AI

Viele Unternehmen erwarten von KI, dass sie aufräumt, was jahrelang liegengeblieben ist: Stammdaten, Prozesse, Verantwortlichkeiten. Das geht schief. KI beschleunigt, was da ist. Nicht, was sein soll. Wer seine Kernprozesse nicht beherrscht, skaliert mit KI sein Chaos: schneller, teurer, schwerer korrigierbar. Das typische Muster: Ein Modell bereinigt Stammdaten, während der fehlerhafte Erfassungs..

Business Intelligence (BI) steht nicht vor dem Ende, sondern vor ihrer nächsten Reifephase. Generative KI, Large Language Models und agentische Systeme verändern analytische Prozesse derzeit tiefgreifend – und verschieben dabei den Schwerpunkt von BI: Wo diese Daten strukturiert, Kennzahlen modelliert und Entwicklungen sichtbar gemacht werden, erweitern KI-Systeme diese Ebene um Kontext, Dialog, V..

Der Artikel beschreibt einen schrittweisen, bewertungsbasierten und KI-gestützten Ansatz zur Softwaremodernisierung, der den laufenden Betrieb nicht gefährdet. Anonymisierte Projekte demonstrieren, wie Architektur- und Security-Health-Checks sowie CRA-Gap-Analysen als strukturierter Einstieg dienen, um den Zustand von Anwendungen objektiv zu erfassen und konkrete Handlungsoptionen abzuleiten.

Legacy-Modernisierung scheitert selten am Code, sondern am fehlenden Systemwissen. Der Beitrag zeigt eine Referenzarchitektur, in der ein persistenter Wissensgraph als verifizierte Single Source of Truth dient. Der Graph ist das Fundament für belastbare Impact-Analysen und vor allem für eine wissensbasierte Neukonzeption statt 1:1-Übersetzung.