Veröffentlicht am: 30. März 2025 / Update vom: 30. März 2025 – Verfasser: Konrad Wolfenstein
Veraltete IT-Systeme: Ein Stolperstein auf dem Weg zur Künstlichen Intelligenz – Bild: Xpert.Digital
Künstliche Intelligenz trifft auf alte IT-Systeme: Wie Unternehmen ins Stocken geraten
Revolution der KI behindert? Die Herausforderung durch alte IT-Strukturen
Die rasante Entwicklung der Künstlichen Intelligenz (KI) verspricht Unternehmen und Behörden weltweit enorme Vorteile. Von der Automatisierung komplexer Prozesse über die Verbesserung der Entscheidungsfindung bis hin zur Schaffung völlig neuer Geschäftsmodelle – die Möglichkeiten scheinen grenzenlos. Doch hinter der glänzenden Fassade der KI-Revolution verbirgt sich ein oft übersehenes Hindernis: veraltete IT-Systeme.
Die Realität sieht oft so aus: Viele Organisationen sind noch immer auf IT-Infrastrukturen angewiesen, die vor Jahrzehnten konzipiert wurden. Diese sogenannten “Legacy-Systeme” sind nicht nur technisch veraltet, sondern auch strukturell und konzeptionell nicht auf die Anforderungen moderner KI-Anwendungen ausgelegt. Das Ergebnis ist ein Spannungsfeld, in dem das Potenzial der KI durch die Grenzen der bestehenden IT-Landschaft massiv eingeschränkt wird.
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Warum Legacy-Systeme ein Problem darstellen
Die Probleme, die durch veraltete IT-Systeme bei der KI-Einführung entstehen, sind vielfältig und komplex:
Kompatibilitätsprobleme
Legacy-Systeme basieren oft auf älteren Programmiersprachen (wie COBOL) und veralteten Softwareversionen. Diese Technologien sind schlichtweg nicht mit den modernen Frameworks und Bibliotheken kompatibel, die für die Entwicklung und den Betrieb von KI-Anwendungen benötigt werden. Die Integration von KI in solche Systeme erfordert oft aufwendige und kostspielige Anpassungen.
Datensilos und mangelnde Datenqualität
In vielen Organisationen sind Daten über verschiedene, voneinander isolierte Systeme (Datensilos) verteilt. Diese Fragmentierung erschwert nicht nur den Zugriff auf relevante Informationen, sondern auch die Zusammenführung und Aufbereitung der Daten für KI-Anwendungen. Hinzu kommt, dass die Daten in Legacy-Systemen oft in veralteten Formaten vorliegen oder unter mangelnder Qualität leiden, was ihre Nutzbarkeit für KI weiter einschränkt.
Integrationsschwierigkeiten
Die Integration von KI in Legacy-Systeme ist oft mit erheblichen technischen Herausforderungen verbunden. Veraltete Codebasen, mangelnde Flexibilität und fehlende Schnittstellen (APIs) erschweren die Kommunikation und den Datenaustausch zwischen den Systemen. In vielen Fällen sind umfangreiche Upgrades oder sogar der Austausch ganzer Plattformen erforderlich, um die Integration zu ermöglichen.
Leistungseinschränkungen
KI-Anwendungen, insbesondere solche, die auf maschinellem Lernen basieren, erfordern erhebliche Rechenleistung. Veraltete Hardware und ineffizienter Code in Legacy-Systemen können diese Anforderungen oft nicht erfüllen. Das Ergebnis sind langsame Reaktionszeiten, eingeschränkte Skalierbarkeit und eine insgesamt geringere Effektivität der KI-Anwendungen.
Sicherheitslücken
Legacy-Systeme verfügen oft nicht über die modernen Sicherheitsfunktionen, die zum Schutz vor Cyberangriffen erforderlich sind. Die Integration von KI in solche Systeme kann neue Sicherheitsrisiken mit sich bringen, insbesondere wenn KI-Plattformen Zugriff auf sensible Daten benötigen. Zudem werden für ältere Systeme oft keine Sicherheitsupdates mehr bereitgestellt, wodurch bekannte Schwachstellen offen bleiben.
Reale Konsequenzen: Wenn KI-Initiativen ins Stocken geraten
Die oben genannten Herausforderungen führen in der Praxis oft dazu, dass KI-Initiativen ins Stocken geraten oder gar scheitern. Einige Beispiele:
Gesundheitswesen
Krankenhäuser und andere Gesundheitseinrichtungen, die auf veraltete elektronische Patientenaktensysteme (EHR) angewiesen sind, haben oft Schwierigkeiten, KI für Aufgaben wie Betrugserkennung, Diagnostik und personalisierte Behandlungen einzusetzen. Datensilos verhindern eine ganzheitliche Sicht auf Patientendaten, und Interoperabilitätsprobleme zwischen Legacy-Systemen und modernen KI-Werkzeugen beeinträchtigen die Patientenversorgung.
Behörden
Regierungsbehörden, insbesondere solche, die mit großen Datenmengen und komplexen Prozessen zu tun haben, kämpfen oft mit tief verwurzelten Legacy-Systemen. Diese Systeme behindern die Implementierung von KI für Aufgaben wie Steuerbetrugserkennung, Bürgerdienste und Infrastrukturmanagement. Manuelle Prozesse, die durch veraltete Systeme bedingt sind, führen zu Ineffizienzen und Verzögerungen bei der Leistungserbringung.
Finanzdienstleistungssektor
Banken und andere Finanzinstitute setzen KI zunehmend für Betrugserkennung, Risikobewertung und personalisierte Finanzprodukte ein. Veraltete IT-Systeme erschweren jedoch die Integration von KI-gestützten Tools in Legacy-Transaktionsverarbeitungssysteme. Datensilos und inkompatible Formate beeinträchtigen die Effektivität von KI, und die hohen Sicherheits- und Compliance-Anforderungen stellen zusätzliche Hürden dar.
Warum Modernisierung ein schwieriger Kampf ist
Die Modernisierung von IT-Systemen ist oft ein komplexer und langwieriger Prozess, der mit einer Reihe von Herausforderungen verbunden ist:
Technische Schulden
Über die Jahre hinweg haben sich in Legacy-Systemen oft technische Schulden angesammelt. Dies bedeutet, dass schnelle, aber nicht unbedingt saubere Lösungen implementiert wurden, um kurzfristige Probleme zu beheben. Diese “Schulden” erschweren das Verständnis, die Modifizierung und die Integration von KI in den Code erheblich.
Budgetbeschränkungen
Die für Infrastruktur-Upgrades, Software-Austausch und Mitarbeiterschulungen erforderlichen Investitionen können erheblich sein. Insbesondere für Organisationen mit begrenzten finanziellen Ressourcen stellt dies eine große Herausforderung dar.
Widerstand gegen Veränderungen:
Mitarbeiter, die an Legacy-Systeme gewöhnt sind, können sich der Einführun von KI widersetzen. Dies kann auf Angst vor Arbeitsplatzverlust, mangelndes Verständnis oder einfach auf Bequemlichkeit mit den bestehenden Arbeitsabläufen zurückzuführen sein.
Mangel an KI-Expertise
Die Implementierung von KI erfordert spezialisierte Kenntnisse und Fähigkeiten. Viele Organisationen verfügen jedoch nicht über das notwendige interne Know-how und sind auf externe Berater oder Dienstleister angewiesen.
Die Kluft überwinden: Strategien für die KI-Integration
Trotz der Herausforderungen gibt es eine Reihe von technologischen Lösungen und strategischen Ansätzen, die Organisationen helfen können, die Kluft zwischen Legacy-Systemen und KI zu überwinden:
Middleware und APIs
Middleware kann als Brücke zwischen Legacy-Anwendungen und KI-Modellen fungieren. APIs ermöglichen den Datenaustausch zwischen inkompatiblen Systemen, ohne dass die zugrunde liegende Infrastruktur komplett überarbeitet werden muss.
Cloud- und Hybrid-KI-Lösungen
Die Verlagerung von KI-Workloads auf Cloud-basierte Server oder Edge-Computing-Lösungen bietet Vorteile in Bezug auf Rechenleistung, Skalierbarkeit und Flexibilität. Hybride KI-Modelle, die Legacy-Systeme mit neuer KI-Infrastruktur verbinden, ermöglichen es, sensible KI-Workloads lokal auszuführen, während andere in die Cloud ausgelagert werden.
Datenmodernisierung
Die Bereinigung, Standardisierung und Transformation von Daten ist entscheidend, um Legacy-Daten in KI-freundliche Formate zu konvertieren. ETL-Pipelines (Extrahieren, Transformieren, Laden) und Data Lakes können dabei helfen, Daten zu verwalten und für die KI-Verarbeitung vorzubereiten.
Phasenweise Implementierung
Ein schrittweiser Ansatz für die KI-Integration, bei dem die Technologie Schicht für Schicht eingeführt wird, minimiert Störungen und ermöglicht es Organisationen, im Laufe des Prozesses zu lernen und sich anzupassen.
KI-Gateways
KI-Gateways sind spezialisierte Tools, die als Schnittstelle zwischen KI-Anwendungen und Legacy-Systemen dienen. Sie vereinfachen den Integrationsprozess und beschleunigen die KI-Einführung, während die Integrität der Legacy-Systeme erhalten bleibt.
Passend dazu:
Der Preis der Antiquität: Wirtschaftliche Folgen der Vernachlässigung von KI
Die Vernachlässigung der KI-Einführung aufgrund veralteter IT-Systeme hat erhebliche wirtschaftliche Folgen:
Erhöhte Betriebskosten
Die Wartung von Legacy-Systemen ist oft teuer und ineffizient. Spezialisierte Kenntnisse, häufige Ausfallzeiten und fortlaufende Reparaturen treiben die Kosten in die Höhe.
Produktivitätsverluste
Langsame und unzuverlässige Legacy-Systeme führen zu Ausfallzeiten und Produktivitätsverlusten bei den Mitarbeitern. Ineffizienzen entstehen auch durch Datensilos und das Fehlen einer nahtlosen Integration mit modernen Tools.
Wettbewerbsnachteil
Organisationen, die KI nicht nutzen können, laufen Gefahr, hinter ihren Wettbewerbern zurückzufallen. Sie verpassen Chancen für Innovation, neue Einnahmequellen und verbesserte Kundenerlebnisse.
Erhöhte Sicherheitsrisiken
Veraltete IT-Systeme sind anfälliger für Cyberangriffe und Compliance-Verstöße. Dies kann zu Strafen, hohen Geldbußen und Reputationsschäden führen.
Katalysatoren für den Wandel: Staatliche Programme und Förderungen
Um die digitale Transformation und die KI-Einführung zu fördern, haben Regierungen weltweit eine Reihe von Programmen und Förderungen ins Leben gerufen.
Deutschland
Die Digitalstrategie 2025 der Bundesregierung betont die Entwicklung digitaler Kompetenzen, KI und die Modernisierung öffentlicher Dienstleistungen. Spezifische Initiativen wie der “DigitalPakt Schule” und die KI-Strategie Deutschlands sind mit erheblichen Mitteln ausgestattet.
Europäische Union
Das Programm “Digitales Europa” (DIGITAL) zielt darauf ab, die digitale Transformation der europäischen Gesellschaft und Wirtschaft zu gestalten, einschließlich der Finanzierung von KI, Supercomputing und Cybersicherheit. Die KI-Strategie der EU und der KI-Gesetz (AI Act) sind weitere wichtige Initiativen.
Globale Strategien: Ein vergleichender Blick auf internationale Ansätze
Die Ansätze zur KI-Einführung und zur Modernisierung veralteter IT-Systeme variieren stark zwischen den Ländern. Einige Länder setzen stärker auf staatliche Interventionen, während andere einen eher marktorientierten Ansatz bevorzugen. Die KI-Adoptionsraten variieren ebenfalls stark, wobei einige Länder (z. B. China, die USA und Israel) eine Vorreiterrolle einnehmen.
Im Compliance-Labyrinth: Der Einfluss von Sicherheits- und Datenschutzbestimmungen
Sicherheits- und Datenschutzbestimmungen wie die DSGVO und HIPAA spielen eine entscheidende Rolle bei der Gestaltung der KI-Einführung. Sie stellen sicher, dass personenbezogene Daten geschützt werden und dass KI-Anwendungen ethisch und verantwortungsvoll eingesetzt werden. Die Einhaltung dieser Bestimmungen kann jedoch auch Herausforderungen mit sich bringen, insbesondere für datenintensive Anwendungen.
Empfehlungen für eine erfolgreiche KI-Einführung
Um die Herausforderungen veralteter IT-Systeme bei der Einführung von KI zu überwinden, sind folgende Empfehlungen zu beachten:
Für Unternehmen und Behörden
- Führen Sie eine gründliche Bewertung der bestehenden IT-Infrastruktur durch.
- Entwickeln Sie umfassende IT-Modernisierungsstrategien.
- Priorisieren Sie die Datenmodernisierung.
- Berücksichtigen Sie Hybrid- und Cloud-basierte Lösungen.
- Gewährleisten Sie robuste Sicherheitsmaßnahmen und die Einhaltung relevanter Datenschutzbestimmungen.
- Investieren Sie in Schulungs- und Weiterbildungsprogramme.
- Verfolgen Sie einen schrittweisen Ansatz bei der KI-Integration.
- Nutzen Sie Middleware, APIs und KI-Gateways.
Für politische Entscheidungsträger
- Unterstützen und bauen Sie Förderprogramme für IT-Modernisierung und KI-Einführung aus.
- Fördern Sie die internationale Zusammenarbeit und den Austausch von Best Practices.
- Entwickeln Sie klare und anpassungsfähige regulatorische Rahmenbedingungen.
- Fördern Sie öffentlich-private Partnerschaften.
- Investieren Sie in Initiativen zur Förderung der digitalen Kompetenz und der KI-Fähigkeiten.
Die Modernisierung der IT-Infrastruktur ist der entscheidende Schritt, um das transformative Potenzial der KI freizusetzen und die Chancen des digitalen Zeitalters optimal zu nutzen. Nur so können Unternehmen und Behörden ihre Wettbewerbsfähigkeit erhalten, ihre Prozesse verbessern und ihren Bürgern und Kunden einen Mehrwert bieten.
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