KI-gestützte Software-Analyse & Modernisierung

Gewachsene Softwarelandschaften stellen Unternehmen vor große Herausforderungen: mangelnde Dokumentation, unklare Abhängigkeiten und fehlende Transparenz über den tatsächlichen Zustand der Systeme machen Modernisierungs- und Restrukturierungsvorhaben aufwändig, fehleranfällig und teuer. 

Dieses Projekt setzt genau hier an und entwickelt gemeinsam mit Partnern KI-gestützte Lösungen, die eine fundierte Analyse von Softwarelandschaften ermöglichen, den Modernisierungsprozess messbar beschleunigen und Unternehmen klare Entscheidungsgrundlagen liefern.

Die technische Basis des Projekts bilden Large Language Models (LLMs), Knowledge Graphen sowie eine ausgiebige Datenanalyse. Darauf aufbauend werden gemeinsam mit Partnern KI-gestützte Lösungen entwickelt, die auf die jeweilige Softwarelandschaft und die individuellen Ziele des Unternehmens zugeschnitten sind. Zwei mögliche Ansätze illustrieren, wie dies in der Praxis aussehen kann.

Automatische Code-Dokumentation

Fehlende oder veraltete Dokumentation ist eines der größten Hindernisse bei der Analyse und Weiterentwicklung von Software. Entwickler verbringen einen Großteil ihrer Zeit damit, bestehenden Code zu verstehen, statt ihn weiterzuentwickeln. Hier setzt die automatische Code-Dokumentation an: 

Code wird eingelesen, von einem LLM analysiert und in verständlicher natürlicher Sprache dokumentiert. Dabei werden Abhängigkeiten zwischen Modulen, Business Rules und technische Strukturen systematisch extrahiert. Das Ergebnis ist eine strukturierte Wissensdatenbank, die als verlässliche Grundlage für alle weiteren Schritte dient und wertvolles implizites Wissen im Unternehmen sichert.

KI-basierte Kategorisierung

Nicht jedes Programm oder Modul einer Softwarelandschaft muss modernisiert oder weiterentwickelt werden. Viele Programme sind veraltet, kaum genutzt oder funktional bereits anderweitig abgedeckt. Ohne systematische Analyse werden diese Erkenntnisse jedoch oft erst spät und damit kostspielig gewonnen. Ein KI-gestütztes Kategorisierungs-Tool klassifiziert Programme automatisch anhand von Kategorien, die vorab gemeinsam mit dem Unternehmen definiert werden und dessen individuelle Strategie widerspiegeln. So lässt sich frühzeitig ermitteln, welche Teile der Softwarelandschaft handlungsbedürftig sind und welche nicht. Unternehmen können damit ihre Roadmap gezielt priorisieren, Ressourcen effizient einsetzen und den Nutzen ihrer Modernisierungsinitiative deutlich steigern.