimierung: Identifikation und Behebung von Bottlenecks

Vorteile von KI-Coding-Agents:

• Bis zu 50% schnellere Entwicklung durch intelligente Code-Assistenz
• Höhere Code-Qualität durch automatisierte Reviews und Best Practices
• Konsistente Code-Standards über das gesamte Team
• Reduzierte technische Schulden durch kontinuierliche Optimierung
• Wissensbewahrung auch bei Legacy-Systemen ohne Dokumentation

6. Intelligente Code-Refactoring & Technische Schulden

Mit AI-powered Code Analysis modernisieren wir Ihre Codebasis systematisch:

• Automatisierte Abhängigkeits-Analyse und Modernisierungsempfehlungen
• Technische Schulden quantifizieren und priorisieren
• Performance-Bottlenecks aufdecken mit ML-basierten Profiling-Tools
• Sicherheitslücken finden und automatisch Fixes vorschlagen
• Code-Smells identifizieren und Refactoring-Strategien entwickeln
• Dead Code Detection und automatisches Cleanup

Unser Modernisierungs-Prozess

Phase 1: Analyse & Assessment

• Bestandsaufnahme der aktuellen Systeme
• Technologie-Stack Evaluierung
• Identifikation von Modernisierungspotentialen
• Kosten-Nutzen-Analyse
• Roadmap-Entwicklung

Phase 2: Strategie & Planung

• Architektur-Design
• Technologie-Auswahl
• Migrations-Strategie (Big Bang vs. Inkrementell)
• Risiko-Assessment
• Test-Strategie

Phase 3: Implementation

• Agile Entwicklung in Sprints
• Continuous Integration/Deployment
• Regelmäßige Stakeholder-Updates
• Qualitätssicherung
• Performance-Tests

Phase 4: Migration & Go-Live

• Datenmigration
• Parallelbetrieb (falls erforderlich)
• User Training
• Go-Live Support
• Monitoring Setup

Phase 5: Betrieb & Optimierung

• 24/7 Monitoring
• Performance-Optimierung
• Feature-Erweiterungen
• Continuous Improvement

Praxisbeispiel 1: Legacy-Code-Modernisierung mit KI-Agents

Ein Finanzdienstleister hatte eine 15 Jahre alte Java-Anwendung mit über 500.000 Zeilen Code, die niemand mehr vollständig verstand.

Ausgangssituation:

• Undokumentierter Legacy-Code ohne ursprüngliche Entwickler
• Technische Schulden von geschätzten 2.000 Entwicklertagen
• Sicherheitslücken in veralteten Bibliotheken
• Keine Unit Tests (0% Code Coverage)
• Unmögliche Wartung - jede Änderung ein Risiko

Unsere KI-gestützte Lösung:

• Claude Sonnet 3.5 zur Code-Analyse und -Dokumentation
• Automatische Test-Generierung mit AI-Agents (erreicht 85% Coverage)
• Dependency-Update mit automatischer Kompatibilitätsprüfung
• Code-Refactoring in moderne Java-Patterns
• Microservices-Extraktion aus dem Monolithen

KI-Tools im Einsatz:

• CodeQL & Claude für Security-Analyse
• GitHub Copilot für Test-Generierung
• Custom LLM trainiert auf die Codebasis für Context-Aware Refactoring
• Automated PR-Reviews durch KI-Agents

Ergebnisse:

• 80% weniger technische Schulden in 6 Monaten
• 85% Code Coverage durch automatisch generierte Tests
• 60% schnellere Feature-Entwicklung
• Zero Critical Security Issues nach Modernisierung
• Vollständige Dokumentation automatisch generiert
• ROI in 10 Monaten

Praxisbeispiel 2: ERP-Modernisierung in der Industrie

Ein mittelständisches Industrieunternehmen arbeitete mit einem veralteten ERP-System aus den 2000er Jahren.

Ausgangssituation:

• Hohe Wartungskosten (80.000€/Jahr)
• Langsame Prozesse (30+ Sekunden für Reports)
• Keine Mobile-Unterstützung
• Schwierige Integration neuer Module
• Veraltete Technologie (kein Support mehr)

Unsere Lösung:

• Migration in die Azure Cloud
• Integration von KI für Predictive Maintenance
• Modernisierung des UI/UX
• Mobile App für Außendienst
• Real-time Dashboards

Ergebnisse:

• 30% weniger Ausfälle durch Predictive Maintenance
• 25% Kostenersparnis durch optimierte Cloud-Ressourcen
• 80% schnellere Reports (von 30s auf 6s)
• 40% höhere Mitarbeiterzufriedenheit durch moderne UI
• ROI in 18 Monaten

Weitere Referenzen ansehen

Technologien & Tools

KI-Coding-Agents & LLMs

• Claude Sonnet 3.5 (Anthropic) - Führend in Code-Verständnis und Refactoring
• GitHub Copilot Enterprise - Team-weite Code-Assistenz
• GPT-4 & GPT-4 Turbo (OpenAI) - Für Code-Generierung und -Analyse
• Amazon CodeWhisperer - AWS-optimierte Code-Vorschläge
• Cursor AI - Intelligenter Code-Editor mit KI-Integration
• Tabnine - Context-aware Code-Completion
• Replit Ghostwriter - Collaborative AI Coding
• Custom fine-tuned Models für spezifische Codebasen

Code-Analyse & Qualität

• SonarQube mit KI-Erweiterungen
• DeepCode (jetzt Snyk Code) - ML-basierte Sicherheitsanalyse
• CodeGuru (AWS) - KI-powered Code Reviews
• Sourcery - Automatisches Python Refactoring
• CodeQL - Semantische Code-Analyse

Cloud-Plattformen

• Amazon Web Services (AWS)
• Microsoft Azure
• Google Cloud Platform (GCP)
• Private Cloud Lösungen

Container & Orchestrierung

• Docker
• Kubernetes
• Docker Swarm
• Red Hat OpenShift

Programmiersprachen & Frameworks

• Python, Java, .NET
• Node.js, React, Angular
• Moderne Backend-Frameworks
• API-First Development

KI & Machine Learning

• TensorFlow, PyTorch
• Scikit-learn
• Azure ML, AWS SageMaker
• Custom ML Models

Datenbanken

• PostgreSQL, MySQL
• MongoDB, Redis
• Cloud-native Databases
• Data Lakes & Warehouses

Modernisierungs-Strategien

1. Rehosting (“Lift & Shift”)

Schnelle Migration in die Cloud ohne Code-Änderungen.

• Vorteil: Schnell und risikoarm
• Nachteil: Nutzt Cloud-Vorteile nicht voll aus

2. Replatforming

Migration mit minimalen Anpassungen für Cloud-Optimierung.

• Vorteil: Balance zwischen Geschwindigkeit und Cloud-Benefits
• Empfohlen für: Modernisierung mit überschaubarem Budget

3. Refactoring/Re-architecting

Umfassende Code-Modernisierung und Architektur-Änderungen.

• Vorteil: Maximale Nutzung moderner Technologien
• Empfohlen für: Langfristige Investition in Zukunftsfähigkeit

4. Rebuilding

Neuentwicklung mit modernen Technologien, alte Funktionalität beibehalten.

• Vorteil: Komplett moderne Basis
• Empfohlen für: Veraltete Systeme ohne Dokumentation

5. Replacing

Austausch durch Standard-Software oder SaaS-Lösungen.

• Vorteil: Sofort moderne Lösung
• Empfohlen für: Nicht-strategische Systeme

Warum Datenfreund?

Expertise & Erfahrung

• 10+ Jahre Erfahrung in Softwaremodernisierung
• Hunderte erfolgreich modernisierte Systeme
• Branchenübergreifende Expertise

Einzigartige Kombination

• KI-Expertise trifft klassische IT-Erneuerung
• Moderne Technologien mit bewährten Methoden
• Innovation mit Stabilität vereint

Globale Ressourcen

• Internationale Teams mit Nearshore-Kapazitäten
• 24/7 Support möglich
• Skalierbare Team-Größen

Sicherheit & Compliance

• Fokus auf Sicherheit & DSGVO-Compliance
• ISO-zertifizierte Prozesse
• Security-First Ansatz
• Regelmäßige Audits

Agile Methodik

• Transparente Entwicklung
• Regelmäßige Releases
• Kontinuierliches Feedback
• Flexible Anpassungen

Mehr über uns

Häufige Fragen (FAQ)

Wie lange dauert eine Modernisierung?

Die Dauer hängt von der Komplexität ab: von 3 Monaten (kleinere Systeme) bis 18+ Monaten (Enterprise-Anwendungen).

Was kostet eine Softwaremodernisierung?

Projekte starten ab 50.000€. Wir erstellen nach dem Assessment eine detaillierte Kostenschätzung.

Kann während der Modernisierung weitergearbeitet werden?

Ja, wir nutzen inkrementelle Migrations-Strategien, sodass Ihr Betrieb weiterlaufen kann.

Wie wird Datensicherheit gewährleistet?

Wir folgen höchsten Sicherheitsstandards, DSGVO-Compliance und führen regelmäßige Security-Audits durch.

Welche Systeme können modernisiert werden?

Praktisch alle: von alten Mainframe-Systemen über Desktop-Anwendungen bis zu Web-Applikationen.

Kostenloser Modernisierungs-Check

Wir bieten einen kostenlosen initialen Assessment-Workshop an:

1. Analyse Ihrer Ist-Situation (2-4 Stunden)
2. Identifikation von Quick Wins
3. Grobe Kosten- und Zeitschätzung
4. Empfohlene Modernisierungsstrategie

Kein Risiko, keine Verpflichtung.

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