Wie ein digitaler KI-Kollege komplexe Systemmigrationen beschleunigt
Wenn gewachsene Systeme abgelöst werden, beginnt für viele Teams dieselbe Herausforderung: Wissen ist verteilt, Dokumentation lückenhaft und die Auswirkungen auf bestehende Anwendungen nur schwer überschaubar. In unserem Projekt haben wir dafür ein Tool entwickelt, das Fachwissen, technische Dokumentation und Codeanalyse zusammenführt und daraus konkrete Migrationshilfen ableitet.
Warum wir zentrales Wissen für Software-Entwicklung brauchen?
Immer mehr Unternehmen stehen vor der Herausforderung, große Systemlandschaften in neue Zielarchitekturen zu überführen. Was auf dem Papier nach einer technischen Migration klingt, ist in der Praxis oft deutlich komplexer und bringt Fachlichkeit mit sich. Bestehende Schnittstellen lassen sich nicht einfach ersetzen, fachliche Inhalte verteilen sich auf neue Domänen, Begrifflichkeiten werden unterschiedlich verwendet und das entscheidende Wissen liegt häufig nur bei wenigen Expertinnen und Experten.
Genau darin liegt das eigentliche Problem. Migrationen scheitern selten an fehlender Technologie, sondern oft an fehlender Transparenz und dem Zielbild. Teams müssen zunächst verstehen, welche Altsysteme heute im Einsatz sind, welche neuen Endpunkte künftig relevant werden und welche fachlichen Zusammenhänge dabei berücksichtigt werden müssen. Gleichzeitig fehlt im Tagesgeschäft meist die Kapazität, jede Frage manuell oder über ein Meeting zu klären und Wissen sauber für alle bereitzustellen. Das Ergebnis: hoher Rechercheaufwand, hohe Kosten, uneinheitliche Entscheidungen und unnötige Verzögerungen.
Wir haben festgestellt, dass Unternehmen in solchen Situationen nicht einfach einen weiteren Chatbot brauchen. Sie brauchen einen digitalen Kollegen, der das richtige Wissen zugänglich macht, Zusammenhänge erkennt und konkrete Unterstützung bei Migrationsfragen liefert.
Genau dafür wurde unser Ansatz “X to Knowledge” entwickelt: eine Lösung, die strukturierte Wissensbasis, technische Dokumentation und projektspezifische Codeanalyse miteinander verbindet.
Ein zentraler Baustein ist, die Wissensbasis
Vorhandene Dokumentation, Fachinterviews und Expertenwissen werden so aufbereitet, dass nicht nur Inhalte gesammelt, sondern auch Beziehungen zwischen Begriffen, Synonymen, Migrationspfaden, Endpunkten und IDs abgebildet werden. Dadurch versteht die KI nicht nur einzelne Textstellen, sondern fachliche Zusammenhänge, die besonders wichtig sind, wenn derselbe Sachverhalt in verschiedenen Teams unterschiedlich benannt wird. Genau solche Unterschiede führen in der Praxis oft zu Missverständnissen. Durch die strukturierte Modellierung wird es möglich, bei unterschiedlichen Formulierungen trotzdem konsistente Antworten zum gleichen Thema zu liefern.
Der zweite Baustein ist die automatisierte Codeanalyse. Bestehende Softwareprojekte werden dabei nicht nur oberflächlich betrachtet, sondern strukturiert untersucht. Welche Schnittstellen werden tatsächlich verwendet? Wo bestehen Datenbankzugriffe? Welche externen Services sind betroffen? Aus diesen Informationen entsteht ein Analysemodell des jeweiligen Projekts, das mit dem Migrationswissen verknüpft werden kann. So wird aus abstraktem Wissen konkrete Hilfe für reale Anwendungen.
Darauf aufbauend entstehen mehrere AI-Agent und ein Chat-Interface für Anwender, über das Fragen direkt gestellt werden können. Allgemeine Fragen zur Migration werden auf Basis der Wissensdatenbank beantwortet, während projektspezifische Anfragen zusätzlich die Ergebnisse der Codeanalyse einbeziehen. Ein Orchestrator verbindet beide Perspektiven und leitet daraus konkrete Empfehlungen ab. So geht es nicht mehr nur darum, einen Begriff zu erklären, sondern auch darum, belastbar einzuordnen, was in einem bestimmten Projekt oder einer Anwendung tatsächlich technisch angepasst werden muss.
Entscheidend ist dabei, dass die Lösung keine Blackbox bleibt. Antworten werden mit konkretem Quellenbezug geliefert, Unsicherheiten werden kenntlich gemacht und bei fehlender Datenlage können zuständige Ansprechpartner benannt werden. Ergänzend sorgen Fachtests dafür, die Qualität der Antworten für definierte Use Cases zu prüfen und anschließend die Wissensbasis zu aktualisieren. So hat der Verantwortliche bewussten Einfluss auf die Wissensgrundlage. Die Verantwortung bleibt damit nicht allein bei der KI, sondern in einem klaren Human-in-the-Loop-Prozess.
Was gewinnen wir dadurch wirklich?
Der Nutzen für Unternehmen liegt auf der Hand: Wissen wird zentralisiert und vereinheitlicht, und Entscheidungen können auf einer belastbareren Informationsbasis getroffen werden. Gleichzeitig bleibt Expertenwissen nicht mehr in einzelnen Köpfen, sondern wird dauerhaft langfristig gesichert, dokumentiert und für weitere Projekte wiederverwendbar gemacht.
Das eigentliche Ergebnis ist deshalb mehr als nur ein Tool, das Fragen beantwortet. Es ist eine Lösung, die Wissen digitalisiert, nachhaltige Handlungsempfehlungen ableitet und Teams aus Entwicklung und Business Analyse in die Lage versetzt, komplexe Umstellungen strukturierter, schneller und mit deutlich mehr Sicherheit umzusetzen.