KI-Fallbeispiele
Das Kernsystem eines Mitgliederdienstes (rund 20.000 Mitglieder, über 10 Jahre in Betrieb). Der Zustand stellte sich wie folgt dar:
- Programmiersprache: Java 1.7 (Release 2011, Support eingestellt)
- Oberfläche: JSF + PrimeFaces (überholte UI-Technologie)
- Die Authentifizierungsbibliothek lief weiter, obwohl ihre Entwicklung eingestellt war (EOL)
- Passwörter mit SHA-1, ohne Salt (nach heutigen Maßstäben gefährlich)
- Keine Dokumentation. Die letzte Änderung am Basiscode lag 5 Jahre zurück.Die damaligen Entwickler waren nicht mehr verfügbar
Nach herkömmlicher Schätzung wäre dies ein Projekt mit „mehreren Monaten zur Entschlüsselung, mehreren zehn Millionen Yen Gesamtkosten und einer Laufzeit von Jahren“. Viele Unternehmen bleiben vor einer solchen Schätzung stehen, und das System bleibt auf Eis gelegt.
In den ersten Tagen erfasste die KI den gesamten Bestand.
Das Erste, womit wir begannen, war nicht das Neuschreiben, sondern dasLesen. Wir übergaben dem KI-Agenten (Claude Code) das gesamte Repository und die Produktionsdatenbank, und innerhalb weniger Tage wurde Folgendes klar: die Struktur und der tatsächliche Betriebsumfang von rund 670.000 Zeilen echter Daten und 35 Tabellen. Die Designschulden eines Systems, das ohne Normalisierung immer weiter angebaut worden war. Die vollständige Anzahl fest einprogrammierter IP-Adressen und Klartextpasswörter. Und das wahre Wesen der zentralen Entscheidungslogik, von der es hieß, „niemand kennt die Spezifikation“ –in Wahrheit eine schlichte, von Stammtabellen gesteuerte Struktur. Die menschliche Einschätzung „schwer zu entschlüsseln“ war eher eine Fehlannahme.
Den Großteil herkömmlicher Schätzungen macht nicht die Implementierung aus, sondern die Kosten der „Entschlüsselung“. Ein KI-Agent, der Code mit dem Hundertfachen menschlicher Geschwindigkeit liest, bricht genau hier zuerst durch.
Die KI schlug die Strategie vor, der Mensch entschied.
Die KI legte auch einen Vorschlag zur vollständigen Normalisierung des DB-Schemas vor (die lehrbuchhafte Idealform), doch wir übernahmen ihn nicht. Denn die Datenmigration ist der größte Risikofaktor eines Modernisierungsprojekts. Der Mensch wählte die Strategie: „Nicht eine einzige Tabelle des DB-Schemas verändern und ausschließlich die Anwendungsschicht auf den neuesten Aufbau (Java 21 / Spring Boot 3) erneuern“. Da keine Datenmigration stattfindet, ist eine parallele Verifizierung einfach und ein Rückwechsel auf das Altsystem jederzeit möglich.
Drei Highlights der Implementierung:
- Unterbrechungsfreie Migration der Authentifizierung: Die SHA-1-Passwörter werden beim jeweiligen Login eines Mitglieds automatisch auf ein sicheres Verfahren (bcrypt) neu gehasht. Nach und nach wird alles sicherer, ohne dass jemand es bemerkt.
- Getreue Nachbildung der alten Oberfläche: Die neuen Bildschirme wurden anhand der Messwerte der Produktionsoberfläche (Farben, auf den Pixel genau) gestaltet, sodass Lernaufwand und zusätzliche Rückfragen der Nutzer bei null blieben.
- Verifizierung aller Funktionen mit echten Daten: Vor der Freigabe erfolgte eine E2E-Verifizierung mit produktionsnahen Daten. Die Arbeitsergebnisse der KI werden ausnahmslos am realen Objekt überprüft.
Das Ergebnis:Implementierung und Verifizierung aller mitgliederbezogenen Funktionen plus 18 Verwaltungsbildschirme in rund einer Woche effektiver Arbeit. Von 20 Jahren Geschäftslogik und angesammelten Daten wurde kein einziger Datensatz verworfen. Da die Entwicklungskosten um eine Größenordnung gesunken sind, ist „auf ein SaaS umsteigen und die Abläufe daran anpassen“ nicht mehr der einzige Weg aus der Legacy heraus –eine vollständige Erneuerung, die die Geschäftslogik nicht wegwirftist wieder zu einer realistischen Option geworden.
Stehen Sie vor einer ähnlichen Situation?
„Niemand kennt die Spezifikation“, „die Schätzung bleibt bei mehreren zehn Millionen Yen stecken“ – warum bei diesem System nicht zuerst mit demLesenbeginnen?
Wir bieten die Legacy-Modernisierung als „AI Re: Platform“ (kurz: AIR Platform) an.
Die Analyse des bestehenden Quellcodes ist kostenlos.Das Ergebnis übergeben wir Ihnen alsvereinfachten „AIR-Report“, der eine Übersicht der technischen Schulden sowie eine erste Strategie „neu bauen / umhüllen“ zusammenfasst (durchgeführt nach Abschluss einer Geheimhaltungsvereinbarung).Kontaktieren Sie uns jetzt.
Kontaktformular (bitte mit dem Hinweis „Kostenlose Analyse (AIR-Report) gewünscht“) / info@flagship-ai.jp
Kostenloses Online-Seminar„Legacy to AI – Die industrielle Revolution der IT-Branche und der Praxisbericht über die Wiederbelebung eines 20 Jahre alten Java-Systems“geplant (Termin in Abstimmung).Die Voranmeldung startet in Kürze – wir kündigen sie in diesem Blog an.
Serie „Legacy to AI – Praxisberichte“
- Gesamtüberblick: 22 Systeme und 246.000 Zeilen auf einem einzigen PC – ein messbarer Bericht über 3,5 Monate KI-Entwicklung
- Praxisbericht ①: Ein 20 Jahre altes Java-System in rund einer Woche vollständig erneuert (dieser Beitrag)
- Praxisbericht ②: Einen neuen Zugang zum Kernsystem schaffen, ohne eine einzige Zeile bestehenden Codes zu ändern
- Praxisbericht ③: Eine einmonatige Architekturprüfung mit einem Prototyp in 2 Tagen + echten Messungen
* Die Zahlen in diesem Beitrag sind Messwerte mit Stand Ende Juli 2026. Die Entwicklungsergebnisse variieren je nach Zustand und Anforderungen des Systems.