Leitlinien für die Modernisierung von Legacy-Code mit KI

Herausforderungen mit Legacy-Code

Legacy-Code schadet in zweierlei Hinsicht: durch seinen Inhalt und durch sein Umfeld.

Im Code selbst können sich jahrelange verwickelte Abhängigkeiten, versteckte Auswirkungen und veraltete Bibliotheken befinden. Alt-Code wird zudem nur noch unzureichend getestet und es mangelt an einer umfangreichen Dokumentation. Daten und Verhalten sind an überraschenden Stellen miteinander verknüpft; eine scheinbar harmlose Änderung in einem Handler wirkt sich auf Reporting Jobs oder Batch-Schnittstellen aus.

Um den Code herum sind Umgebungen schwer nachzubilden, Bereitstellungen sind anfällig, die Observability ist gering und die Compliance und Sicherheit hinken hinterher. Dies zu beheben ist nicht so einfach wie das Ändern des Codes. Es ist wichtig, SLAs einzuhalten, Risiken zu managen und Teams zu koordinieren, während man den richtigen Ansatz wählt.

Das Schwierigste bei der Arbeit mit anfälligen Systemen ist es, die Reihenfolge der Änderungen – Code, Konfiguration und Daten – richtig zu wählen und sicherzustellen, dass das System weiterhin funktioniert. Das bedeutet, klare Anforderungen festzulegen, vor jeder Änderung Tests durchzuführen, die Arbeit in sichere Schritte zu unterteilen, Daten ohne Probleme zu übertragen und der Versuchung zu widerstehen, alles über Bord zu werfen und von vorne zu beginnen. Teams sollten schrittweise mit Sicherheitsvorkehrungen und Rollback-Mechanismen arbeiten, um Fortschritte zu erzielen, ohne das Unternehmen zu gefährden.

7 Ansätze zur Modernisierung von Legacy-Code

Die Modernisierung von Legacy-Anwendungen umfasst mehr als nur einen Plan zur Neuprogrammierung. Es handelt sich um eine geschäftliche Entscheidung darüber, wie Risiken reduziert, Abläufe verbessert und neue Strategien erschlossen werden können. Ein guter Ausgangspunkt ist die Rationalisierung von Anwendungen.

Erstellen Sie eine Bestandsaufnahme, bewerten Sie jedes System hinsichtlich seines Werts, seiner Wartungskosten, seiner technischen Eignung und seines Geschäftsrisikos und entscheiden Sie dann, in welche Systeme Sie investieren, welche Sie konsolidieren, welche Sie unverändert beibehalten und welche Sie ausmustern möchten. Mit dieser kurzen Liste können die Entwicklungsteams jedes System einem praktischen Modernisierungsweg zuordnen, der zum Budget, Zeitplan und zur Cloud-Roadmap passt.

1. Kapselung

Umhüllen Sie das Altsystem mit stabilen APIs oder Ereignissen, damit Teams neue Funktionen drumherum aufbauen können, ohne den Kern zu verändern. Dies schützt die Anwender vor veralteten Schnittstellen und verschafft Zeit, um tiefgreifendere Änderungen zu planen. Die Kapselung lässt sich oft gut mit einer Strangler-Migration kombinieren, bei der neue Funktionen außerhalb des Systems angesiedelt sind, während alte Funktionen im Laufe der Zeit auslaufen.

2. Rehosting

Verlagern Sie die Workload mit minimalen Codeänderungen auf eine neue Infrastruktur – beispielsweise durch die Verlagerung einer virtuellen Maschine (VM) aus einem Rechenzentrum in die Cloud. Dieser Ansatz bietet schnellere Erfolge in Bezug auf Zuverlässigkeit, Kostentransparenz und grundlegende Automatisierung, aber der Legacy-Code und die Architektur bleiben unverändert. Verwenden Sie diesen Ansatz, wenn Geschwindigkeit wichtig ist und tiefgreifendere Änderungen ein unnötiges Risiko darstellen.

3. Neue Plattform

Wechseln Sie mit kleinen, gezielten Änderungen zu einer modernen Laufzeitumgebung oder einem Managed Service. Häufige Beispiele sind die Migration zu Containern, einer verwalteten Datenbank oder serverlosen Frontdoors wie AWS API Gateway. Dieser Ansatz kann den Betrieb und die Skalierbarkeit verbessern, ohne die Anwendung neu zu gestalten. Dies ist ein solider Mittelweg, der schnell Cloud-Vorteile bietet und nur geringfügige Änderungen am Code erfordert.

4. Refactoring

Restrukturieren Sie den Code, um die Wartbarkeit zu verbessern, ohne das externe Verhalten zu ändern. Refactoring kann das Aufteilen großer Module, das Hinzufügen von Tests, das Entfernen von totem Code und das Aktualisieren von Bibliotheken umfassen. Das Ziel ist es, den Legacy-Code wartungsfreundlicher und sicherer zu machen. Refactoring lohnt sich, wenn die Geschäftslogik noch wertvoll, aber die Codebasis veraltet ist.

5. Neue Architektur

Ändern Sie das Design des Systems, um neue Qualitätsziele wie Skalierbarkeit, Ausfallsicherheit oder Liefergeschwindigkeit zu erreichen. Beispiele hierfür sind die Umstellung von einem Monolithen auf klar abgegrenzte Dienste, die Einführung ereignisgesteuerter Muster oder die Entkopplung von Datenspeichern. Hier leitet die Architektur die Transformation und erschließt oft die größte langfristige Agilität.

6. Neuaufbau

Schreiben Sie die Anwendung von Grund auf neu, wobei Sie den Umfang und das Kernverhalten beibehalten. Dieser Ansatz bietet einen Neuanfang für Technologieentscheidungen und Testverfahren, was die Geschwindigkeit erheblich verbessern kann. Ein Neuaufbau ist am besten geeignet, wenn die aktuelle Implementierung Änderungen blockiert, die Domänenlogik aber weiterhin mit der Arbeitsweise des Unternehmens übereinstimmt.

7. Ersetzen

Das benutzerdefinierte System wird ausgemustert und ein kommerzielles oder SaaS-Produkt eingeführt. Dies kann die laufenden Kosten und Risiken senken, wenn der Markt das bietet, was das Unternehmen benötigt. Der Ersatz der Anwendung eignet sich gut für Standardfunktionen wie HR-, Finanz- oder CRM-Software. Ein Nachteil ist die mögliche fehlende Flexibilität bei Anpassungen, daher sollte die Eignung und Integration des Ersatzes frühzeitig überprüft werden.

Diese Wege schließen sich nicht gegenseitig aus. Viele Teams kapseln zunächst, rehosten oder wechseln auf eine neue Plattform, um den Betrieb zu stabilisieren, und refaktorisieren und überarbeiten dann bestimmte Bereiche. Der Neuaufbau oder Austausch kann erfolgen, sobald das Unternehmen bereit ist. Die Reihenfolge hängt von der Risikotoleranz, den verfügbaren Talenten und der Dringlichkeit der digitalen Transformation ab.

Wie kann KI die Modernisierung von Legacy-Code ermöglichen?

KI ist kein Zauberstab. Sie ist ein effizienter Kollege, der alles liest, perfekte Notizen macht und die langweiligen Aufgaben ohne zu murren erledigt. Richtig eingesetzt, verkürzt KI die Modernisierung des Codes. Im Folgenden finden Sie acht praktische Beispiele für KI-gestützte Codemodernisierungsaufgaben, die von Claude Code generiert wurden.

1. Verwandeln Sie Legacy-Code in lebendige Spezifikationen und Tests

Erfassen Sie, was das System heute tatsächlich tut, in einfacher Sprache und ausführbaren Tests. Dieser Ansatz friert das aktuelle Verhalten ein, sodass Entwickler die Struktur verbessern, Designprobleme beheben oder Technologien ändern können, ohne Geschäftsregeln zu verlieren.

Prompt:

Scanne ./cobol/ und ./jcl/ sowie Beispielausgaben in ./samples/ratings.csv. Erstelle eine prägnante Spezifikation der Bewertungsregeln und ein Python-Testpaket, das das aktuelle Verhalten festhält. Verwende Golden Files basierend auf ratings.csv. Achte auf eine geschäftsfreundliche Sprache.

Ausgabe:

Premium rules v1
- If driver_age < 25 and vehicle_class in {"sport","performance"} apply surcharge S3 = 0.12
- If prior_claims >= 2 apply penalty P2 = 0.07
- Multi-vehicle discount 0.05 if household_vehicles >= 2
- Round to nearest cent after all adjustments

# tools/build_golden.py
import csv, json, os
os.makedirs("tests/golden", exist_ok=True)
with open("samples/ratings.csv") as f:
    for i,row in enumerate(csv.DictReader(f), start=1):
        case = {"input": row, "expected_total": float(row["total_premium"])}
        with open(f"tests/golden/case_{i}.json","w") as o:
            json.dump(case, o, indent=2)
print("golden files written")

# tests/test_rating_rules.py
import glob, json, math
from legacy_adapter import calc_premium  # wrapper around COBOL batch calc

def cases():
    for path in glob.glob("tests/golden/*.json"):
        with open(path) as f:
            yield path, json.load(f)

def money_eq(a, b): return math.isclose(a, b, rel_tol=0, abs_tol=0.01)

def test_golden_parity():
    for path, case in cases():
        got = calc_premium(case["input"])
        assert money_eq(got, case["expected_total"]), f"mismatch in {path}"

def test_young_driver_surcharge_applies():
    base = {"driver_age": 22, "vehicle_class": "sport", "prior_claims": 0, "base": 1000}
    assert money_eq(calc_premium(base), 1120.00)

2. Wenden Sie kleinere, gezielte Codeänderungen in großem Maßstab an

Nehmen Sie viele kleine mechanische Änderungen an einer oder mehreren Codebasen vor, um ein Plattform- oder Laufzeitziel zu erreichen. Beispiele hierfür sind Upgrades von Abhängigkeiten, API-Austausch, Protokollierungsstandards oder Aktualisierungen der Container-Bereitschaft. Die Geschäftslogik bleibt unverändert, während der Code konsistent und kompatibel wird.

Prompt

Erstelle ein OpenRewrite-Rezept, um Dienste von Java 8 auf 17 und Spring Boot 2.7 auf 3.2 zu migrieren. Ersetze Apache HttpClient durch java.net.http.HttpClient.

Ausgabe

# rewrite.yml
type: specs.openrewrite.org/v1beta/recipe
name: company.upgrade-java17-spring3-httpclient
recipeList:
  - org.openrewrite.java.migrate.UpgradeToJava17
  - org.openrewrite.java.spring.boot3.UpgradeSpringBoot_3_2
  - org.openrewrite.java.ChangeType:
      oldFullyQualifiedTypeName: org.apache.http.client.HttpClient
      newFullyQualifiedTypeName: java.net.http.HttpClient
  - org.openrewrite.java.migrate.JavaxToJakarta

3. API-Fassaden und Strangler Seams erstellen

Stellen Sie eine saubere API vor ein Legacy-System und leiten Sie den Datenverkehr darüber. Das Team kann neue Funktionen an die Fassade anhängen, während es hinter den Kulissen schrittweise interne Komponenten verschiebt oder neu schreibt. Dies reduziert die Kopplung und verschafft Zeit, um den Kern sicher weiterzuentwickeln.

Prompt

Aus ./traffic/*.har OpenAPI v3 für Bestellungen mit POST /orders und GET /orders/{id} ableiten. Eine Express-Fassade generieren, die den Legacy-Endpunkten zugeordnet ist.

Ausgabe

openapi: 3.0.3
info: { title: Orders API, version: '1.0' }
paths:
  /orders:
    post:
      requestBody:
        required: true
        content:
          application/json:
            schema: { $ref: '#/components/schemas/CreateOrder' }
      responses: { '201': { description: Created } }
  /orders/{id}:
    get: { responses: { '200': { description: OK } } }
components:
  schemas:
    CreateOrder:
      type: object
      required: [customerId, items]
      properties:
        customerId: { type: string }
        items:
          type: array
          items: { type: object, required: [sku, qty], properties: { sku: {type: string}, qty: {type: integer} } }

// api/facade.js
import express from "express";
import fetch from "node-fetch";
const app = express(); app.use(express.json());

const toLegacyCreate = b => ({ custId: b.customerId, lines: b.items.map(i => ({ sku: i.sku, q: i.qty })) });
const fromLegacy = r => ({ id: r.ordId, status: r.stat, total: r.total });

app.post("/orders", async (req, res) => {
  const r = await fetch(process.env.LEGACY_URL + "/createOrder", {
    method: "POST",
    headers: { "Content-Type": "application/json" },
    body: JSON.stringify(toLegacyCreate(req.body))
  });
  if (!r.ok) return res.status(502).json({ error: "legacy error" });
  res.status(201).json(fromLegacy(await r.json()));
});

app.get("/orders/:id", async (req, res) => {
  const r = await fetch(process.env.LEGACY_URL + `/order?id=${req.params.id}`);
  if (!r.ok) return res.status(404).end();
  res.json(fromLegacy(await r.json()));
});

app.listen(8080);

4. Nutzungsmuster entdecken und Anwendungsrationalisierung steuern

Entscheiden Sie anhand realer Nutzungs- und Kostendaten, was beibehalten, konsolidiert oder stillgelegt werden soll. Das Ziel besteht darin, den Umfang vor der Modernisierung zu verkleinern, um letztendlich in die wenigen wichtigen Anwendungen zu investieren und redundante oder ungenutzte Anwendungen zu entfernen.

Prompt

Analysiere api_logs.csv und service_costs.csv. Liste Endpunkte auf, die seit 180 Tagen nicht mehr verwendet wurden, gruppiere Dienste nach Nutzung und Kosten und schlage Maßnahmen zur Stilllegung oder Konsolidierung vor.

Ausgabe

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.cluster import KMeans

logs = pd.read_csv("api_logs_features.csv")      # req_per_day, latency_p95_ms, distinct_flows, service
costs = pd.read_csv("service_costs.csv")         # monthly_cost, service
df = logs.merge(costs, on="service")
X = StandardScaler().fit_transform(df[["req_per_day","latency_p95_ms","monthly_cost","distinct_flows"]])
df["cluster"] = KMeans(n_clusters=4, n_init="auto").fit_predict(X)
candidates = df[(df["req_per_day"] < 5) & (df["monthly_cost"] > 2000)]
print("retire candidates:\n", candidates[["service","monthly_cost"]].sort_values("monthly_cost", ascending=False))

—

"Retire: hr-letter-2, hr-letter-3 (zero traffic 6 months). Consolidate into hr-letter-1.

Replace: expense-legacy with SaaS-X (85 percent feature overlap). Integration cost low.

Keep: payroll-core (high traffic, unique features)."

5. Infrastruktur, Runbooks und Smoke-Tests für sichereres Rehosting zusammenfassen

Verwandeln Sie Ihr Wissen über die Einrichtung von Tribes in Infrastructure as Code (IaC), einen klaren Cutover-Plan und schnelle Zustandsprüfungen. Dieser Ansatz sorgt für weniger Überraschungen, da die Bereitstellung und Validierung skriptgesteuert, wiederholbar und leicht zu überprüfen sind.

Prompt

Generiere aus /runbooks/windows-farm.md, /scripts/*.ps1 und /configs/*.ini Terraform für EC2, ein Runbook mit dem Titel Cutover Tuesday 7 pm und einen Bash-Smoke-Test, der /healthz aufruft und eine Beispielbestellung erstellt.

Ausgabe

# infra/main.tf
module "orders" {
  source        = "terraform-aws-modules/ec2-instance/aws"
  name          = "orders-svc"
  instance_type = "m6i.large"
  ami           = data.aws_ami.al2023.id
  user_data     = file("bootstrap.ps1")
  vpc_security_group_ids = [aws_security_group.orders.id]
}

resource "aws_security_group" "orders" {
  name = "orders-sg"
  ingress { from_port=8080, to_port=8080, protocol="tcp", cidr_blocks=["10.0.0.0/16"] }
  egress  { from_port=0, to_port=0, protocol="-1", cidr_blocks=["0.0.0.0/0"] }
}

Vorabprüfungen

- Bereitstellungen einfrieren. Neueste AMI bestätigen. Backups < 24 Stunden alt überprüfen.

Umstellung 19:00

- Zielgruppe orders-tg entleeren.

- Canary auf einer Instanz bereitstellen. Smoke-Tests durchführen.

- 10 Prozent des Datenverkehrs umleiten. 15 Minuten beobachten. Wenn alles in Ordnung ist, auf 100 Prozent hochfahren.

Rollback

- Zielgruppe wieder auf asg-orders-old verweisen. Bei Bedarf Snapshot wiederherstellen.

#!/usr/bin/env bash
set -euo pipefail
BASE=${1:-http://orders.internal:8080}
curl -fsS "$BASE/healthz" | grep "ok"
curl -fsS -X POST "$BASE/orders" -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"customerId":"demo","items":[{"sku":"ABC","qty":1}]}' | jq -e '.id'
echo "smoke tests passed"

6. Extrahieren Sie Domänen und Ereignisse, um eine bessere Architektur zu erschließen

Identifizieren Sie natürliche Grenzen in Code und Daten und definieren Sie dann die Ereignisse, die diese Domänen gemeinsam haben. Beispielsweise können Teams einen Monolithen in kleinen Schritten in klar abgegrenzte Dienste aufteilen und so die Skalierbarkeit und Ausliefergeschwindigkeit verbessern, ohne ein riskantes Big-Bang-Szenario zu riskieren.

Prompt

Analysiere ./src und docs/erd.png. Schlage abgegrenzte Kontexte für Katalog, Preisgestaltung, Lagerbestand und Kaufabwicklung vor. Erstelle JSON-Schemas für wichtige Ereignisse und minimale Kafka Producer- und -Consumer-Beispiele.

Ausgabe

{
  "event": "PriceChanged",
  "version": 1,
  "product_id": "SKU-123",
  "old_price": 19.99,
  "new_price": 17.99,
  "currency": "USD",
  "occurred_at": "2025-08-20T12:34:56Z",
  "source": "pricing-service"
}

from kafka import KafkaProducer
import json, time
producer = KafkaProducer(bootstrap_servers=["kafka:9092"], value_serializer=lambda v: json.dumps(v).encode())
def publish_price_changed(sku, old, new):
    evt = {"event":"PriceChanged","version":1,"occurred_at":time.strftime("%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ", time.gmtime()),
           "product_id":sku,"old_price":old,"new_price":new,"currency":"USD","source":"pricing-service"}
    producer.send("price-events", evt)

Catalog -> emits ProductUpdated
Pricing -> emits PriceChanged
Inventory -> emits InventoryAdjusted
Checkout -> consumes ProductUpdated, PriceChanged, InventoryAdjusted

7. Führen Sie einen Neuaufbau mit Scaffolds, Seeds und eigenschaftsbasierten Tests durch

Starten Sie neu auf einem modernen Stack und stellen Sie während der Umstellung sicher, dass das neue Verhalten mit dem alten übereinstimmt. Scaffolding beschleunigt die Einrichtung, den Dual-Run oder das Replay. Eigenschaftsbasierte Tests erkennen Randfälle frühzeitig.

Prompt

Generiere einen Go-HTTP-Dienst mit /price. Füge einen Python-Paritätstest hinzu, der die neuen Preise mit der alten Funktion vergleicht. Stelle einen kleinen Dual-Write-Adapter für die Auftragserstellung bereit.

Ausgabe

// cmd/pricing/main.go
package main
import ("encoding/json"; "log"; "net/http"; "time")
type PriceRequest struct{ SKU string; Qty int }
type PriceResponse struct{ SKU string; Price float64; Currency string }
func priceHandler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
  start := time.Now()
  var req PriceRequest
  if err := json.NewDecoder(r.Body).Decode(&req); err != nil { w.WriteHeader(400); return }
  resp := PriceResponse{SKU: req.SKU, Price: 17.99, Currency: "USD"} // TODO call domain
  json.NewEncoder(w).Encode(resp)
  log.Printf("path=/price sku=%s qty=%d latency_ms=%d", req.SKU, req.Qty, time.Since(start).Milliseconds())
}
func main() { http.HandleFunc("/price", priceHandler); log.Fatal(http.ListenAndServe(":8081", nil)) }

# tests/test_parity.py
from hypothesis import given, strategies as st
from new_impl import price as new_price
from legacy_impl import price as legacy_price

@given(sku=st.from_regex(r"[A-Z0-9\-]{3,12}"), qty=st.integers(min_value=1, max_value=10))
def test_new_matches_legacy_for_many_inputs(sku, qty):
    assert round(new_price(sku, qty), 2) == round(legacy_price(sku, qty), 2)

import requests
def create_order(new_order):
    r1 = requests.post("http://new/orders", json=new_order, timeout=2)
    r2 = requests.post("http://legacy/order_create", json=map_to_legacy(new_order), timeout=2)
    return r1.status_code == 201 and r2.ok

8. Treffen Sie Kauf- oder Entwicklungsentscheidungen anhand der Gesamtbetriebskosten und Eignungssimulationen

Vergleichen Sie die langfristigen Kosten, die Eignung der Funktionen und den Integrationsaufwand für drei Optionen: Beibehalten und Überarbeiten, Neuentwicklung oder Ersatz durch SaaS. Das Ergebnis ist ein klarer, zahlenbasierter Plan, der zeigt, wo benutzerdefinierter Code noch einen Mehrwert bietet.

Prompt

Berechne anhand der Dateien usage.csv, vendor_pricing.csv und run_costs.csv den Net Present Value (NPV) für fünf Jahre für Beibehalten und Überarbeiten, Neuaufbau und Ersetzen durch SaaS bei einem Diskontsatz von zehn Prozent. Liste die wichtigsten Integrations-Hotspots auf und generiere einen TypeScript-Adapter-Stub für die Vendor-Journal-API.

Ausgabe

import numpy as np, pandas as pd

# thousands of dollars per year
keep_refactor = [300, 120, 120, 120, 120]
rebuild       = [800, 90, 90, 90, 90]
saas          = [400, 70, 70, 70, 70]

def npv(stream, rate=0.10):
    return sum(v / ((1 + rate) ** t) for t, v in enumerate(stream))

print("NPV keep+refactor:", round(npv(keep_refactor), 1))
print("NPV rebuild:", round(npv(rebuild), 1))
print("NPV replace with SaaS:", round(npv(saas), 1))

1. Journalbuchung und Abstimmung

2. Benutzerbereitstellung und SSO-Zuordnung

3. Historische Berichte nachfüllen

// adapters/vendorLedger.ts
type JournalLine = { account: string; debit?: number; credit?: number };
type JournalEntry = { id: string; date: Date; lines: JournalLine[] };
function mapAccount(a: string): string {
const map: Record<string,string> = { "1000": "Assets:Cash", "2000": "Liabilities:AP" };
return map[a] ?? a;
}

export async function postJournal(entry: JournalEntry): Promise<string> {
const payload = {
date: entry.date.toISOString().slice(0,10),
lines: entry.lines.map(l => ({ account: mapAccount(l.account), debit: l.debit, credit: l.credit })),
externalId: entry.id
};

const res = await fetch(`${process.env.VENDOR_URL}/journals`, {
method: "POST",
headers: { "Authorization": `Bearer ${process.env.TOKEN}`, "Content-Type":"application/json" },
body: JSON.stringify(payload)
});

if (!res.ok) throw new Error(`Vendor error ${res.status}`);
const { id } = await res.json();
return id;
}

Im besten Fall verwandelt KI Modernisierungspläne in funktionierenden Code, den der Benutzer sehen und dem er vertrauen kann. Sie schreibt Spezifikationen und Tests in einfacher Sprache, die Geschäftsregeln festlegt, führt Codemodifikationen durch, die APIs bereinigen, und versieht fragile Systeme mit einfachen Fassaden, damit Teams den Kern dahinter verbessern können. Sie grenzt den Umfang ein, indem sie aufzeigt, was beibehalten oder entfernt werden sollte, Skripte mit IaC und Smoke Checks neu hostet und klare Domänengrenzen mit Ereignissen vorschlägt.

Wenn ein Rebuild richtig ist, wird die Parität vor dem Cutover nachgewiesen. Eine intelligente Ersatzstrategie untermauert die Entscheidung mit Zahlen und Adapter-Stubs. Das Ergebnis sind stabile, risikoarme Commits, Tests und Runbooks, die die Wartung von Legacy-Code vereinfachen und ihn für eine Cloud-fähige Architektur vorbereiten.

Einschränkungen der KI-gesteuerten Codemodernisierung

KI kann die Modernisierung beschleunigen, hat aber reale Grenzen, die bei der Planung berücksichtigt werden müssen.

• Kontext und Datenqualität. Modelle sehen nur das, was ihnen vorgegeben wird. Veraltete Spezifikationen, fehlende Protokolle und Randfälle außerhalb des Stichprobenumfangs führen zu falschen Schlussfolgerungen und instabilem Code.
• Verhaltensabdeckung. Generierte Tests und Golden Files können bestehende Fehler festschreiben oder systemübergreifende Nebenwirkungen übersehen. Exploratives Testen und Produktionssicherungen sind weiterhin erforderlich.
• Sicherheit, Datenschutz und Compliance. Die Codegenerierung kann Schwachstellen einführen, Geheimnisse falsch handhaben oder lizenzierte Snippets wiederverwenden. Guardrails, SAST/DAST, SBOMs und klare Regeln für den Umgang mit Daten sind weiterhin erforderlich.
• Architektur und Änderungsmanagement. KI kann Änderungen vorschlagen, aber keine Kompromisse, Sequenzierungen oder organisatorische Anpassungen vornehmen. Ohne Governance, CI-Qualitätsstandards und Rollback-Pfade erhöhen Massenänderungen das Risiko.

Unter Berücksichtigung dieser Einschränkungen verwandelt KI Strategien in stetige, beobachtbare Fortschritte, aber sie ist ein leistungsstarkes Werkzeug und kein Autopilot.