embarc logo
embarc logo

Legacy Modernisierung mit Gen-AI

Softwaresysteme schneller verstehen, analysieren und migrieren

Evolution von Altlösungen

Wachsende Systemlandschaften, kaum dokumentierte Altsysteme und versteckte Abhängigkeiten erschweren Weiterentwicklung und Modernisierung. Mit unserem Ansatz nutzen wir generative KI-Werkzeuge, Context- und Wissensgraphen, Agenten und Retrieval-Mechanismen, um Ihre Bestandssysteme effizient zu durchdringen und belastbare Bewertungsgrundlagen zu schaffen.
Kontaktieren Sie uns

Steckbrief

Warum?
Viele Unternehmen stehen vor der Herausforderung, bestehende Softwaresysteme zu verstehen und deren zukünftige Ausrichtung zu planen – sei es im Rahmen einer Modernisierung, Migration oder eines Architekturumbaus. Klassische Analyseansätze stoßen hierbei häufig an Grenzen: Dokumentation fehlt, Expertenwissen ist fragmentiert, der Code über Jahrzehnte gewachsen.
Warum AI?
Generative KI eröffnet neue Wege: Zum einen ermöglicht sie, große Codebasen, Datenstrukturen und Dokumentationen semantisch zu erfassen und zusammenzuführen. Zum anderen kann sie – in Kombination mit Wissens- oder Kontextgraphen – Zusammenhänge, Abhängigkeiten und Muster sichtbar machen, die bisher verborgen waren.
Wie?
Unser Ansatz verbindet diese technologischen Möglichkeiten mit methodischer Klarheit: Gemeinsam definieren wir, was verstanden, migriert oder modernisiert werden soll, legen Metriken und Bewertungskriterien fest und setzen danach auf Transparenz und empirische Validierung. Mit LLM-Unterstützung schaffen wir plasitische Wissensgraphen und automatisieren bei Bedarf viele Migrationsaufgaben.

Unser Angebot

Durch unsere umfangreiche Arbeit an KI-gestützten Review-Werkzeugen, verfügen wir das nötige Werkzeug, um rasch ins Tun zu kommen. Mit klaren Zielsetzungen und angepassten Werkzeugen schaffen wir ein gutes Fundament für Modernisierungen, DDD-Initiativen oder Architektur-Umbauten.
00
Zieldefinition
Wir klären, welche Subsysteme, Datenbereiche oder Applikationen analysiert werden sollen, definieren messbare Ziele (z. B. Abhängigkeitsdichte, Modulkopplung, Migrationsrate).
01
Daten- und Artefakt-Ingestion
Wir sammeln relevante Artefakte (Quellcode, Architekturdokumente, Kommunikationsmuster, Laufzeitdaten) und bereiten sie auf – etwa durch Extraktion von Abhängigkeiten, Metadaten, Kontextbezügen etc. und deren Repräsentation in einem Wissensgraphen.
02
Analyse mit generativer KI
Je nach Zielsetzung analysieren wir Abhängigkeiten, Domänen- oder Modulgrenzen, Pattern-verwendung oder spezifische Risiken.
03
Verwertung der Erkenntnisse
Basierend auf den Analyseergenissen, setzen wir die ersten Schritte Richtung Modularisierung, Bereinigung von Altlasten, Architekturänderungen oder Modernisierung. Hierfür entwickeln wir meist dezidierte Agents oder Multi-Agent Systeme.
04
Begleitung
Bei Bedarf begleiten wir größere Umstellungen auch langfristig und sorgen für eine transparente Migration oder Modernisierung, die teilautomatisiert, schnell aber trotzdem sicher und nachhaltig abläuft.

Haben wir Ihr Interesse geweckt?

Verwenden Sie das Kontaktformular oder senden Sie Alexander Kaserbacher eine E-Mail.

Verwandte Leistungen