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Legacy-Systeme mit KI analysieren, ohne Scheinsicherheit

KI beschleunigt das Erschließen von Code, Datenmodellen, Schnittstellen und Dokumenten. Sie ersetzt jedoch weder ausführbares Verhalten, Produktionstelemetrie noch das Wissen erfahrener Fachleute. Der Beitrag zeigt ein kontrolliertes Vorgehen, ein realistisches CTPM-Praxisbeispiel und ein konkretes Transferergebnis.

Realistische Unternehmensszene zum Thema Legacy-Systeme mit KI analysieren, ohne Scheinsicherheit
Kurzantwort

KI beschleunigt das Erschließen von Code, Datenmodellen, Schnittstellen und Dokumenten. Sie ersetzt jedoch weder ausführbares Verhalten, Produktionstelemetrie noch das Wissen erfahrener Fachleute.

Was der Begriff tatsächlich bedeutet

Legacy-Analyse beginnt mit Inventar und Hypothesen. KI erklärt Ausschnitte, erzeugt Suchbegriffe und verbindet Hinweise; jede Aussage wird gegen Code, Daten, Tests oder Betrieb belegt.

Warum das im Unternehmen relevant ist

Sicherheit entsteht durch Triangulation: statische Analyse, Laufzeitbeobachtung, Datenprofiling, Interviews und historische Dokumente liefern unterschiedliche Perspektiven.

Kontrolliert vorgehen

Der CTPM-Praxisrahmen für kontrollierbare KI-Anwendungen führt in sieben Schritten von der Aufgabe zur belastbaren Nutzung: Aufgabe verstehen, Kontext und Daten klären, KI gezielt einsetzen, fachlich prüfen, Abweichungen behandeln, verantwortlich freigeben und den Transfer dokumentieren. Er ist ein transparenter Arbeitsrahmen, keine Zertifizierung.

  • Aufgabe und Wirkung festlegen
  • Daten, Kontext und Berechtigung klären
  • Ergebnis gegen fachliche Kriterien prüfen
  • Abweichung, Freigabe und Nachweis regeln

CTPM-Praxisbeispiel

CTPM-Praxisbeispiel: Für ein PL/SQL-System werden Packages, Tabellenzugriffe und Scheduler-Jobs inventarisiert. KI erstellt Hypothesen über Abhängigkeiten; SQL-Abfragen, Ausführungspfade und Entwicklerreview bestätigen oder verwerfen sie.

Qualitäts- und Testkriterien

Die folgenden Kriterien machen die Qualität für diesen Anwendungsfall beobachtbar:

  • Aussagen verlinken auf überprüfbare Artefakte.
  • Statische und dynamische Evidenz werden getrennt.
  • Unbekanntes bleibt ausdrücklich unbekannt.
  • Modernisierungsschritte besitzen Rückfalloption.

Risiken und typische Fehlannahmen

Gefahren sind erfundene Abhängigkeiten, Übersehen dynamischer SQL-Pfade, Verwechslung toten Codes mit Produktivlogik und zu frühe Zielarchitektur.

Beispiel für Ihr Transferergebnis

Transferergebnis: ein Analyse- und Modernisierungsplan mit Systemkarte, Evidenz, Unsicherheiten, Testschutz und priorisierten Veränderungsschritten.

Quellen und Referenzen

  1. NIST: Secure Software Development Framework (SSDF) Version 1.1 (2022)
  2. NIST: Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile (2024)
  3. ISO/IEC/IEEE: 29119 Software Testing (2022)