Legacy-Migration mit KI
Deutschlands Unternehmenslandschaft kämpft mit Altsystemen: COBOL-Kernbanklösungen, Java-EE-Monolithen, .NET-Framework-Anwendungen und proprietäre Eigenentwicklungen. KI-Werkzeuge — von Code-Analyse bis hin zu automatisiertem Refactoring — machen Migrations-Projekte schneller, sicherer und planbarer. Sie lernen, welche KI-Tools welche Migrations-Szenarien lösen und wie eine belastbare Migrations-Strategie entwickelt wird.
Ziele
Sie erhalten einen strukturierten Überblick über KI-gestützte Migrations-Werkzeuge und -Strategien. Sie können einschätzen, welche Migrations-Ansätze für Ihr konkretes Altsystem geeignet sind, welche KI-Tools dabei realistische Unterstützung leisten und wie ein Migrations-Roadmap aufgebaut wird, den CIOs und CTOs als Entscheidungsgrundlage nutzen können.
Behandelte Themen
Die Module im Überblick
Modul 1: Das Legacy-Problem — Warum jetzt und warum KI?
- Typische Legacy-Szenarien in deutschen Unternehmen: COBOL, Java EE, .NET Framework
- Warum klassische Migrations-Projekte scheitern: Kosten, Zeit und Know-how-Verlust
- KI als Beschleuniger: was KI-Tools heute realistisch leisten — und was nicht
- Migrations-Muster: Big Bang, Strangler Fig, Parallel Run und inkrementelle Migration
Modul 2: KI-Tools für Code-Analyse und -Verstehen
- Automatische Code-Analyse: Abhängigkeiten, Hotspots und Dead Code
- KI-gestütztes Reverse Engineering: Dokumentation aus Altsystem-Code generieren
- Architektur-Extraktion: welche KI-Tools Systemgrenzen aus Legacy-Code ableiten
- Test-Abdeckung analysieren: wo Sicherheitsnetze fehlen
Modul 3: KI-gestütztes Refactoring und Migration
- Automatisiertes Refactoring: GitHub Copilot, Claude Code und spezialisierte Tools
- Code-Konvertierung: COBOL-zu-Java, PL/SQL-zu-Python und ähnliche Szenarien
- KI-gestützte Test-Generierung: Test-Suite für Legacy-Code erstellen
- Validierungs-Strategien: wie sichergestellt wird, dass das migrierte System identisch verhält
Modul 4: Migrations-Roadmap entwickeln
- Migrations-Scope definieren: was migriert wird und in welcher Reihenfolge
- Risiko-Bewertung: technische, organisatorische und regulatorische Risiken
- Team-Aufstellung: welche Skills für KI-gestützte Migration gebraucht werden
- Business Case: Kosten, Nutzen und typische ROI-Zeiträume
Kodschul-Trainer & Team
Lernen Sie von Experten - erfahrene Fachleute mit praktischem Know-how
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Selina Schmid
Seminar Manager
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Ömer Akgeyik
Tech Lead
So läuft das Training ab
Unsere Schulungen sind 100% hands-on, mit einem praktischen Anteil von 70% und 30% Theorie. Sie finden vor Ort, bei uns oder online (auf allen gängigen Plattformen) statt. Zusätzlich erhalten die Teilnehmenden kostenfrei Hands-outs und Unterlagen, die sie zur Vertiefung und weiteren Anwendung nutzen können.
Grundlagen
Zu Beginn sorgen wir dafür, dass alle Teilnehmenden auf denselben Wissensstand gebracht werden, unabhängig von ihrem Ausgangsniveau. So wird jeder optimal auf die weiteren Themen vorbereitet, und niemand bleibt zurück.
Durchführung
Wir starten mit einer Einführung in das Thema, gefolgt von Demos und praxisnahen Beispielen. Anschließend üben die Teilnehmenden eigenständig, während der Trainer individuelles Feedback gibt und bei Bedarf Korrekturen vornimmt.
Anwendungsfälle
Das Gelernte wird auf konkrete Anwendungsfälle der Teilnehmenden angewendet. In einer praxisorientierten Session erarbeiten wir gemeinsam Lösungen, die den Teilnehmern helfen, das Wissen direkt in ihren Arbeitsalltag zu integrieren.
Am häufigsten gestellte Fragen
Für wen ist dieser Kurs konzipiert?
+Wie kann ich mich für den Kurs anmelden?
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+Brauche ich Vorkenntnisse zum Thema des Kurses?
+Werde ich das Gelernte in diesem Kurs anwenden können?
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Selina Schmid
Leiterin Kodschul