Potenzial und Herausforderungen der KI-gestützten COBOL-Modernisierung

Die Welt der Informationstechnologie erlebt eine fortwährende Transformation, die durch den rasanten Fortschritt im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) maßgeblich vorangetrieben wird. Eine aktuelle Entwicklung, die weitreichende Diskussionen ausgelöst hat, betrifft die Modernisierung von COBOL-Systemen mittels KI. Die Behauptungen des KI-Unternehmens Anthropic, sein Tool Claude Code könne die COBOL-Modernisierung erheblich beschleunigen, haben zu einer bemerkenswerten Marktreaktion geführt und werfen Fragen zur Zukunft etablierter Geschäftsmodelle auf.

Die Herausforderung der COBOL-Modernisierung

COBOL (Common Business-Oriented Language) ist eine Programmiersprache, die bereits in den späten 1950er Jahren entwickelt wurde. Trotz ihres Alters ist COBOL nach wie vor ein integraler Bestandteil zahlreicher kritischer IT-Infrastrukturen weltweit. Schätzungen zufolge laufen Hunderte von Milliarden Zeilen COBOL-Code täglich in Produktionsumgebungen, insbesondere in den Finanz-, Versicherungs- und Regierungssektoren. Allein in den USA sollen etwa 95 % der Geldautomaten-Transaktionen auf COBOL basieren.

Die Aufrechterhaltung und Modernisierung dieser Systeme stellt Unternehmen vor erhebliche Herausforderungen. Ein zentrales Problem ist der schwindende Pool an Entwicklern mit umfassenden COBOL-Kenntnissen. Viele der ursprünglichen Entwickler, die diese Systeme aufgebaut haben, sind im Ruhestand, und neue Generationen von Programmierern werden in der Regel in moderneren Sprachen wie Python oder Java ausgebildet. Dieser Fachkräftemangel hat die COBOL-Modernisierung zu einem kostspieligen und zeitintensiven Unterfangen gemacht, das oft den Einsatz großer Beratungsarmeen über Jahre hinweg erforderte.

Anthropics Ansätze und die Marktreaktion

In diesem Kontext trat Anthropic mit der Behauptung an die Öffentlichkeit, sein KI-Tool Claude Code könne diesen Prozess revolutionieren. Laut Anthropic ist Claude Code in der Lage, Abhängigkeiten in großen Mengen von COBOL-Code zu analysieren, Arbeitsabläufe zu dokumentieren und Risiken schneller zu identifizieren als menschliche Analysten. Dies soll es Teams ermöglichen, COBOL-Codebasen in Monaten statt in Jahren zu modernisieren.

Die Reaktion des Marktes auf diese Ankündigung war signifikant. Die Aktien des Technologiekonzerns IBM verzeichneten einen der stärksten Tagesrückgänge seit über 25 Jahren, mit einem Kurssturz von etwa 13 %. Dieser Einbruch wird direkt mit den Befürchtungen der Anleger in Verbindung gebracht, dass KI-gestützte Tools traditionelle, beratungsintensive Modernisierungsprojekte, die einen Teil der IBM-Umsätze ausmachen, obsolet machen könnten. Auch andere IT-Dienstleister wie Accenture und Cognizant erlebten Kursrückgänge, was auf eine breitere Neubewertung des Beratungsmodells im Bereich der Altsystemmodernisierung hindeutet.

Die Rolle von IBM und die Nuancen der Debatte

Es ist wichtig hervorzuheben, dass IBM selbst bereits seit einiger Zeit an KI-gestützten Lösungen zur COBOL-Modernisierung arbeitet. Das Unternehmen bietet beispielsweise den "watsonx Code Assistant for Z" an, der generative KI nutzt, um COBOL-Code in Java zu übersetzen und die Modernisierung von Anwendungen zu optimieren. IBMs CEO betonte, dass dieses Tool bereits eine hohe Akzeptanz finde und Kunden es nutzen, um ihre COBOL-Codebasen zu verstehen und Modernisierungsentscheidungen zu treffen.

IBM hat seine Position verteidigt und darauf hingewiesen, dass seine Mainframe-Plattform unabhängig von der verwendeten Programmiersprache – sei es COBOL oder eine andere – dieselbe hohe Leistung und Sicherheit bietet. Der Senior Vice President und Chief Commercial Officer von IBM, Rob Thomas, argumentierte, dass die reine Code-Übersetzung nicht mit der umfassenden Modernisierung einer Plattform gleichzusetzen sei. Er betonte, dass der Wert von IBMs Mainframes nicht allein in der Sprache COBOL liege, sondern im darunterliegenden, vertikal integrierten Stack, der z/OS, Transaktionsverarbeitungsarchitekturen, quantensichere Verschlüsselung und Jahrzehnte der Hardware-Software-Optimierung umfasst. Diese Aspekte würden durch reine Code-Übersetzungstools nicht erfasst.

Darüber hinaus wies Thomas darauf hin, dass ein erheblicher Teil des COBOL-Codes, etwa 40 %, auf verteilten Plattformen wie Windows und Linux läuft und nicht ausschließlich auf Mainframes. Dies relativiert die Annahme, dass die COBOL-Modernisierung primär ein Mainframe-Problem sei.

Praxisbeispiele und Zukunftsperspektiven

Praktische Anwendungen von KI in der COBOL-Modernisierung zeigen bereits vielversprechende Ergebnisse. Die Royal Bank of Canada nutzte IBMs watsonx Code Assistant for Z, um Abhängigkeiten abzubilden und Modernisierungspläne für Kernanwendungen zu erstellen. Die National Organisation for Social Insurance berichtete von einer Reduzierung der Analysezeit für älteren COBOL-Code um 94 %, wodurch eine achtstündige Aufgabe auf etwa 30 Minuten verkürzt werden konnte.

Diese Entwicklungen deuten darauf hin, dass KI das Potenzial hat, die COBOL-Modernisierung nach Jahrzehnten wieder wirtschaftlich praktikabel zu machen. Die zentrale Frage, die sich für Unternehmen wie IBM und den gesamten IT-Sektor stellt, ist, ob diese Entwicklung eine Bedrohung für bestehende Geschäftsmodelle darstellt oder vielmehr eine Beschleunigung der notwendigen Transformationen bedeutet. Der Markt zeigt sich zunehmend sensibel für neue KI-Fähigkeiten, die traditionelle Einnahmequellen beeinflussen könnten. Es bleibt abzuwarten, wie sich die Strategien der Technologieunternehmen angesichts dieser Dynamik weiterentwickeln werden und welche Rolle KI in der zukünftigen Landschaft der Softwareentwicklung und Systemmodernisierung spielen wird.

Bibliografie

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