Cluster Reply hat die Pflege komplexer Legacy-Systeme für einen großen Automobilhersteller vereinfacht. Dafür haben die Experten spezielle KI-Agenten entwickelt, die die Mitarbeiter mit dem nötigen Know-how versorgen und viele Aufgaben vollkommen autonom erledigen.
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Künstliche Intelligenz für die Modernisierung von Altsystemen
Generative KI verändert die Aktualisierung von Legacy-Systemen und begründet eine Ära der Automatisierung und verbesserten Wertschöpfung, die die Ausrichtung der Modernisierungsbemühungen neu definiert.
Modernisierungslösungen
Vom Code zum Dokument, zum neuen Code
Automatisiertes Reverse-Engineering vom Code zur Dokumentation und dann zum neuen Code ist der Schlüssel zur Modernisierung. Mithilfe von Large Language Models dokumentiert und verfeinert der Prozess den alten Code gründlich und unterstützt die Übersetzung in eine objektorientierte Codebasis. Durch die Einbeziehung von Richtlinien und der Zielarchitektur wird ein reibungsloser Übergang ermöglicht, der durch Reinforcement Learning anhand von menschlichem Feedback für eine iterative Konvertierung garantiert wird. Eine gründliche Validierung wird durch umfassende Testfall-Sets und strenge Vergleichstests zur Überprüfung der iso-funktionalen Abdeckung gewährleistet.
Diese Methode reduziert den Zeit- und Arbeitsaufwand für die Modernisierung erheblich und verbessert gleichzeitig die Codequalität und die Anpassung an moderne Architekturmuster. Darüber hinaus überbrückt sie Wissenslücken und rationalisiert den gesamten Prozess.
Vom Code zum neuen Code
Dieser Ansatz umfasst die Automatisierung der Umwandlung von bestehendem Code in modernisierte Versionen für verbesserte Effizienz und Kompatibilität. Reply entwickelt und testet derzeit ein KI-gestütztes Übersetzungs-Framework, um die Codeübersetzung zwischen Programmiersprachen zu optimieren und den Übergang zu verschiedenen Plattformen zu vereinfachen. Durch den Einsatz von Copilot-Tools verfeinern die Entwickler den Quellcode und halten sich an Standardkonventionen, während das maschinelle Lernen ihn in branchenspezifische Prozesse umwandelt. Die Integration von OpenAI API und Large Language Models erleichtert die mühelose Übersetzung vom Ursprung zum Ziel, wobei eine abschließende menschliche Überprüfung sowohl Qualität als auch Sicherheit gewährleistet.
Dieser Prozess reduziert den Zeit- und Arbeitsaufwand, sichert die Qualität und verbessert die Kompatibilität mit aktuellen Mustern, was die Entwicklung rationalisiert und die Leistung verbessert.
Eine Chance für eine "Legacy-Renaissance"?
KI hilft nicht nur bei der Modernisierung veralteter Systeme, sondern verwandelt diese Herausforderung in eine Chance für strategische Verbesserungen. Im Zuge der Modernisierung kann Generative KI den Unternehmen neue Szenarien für schnellere und effizientere Innovationen eröffnen, wobei die Auswirkungen auf bestehende Systeme durch effektivere Prozesse zur Erfassung und Formalisierung von Geschäftsanforderungen minimiert werden. Dieser innovative Ansatz verkürzt die Markteinführungszeit, indem er frühere Investitionen in Kernsysteme nutzt, ohne die Möglichkeiten des Unternehmens einzuschränken.
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