Was ist AI Modernization?

Für zahlreiche Unternehmen hat Künstliche Intelligenz heute strategische Priorität. Sie investieren in Pilotprojekte, Modelle und Innovationen – dennoch gelingt es vielen KI-Initiativen nicht, einen echten geschäftlichen Mehrwert zu liefern.

Das Problem liegt nur selten in den Fähigkeiten von KI. Die eigentliche Grenze bilden gewachsene Altsysteme, die nicht für eine KI-Transformation im großen Maßstab ausgelegt sind. Genau hier wird AI Modernization zur Grundlage für die Weiterentwicklung der Systemlandschaft.

• AI Modernization bildet die Grundlage für die Transformation von Legacy-Systemen, damit KI sicher und skalierbar eingesetzt werden kann 
• Viele KI-Initiativen scheitern an Einschränkungen in der bestehenden IT-Infrastruktur und fragmentierten Datenquellen 
• Gewachsene Systemarchitekturen erschweren Echtzeitverarbeitung, Integration und KI-gestützte Entscheidungsfindung 
• Moderne Transformationsansätze entwickeln bestehende Systeme gezielt weiter, ohne bewährte Geschäftslogik zu verlieren 
• KI-gestützte Ansätze steigern die Effizienz in der Softwareentwicklung und reduzieren Risiken 
• Eine durchgängige Modernisierung ermöglicht messbare Verbesserungen bei Kosten, Skalierbarkeit und Time-to-Market 

AI Modernization beschreibt den Prozess, bei dem gewachsene Systeme und Datenquellen weiterentwickelt werden, sodass Künstliche Intelligenz in Unternehmensumgebungen sicher, zuverlässig und skalierbar eingesetzt werden kann.

Im Fokus stehen dabei nicht isolierte KI-Modelle, sondern das gesamte Umfeld, in dem KI zum Einsatz kommt. So wird sichergestellt, dass sich intelligente Funktionen nahtlos integrieren lassen, ohne geschäftskritische Systeme zu beeinträchtigen.

Erfahren Sie, wie sich dieser Ansatz in eine umfassendere KI-Modernisierungsstrategie einfügt

Viele KI-Initiativen scheitern, weil Legacy-Systeme den Zugriff auf Daten sowie die Echtzeitintegration und die operative Vernetzung einschränken. Dadurch können KI-Modelle ihr Potenzial im tatsächlichen Geschäftsbetrieb nicht entfalten.

Die Einführung von KI in Unternehmen wirkt auf den ersten Blick unkompliziert. In der Praxis stehen jedoch bestehende Architekturen oft im Weg.

Zentrale Systeme wurden ursprünglich für die Abwicklung von Transaktionen entwickelt – nicht dafür, Daten bereitzustellen oder adaptive, datenbasierte Entscheidungen zu ermöglichen. Geschäftslogik ist tief in den Systemen verankert, Daten liegen verteilt vor und Abhängigkeiten sind häufig nur unzureichend dokumentiert.

Die Folge:

• KI-Modelle bleiben von operativen Systemen entkoppelt
• Daten lassen sich nicht in ausreichendem Umfang nutzen oder validieren
• Erkenntnisse führen nicht zu konkreten Geschäftsergebnissen

Deshalb lassen sich KI-Initiativen oft nicht erfolgreich skalieren.

Legacy-Systeme erschweren die Einführung von KI, da sie den Zugriff auf Daten, die Echtzeitverarbeitung und die Integration von Systemen begrenzen. Dies erschwert die Einbindung von KI in zentrale Geschäftsprozesse

Typische Herausforderungen sind dabei:

• Monolithische Architekturen, die Veränderungen verlangsamen und die Integration erschweren
• Bestehende Middleware und Batch-Verarbeitung, die Echtzeitfähigkeiten einschränken
• Isolierte und inkonsistente Datenmodelle, die die Zuverlässigkeit von KI beeinträchtigen
• Der Mangel an Fachkräften für Altsysteme, der das operative Risiko erhöht

Gleichzeitig stellen regulatorische Anforderungen wie DORA, NIS2 und die DSGVO hohe Ansprüche an Transparenz, Resilienz und Nachvollziehbarkeit – Anforderungen, die viele Altsysteme ohne grundlegende Anpassungen nicht erfüllen können.

AI Modernization bedeutet, Legacy-Systeme gezielt weiterzuentwickeln, bestehende Geschäftslogik zu erhalten, eine tragfähige Datenbasis für KI zu schaffen und intelligente Funktionen direkt in reale Prozesse zu integrieren.

Typische Handlungsfelder sind dabei:

Die Modernisierung von Altsystemen, ohne Geschäftslogik zu verlieren
In bestehenden Systemen steckt oft jahrzehntelang gewachsenes, geschäftskritisches Wissen. Ziel der KI-Modernisierung ist es, diese Logik zu verstehen und zu bewahren – und gleichzeitig die Grundlage für Transformation zu schaffen.

Die Neuausrichtung von Daten als Grundlage für KI
Ohne verlässliche und gut gesteuerte Daten kann KI keinen nachhaltigen Mehrwert liefern. Im Rahmen der Modernisierung werden Datenstrukturen an die Anforderungen von KI im Unternehmen angepasst, fragmentierte Quellen zusammengeführt und klare Governance-Strukturen geschaffen, bevor KI-Lösungen im großen Maßstab eingesetzt werden.

Ermöglichung von skalierbarer und kontrollierter Transformation
Moderne Plattformen und Cloud-Umgebungen schaffen die nötige Flexibilität für KI-Anwendungen, ohne zusätzliche operative Risiken einzugehen.

Die Integration von KI in reale Prozesse
KI entfaltet ihren Nutzen erst dann, wenn Erkenntnisse direkt in Geschäftsprozesse einfließen – nicht, wenn sie isoliert bleiben.

In der Praxis folgt AI Modernization je nach Branche unterschiedlichen Mustern. Entscheidend ist jedoch in jedem Fall, bestehende Systeme gezielt und kontrolliert weiterzuentwickeln, statt sie vollständig zu ersetzen.

• Im Banking wird KI zunehmend zu einer fest verankerten Kompetenz entlang der gesamten Wertschöpfungskette – von jahrzehntealten Mainframe-Kernsystemen über Kanäle und Architekturen bis hin zu Daten. Sie unterstützt Bereiche wie Betrugsprävention und Risikomanagement und wird gleichzeitig genutzt, um Legacy-Systeme zu modernisieren.
• In der Versicherungsbranche hängt die Automatisierung von Schadenprozessen maßgeblich davon ab, Legacy-Systeme und Workflows zu verstehen n – nicht nur Dokumente zu automatisieren.
• In der Fertigungsindustrie setzt Predictive Maintenance voraus, dass KI direkt mit operativen Systemen interagiert.

Bei GFT verbindet AI Modernization fundierte Legacy-Expertise mit einem KI-zentrierten Transformationsansatz. Im Mittelpunkt steht dabei nicht der vollständige Ersatz von Systemen, sondern deren gezielte und kontrollierte Weiterentwicklung.

Ein typisches Vorgehen umfasst dabei die folgenden Schritte:

1. Verstehen und analysieren
    Analyse bestehender Systeme, Abhängigkeiten und eingebetteter Geschäftslogik mithilfe KI-gestützter Tools.
2. Aufbau einer verlässlichen Datenbasis
    Daten konsolidieren und steuern, um Qualität, Verfügbarkeit und Compliance sicherzustellen.
3. Identifikation von Use Cases mit hohem Mehrwert
    KI-Initiativen priorisieren, die früh messbaren geschäftlichen Mehrwert liefern.
4. Modernisierung und Integration
    Systeme schrittweise transformieren und gleichzeitig Echtzeitintegration über APIs und ereignisgesteuerte Architekturen ermöglichen.
5. Sichere Skalierung
    Den Einsatz von KI im Unternehmen kontrolliert und risikoarm ausweiten.

Richtig umgesetzt, ermöglicht AI Modernization schnellere und fundiertere Entscheidungen, reduziert operative Risiken, verringert die Abhängigkeit von Legacy-Know-how und schafft die Grundlage für eine skalierbare Nutzung von KI im gesamten Unternehmen.

• Schnellere und fundiertere Entscheidungen über alle Geschäftsbereiche hinweg
• Reduzierte operative und transformationsbedingte Risiken
• Geringere Abhängigkeit von knappem Know-how im Umgang mit Altsystemen
• Skalierbare Einführung von KI über Teams und Regionen hinweg

Vor allem aber verwandelt AI Modernization Innovation in konkrete Umsetzung, ohne die Stabilität bestehender Systeme zu gefährden.

Unternehmen stehen vor der Herausforderung, komplexe Legacy-Systeme, eingeschränkte Transparenz, regulatorische Anforderungen, Sicherheitsaspekte und den Druck nach einem verlässlichen ROI gleichzeitig zu bewältigen.

Typische Herausforderungen sind:

• Tief verankerte Altsystemarchitekturen mit oft unzureichend dokumentierten Abhängigkeiten
• Begrenzte Transparenz in bestehenden Systemen und der darin enthaltenen Geschäftslogik
• Vorgaben zu Governance, Compliance und Auditierbarkeit, die Veränderungen erschweren
• Der Anspruch, in jeder Phase planbare Ergebnisse und einen messbaren ROI zu erzielen

Deshalb setzen viele Unternehmen zunehmend auf kontrollierte, industrialisierte Transformationsansätze statt auf riskante „Big-Bang“-Ablösungen.

AI Modernization beginnt mit einem klaren Verständnis der bestehenden Systemlandschaft, der Identifikation relevanter Anwendungsfälle und einer schrittweisen, kontrollierten Umsetzung der Transformation.

Ein typisches Vorgehen umfasst:

1. Die Analyse der bestehenden Systeme und ihrer Abhängigkeiten
2. Den Aufbau einer verlässlichen Datenbasis
3. Die Priorisierung von Anwendungsfällen mit hohem Mehrwert
4. Die Schaffung von Voraussetzungen für Echtzeitintegration
5. Die Skalierung durch eine schrittweise Transformation

Viele Unternehmen starten mit einer strukturierten Analyse, um Prioritäten und Risiken klar zu definieren.

Erfolgreiche AI Modernization bedeutet nicht, bestehende Systeme vollständig zu ersetzen. Vielmehr geht es um eine strukturierte Weiterentwicklung von Legacy-Systemen, bei der vorhandene Geschäftslogik erhalten bleibt und gleichzeitig die Grundlage für den Einsatz von KI geschaffen wird.

1. Weiterentwickeln statt ersetzen: Kritische Geschäftslogik bleibt erhalten, unterstützt durch KI-gestützte Verfahren wie Codeanalyse und -transformation.
2. Verlässliche Datenbasis schaffen: Datenquellen müssen zugänglich, konsistent und klar gesteuert sein.
3. Echtzeitintegration ermöglichen: Ablösung reiner Batch-Verarbeitung durch APIs und ereignisgesteuerte Architekturen.
4. Schrittweise umsetzen: Skalierung erfolgt kontrolliert entlang messbarer Meilensteine.

Mit der Wynxx Transformer Edition können Unternehmen die Modernisierung ihrer Altsysteme mithilfe von generativer KI und modernen Softwareentwicklungsansätzen deutlich beschleunigen.

AI Modernization bringt KI- und Datenstrategie sowie die Modernisierung von Altsystemen zusammen und schafft so die Grundlage für den skalierbaren Einsatz von KI im gesamten Unternehmen. Auf diese Weise lassen sich KI-Investitionen skalierbar, klar gesteuert, regulatorisch konform und fest in die zentralen Geschäftsprozesse integriert umsetzen.

Hier entwickelt sich KI von der Experimentierphase zur konkreten Umsetzung – und wird zu einer echten unternehmensweiten Kernkompetenz.