Migration mit AI Agents – Wie moderne Teams Legacy-Altlasten automatisiert transformieren

In der Softwareentwicklung gibt es kaum eine unbeliebtere Aufgabe als die Migration von Legacy-Systemen. Doch was, wenn künstliche Intelligenz diesen Prozess revolutionieren könnte? In diesem Artikel beleuchten wir, wie AI Agents die Modernisierung veralteter Codebases transformieren und welche Möglichkeiten sich für Entwicklungsteams eröffnen.

Der Migrations-Albtraum – und warum Entwickler ihn hassen

Jeder Entwickler kennt die Situation: Ein bestehendes System muss auf neue Frameworks, Bibliotheken oder Programmiersprachen migriert werden. Was folgt, sind oft Wochen oder Monate voller Herausforderungen:

• Endlose Dependency-Konflikte: Abhängigkeiten, die nicht kompatibel sind oder unerwartete Seiteneffekte verursachen
• Regression-Tests ohne Ende: Funktioniert nach der Migration noch alles wie zuvor?
• Dokumentationslücken: Fehlende oder veraltete Dokumentation erschwert das Verständnis des Legacy-Codes
• Technische Schulden: Über Jahre angehäufte Probleme kommen während der Migration zum Vorschein

Diese Aufgaben binden wertvolle Ressourcen, die eigentlich für Innovation und Weiterentwicklung vorgesehen wären. Stattdessen verbringen hochqualifizierte Entwickler ihre Zeit mit repetitiven, fehleranfälligen Tätigkeiten.

Was wäre, wenn genau diese Arbeit ein AI Agent übernehmen könnte?

Was sind AI Agents – und was unterscheidet sie von klassischen Assistenten?

AI Agents sind mehr als nur passive Assistenten wie der bekannte GitHub Copilot. Sie repräsentieren die nächste Evolutionsstufe der Entwicklungsunterstützung:

AI Agents sind autonome, multi-step-fähige Systeme mit Planungs- und Ausführungskompetenz. Sie können komplexe Aufgaben verstehen, in Teilschritte zerlegen, diese ausführen und bei Problemen selbstständig nach Lösungen suchen.

Im Gegensatz zu klassischen Code-Assistenten, die hauptsächlich Vorschläge für einzelne Codezeilen machen, können AI Agents:

• Bestehende Codebases analysieren und verstehen
• Strukturierte Migrationspläne erstellen
• Code automatisch transformieren und modernisieren
• Tests generieren und ausführen
• Refactorings vorschlagen und implementieren
• Sicherheitslücken identifizieren und beheben
• Performance-Optimierungen durchführen

Diese Fähigkeiten machen sie zu idealen Partnern für die Modernisierung von Legacy-Systemen.

4 führende Plattformen im Vergleich: Was können moderne AI-Migrationsagenten wirklich?

Der Markt für AI Agents entwickelt sich rasant. Hier ein Überblick über die aktuell führenden Lösungen:

Jede dieser Plattformen hat ihre spezifischen Stärken und eignet sich für unterschiedliche Migrationsszenarien. Die Wahl hängt stark von der Größe des Projekts, der verwendeten Technologie und den spezifischen Anforderungen ab.

Der Amazon Q Developer Case – Was 4.500 Jahre Entwicklung uns über KI-Migration verraten

Ein beeindruckendes Beispiel für das Potenzial von AI Agents in der Migration liefert Amazon selbst. Der Technologieriese stand vor der Herausforderung, mehr als 30.000 Java-Anwendungen von JDK 8/11 auf JDK 17 zu migrieren – eine Aufgabe, die mit konventionellen Methoden enorme Ressourcen verschlungen hätte.

Amazon setzte seinen eigenen AI Agent, Amazon Q Developer, ein und erzielte bemerkenswerte Ergebnisse:

• Einsparung von geschätzten 4.500 Entwicklerjahren
• Kosteneinsparung von etwa 260 Millionen Dollar
• Drastische Beschleunigung des Migrationsprozesses
• Konsistente Implementierung über tausende von Anwendungen hinweg

Der AI Agent übernahm dabei:

1. Die Analyse der bestehenden Codebasis
2. Die Identifikation notwendiger Änderungen
3. Die automatische Implementierung der Migrationsschritte
4. Die Durchführung von Tests zur Validierung

Wenn Amazon mit diesem Ansatz solche Erfolge erzielen kann, ist das ein deutliches Signal für das Potenzial dieser Technologie – auch für mittelständische Unternehmen mit kleineren, aber nicht weniger komplexen Migrationsprojekten.

In der Praxis: Wie funktioniert eine KI-gestützte Migration wirklich?

Eine KI-gestützte Migration folgt typischerweise diesem Ablauf:

1. Codeanalyse & Dependency Mapping

Der AI Agent analysiert zunächst die bestehende Codebasis:

• Identifikation von Abhängigkeiten und deren Versionen
• Erkennung veralteter Bibliotheken und Frameworks
• Identifikation von Code-Mustern, die modernisiert werden müssen
• Analyse der Architektur und Strukturierung des Codes

2. Planung der Migrationsstrategie

Basierend auf der Analyse erstellt der Agent einen strukturierten Migrationsplan:

• Priorisierung der notwendigen Änderungen
• Identifikation potenzieller Risiken und Herausforderungen
• Vorschlag eines schrittweisen Vorgehens
• Abschätzung des Aufwands für einzelne Komponenten

3. Umsetzung der Migration

Der Agent führt die eigentliche Migration durch:

• Automatische Transformation des Codes
• Anpassung von Abhängigkeiten und Konfigurationen
• Implementierung neuer Patterns und Best Practices
• Dokumentation der durchgeführten Änderungen

4. Validierung und Qualitätssicherung

Nach der Migration folgt die Validierung:

• Generierung und Ausführung von Tests
• Überprüfung der Funktionalität
• Performance-Messungen
• Sicherheitsanalysen

Während dieses Prozesses arbeitet der AI Agent nicht isoliert, sondern in enger Abstimmung mit den Entwicklern. Er kann Fragen stellen, Entscheidungen vorschlagen und Feedback einarbeiten – eine echte Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine.

Vorteile – Was AI Agents bei Migrationen besser machen als Menschen

Der Einsatz von AI Agents bei Migrationen bietet zahlreiche Vorteile:

Drastische Zeitersparnis

Migrationen, die traditionell Wochen oder Monate dauern würden, können mit AI Agents oft in Tagen abgeschlossen werden. Die Zeitersparnis kann je nach Projekt bis zu 90% betragen.

Konsistenz und Fehlerreduktion

Menschen machen Fehler, besonders bei repetitiven Aufgaben. AI Agents führen Transformationen mit gleichbleibender Präzision durch und reduzieren so die Fehlerquote erheblich.

Skalierbarkeit

Während menschliche Teams bei großen Projekten an ihre Grenzen stoßen, können AI Agents problemlos mit wachsenden Codebases umgehen – ob es sich um hundert oder tausend Dateien handelt.

Freisetzung kreativer Potenziale

Wenn Entwickler von mühsamen Migrationsaufgaben entlastet werden, können sie sich auf kreative und strategische Aspekte konzentrieren, die echten Mehrwert schaffen.

Reduktion von Burnout und Fluktuation

Migrationen gehören zu den unbeliebtesten Aufgaben in der Entwicklung. Durch die Automatisierung dieser Tätigkeiten steigt die Zufriedenheit im Team und die Fluktuation sinkt. Gerne! Hier kommt eine ausführlich überarbeitete und psychologisch fundiert erweiterte Version deines Abschnitts:

Grenzen & Stolpersteine – Warum AI Agents den Menschen (noch) nicht ersetzen

So beeindruckend die Leistungsfähigkeit moderner AI Agents auch ist – sie sind kein Allheilmittel. In der Praxis zeigt sich schnell: Die besten Ergebnisse entstehen dann, wenn KI und Mensch zusammenspielen, statt sich zu ersetzen.

1. Komplexe Geschäftslogik bleibt menschlich

Während AI Agents hervorragend in der Lage sind, sich durch strukturierte, allgemeingültige Codebasen zu arbeiten, geraten sie bei unternehmensspezifischer, historisch gewachsener Geschäftslogik schnell an ihre Grenzen.

• Beispiel: Ein internes Preismodell mit 12 Ausnahmefällen, das nicht dokumentiert ist, aber essenziell für den Geschäftserfolg – hier helfen Erfahrungswissen und implizites Verständnis, nicht nur Syntax.
• KI kann Muster erkennen, aber nicht das „Warum“ hinter Entscheidungen interpretieren – zumindest nicht ohne weitere Einordnung durch erfahrene Entwickler:innen.

Fazit: Nur ein menschliches Teammitglied versteht den „Business-Kontext hinter dem Code“.

2. Strukturierte Inputs sind der Schlüssel

AI Agents sind nur so gut wie ihre Eingaben. Wer mit vagen oder widersprüchlichen Anweisungen arbeitet, erhält entsprechend unbrauchbare Ergebnisse.

• Typischer Fehler: Entwickler geben eine unscharfe Aufgabenbeschreibung („Mach das performanter“) und erwarten Zaubertricks.
• Besser: Klare Zielsetzung, relevante Codeteile selektieren, erwartetes Verhalten beschreiben, Feedback geben.

Psychologisch betrachtet ist das ein Paradigmenwechsel: Entwickler müssen lernen, präziser zu kommunizieren – nicht nur mit Menschen, sondern auch mit Maschinen.

3. Testabdeckung entscheidet über Erfolg oder Risiko

Ein häufig unterschätzter Punkt: KI-gestützte Änderungen ohne ausreichende Testabdeckung sind hochriskant.

• Änderungen am Code ohne Regressionstests können kritische Funktionen zerstören.
• AI Agents können Tests ergänzen oder generieren – aber ohne bestehende Tests fehlt oft die Basis für Verifikation.

Strategie: Test-First-Ansatz oder begleitende Tests durch Agenten vor der Migration aufbauen. Ohne Tests bleibt Migration eine Blackbox.

4. Ethische, rechtliche & sicherheitsrelevante Aspekte

Bei der Nutzung von AI Agents, insbesondere bei Closed-Source-Plattformen wie Amazon Q oder OpenAI Agents, sind ethische und rechtliche Fragen zwingend zu klären:

• Datenschutz: Darf der Code extern analysiert werden?
• Lizenzierung: Welche Rechte gelten für generierten Code?
• Compliance: Entspricht die Lösung internen oder branchenspezifischen Standards?

In hochregulierten Branchen (z. B. Finanz- oder Gesundheitswesen) sind hier klare Vorgaben, Audits und menschliche Kontrollmechanismen unverzichtbar.

Natürlich, hier ist dein Abschnitt mit bereinigtem Markdown, flüssiger Sprache und vertiefender inhaltlicher Ausarbeitung – ohne überflüssige Verschachtelungen oder abschließendes Fazit:

So startest du – Migration mit AI Agenten pilotieren

Der Einstieg in eine AI-gestützte Migration muss weder riskant noch komplex sein. Entscheidend ist ein gezielter, schlanker Startpunkt, der als realitätsnaher Proof of Concept dient und gleichzeitig Vertrauen aufbaut.

1. Wähle ein geeignetes Pilotprojekt

Starte nicht mit einem unternehmenskritischen System, sondern mit einem überschaubaren Modul oder Microservice. Optimal ist ein Teilbereich, der bereits über eine saubere Struktur und ausreichende Testabdeckung verfügt. So lassen sich Risiken minimieren, die Ergebnisse objektiv messen – und das Team gewinnt Sicherheit im Umgang mit der neuen Technologie.

2. Definiere klare Ziele und KPIs

Ohne Ziel kein Erfolg. Lege im Vorfeld messbare Erwartungen fest, um Fortschritt und Nutzen bewerten zu können. Typische KPIs können sein:

• Zeitersparnis im Vergleich zur manuellen Migration
• Verbesserte Testabdeckung durch automatisch generierte Tests
• Anzahl erfolgreich migrierter Abhängigkeiten
• Codequalität nach Analyse (z. B. mit Tools wie SonarQube)
• Subjektive Zufriedenheit des Entwicklerteams

Diese Kennzahlen helfen nicht nur beim internen Reporting, sondern dienen auch als Entscheidungshilfe für eine spätere Skalierung.

3. Wähle das passende Tool

Die Wahl des richtigen AI-Agents hängt stark vom Technologie-Stack, den Projektzielen und der vorhandenen Toolchain ab:

• Amazon Q Developer eignet sich besonders für Java-basierte Monolithen, bei denen viele veraltete Abhängigkeiten effizient transformiert werden müssen.
• Cursor punktet im täglichen Entwickler-Workflow durch seine nahtlose Integration in moderne IDEs und seine Fähigkeit, Features sowie Refactorings in Zusammenarbeit mit dem Team durchzuführen.
• Claude Code bietet flexible Unterstützung bei modularen Migrationen und punktet mit exzellentem Kontextverständnis bei kleineren Codebasen.
• OpenAI Agents entfalten ihre Stärke vor allem bei komplexeren Automatisierungen, etwa in CI/CD-Workflows oder bei der Erstellung individueller Pipelines für große Projekte.

Die Wahl sollte auf Grundlage von Erfahrungswerten, Projektgröße, Governance-Vorgaben und Integrationsfähigkeit getroffen werden – idealerweise begleitet durch einen kurzen, internen Tool-Vergleich.

4. Definiere einen strukturierten Prozess

AI Agents entfalten ihr Potenzial nur dann, wenn sie gezielt gesteuert und nicht „einfach losgelassen“ werden. Definiere daher frühzeitig:

• Wer gibt Aufgaben an den Agent weiter?
• Wer validiert die Ergebnisse?
• Wie wird Feedback an das System zurückgespielt?
• Welche Kriterien entscheiden, ob ein Agent eine Änderung autonom umsetzen darf?

Diese Klarheit schafft nicht nur technische Stabilität, sondern auch Akzeptanz im Team – denn Transparenz reduziert Unsicherheit.

5. Evaluiere die Ergebnisse

Nach dem ersten Durchlauf solltest du das Pilotprojekt detailliert auswerten. Gehe dabei über rein technische KPIs hinaus und analysiere auch:

• Wie hat das Entwicklerteam mit dem Agent interagiert?
• Gab es Widerstände, Missverständnisse oder unerwartete Erfolge?
• Welche Arten von Aufgaben wurden besonders gut automatisiert?
• Wo bestand weiterhin hoher manueller Aufwand?

Aus dieser strukturierten Reflexion ergeben sich konkrete Optimierungsmöglichkeiten für weitere Projekte – und belastbare Argumente für die nächste Ausbaustufe.

Möchtest du mehr darüber erfahren, wie du Legacy-Projekte mit modernen Technologien transformieren kannst? Als Digitalagentur mit Fokus auf Webanwendungen und Softwareentwicklung unterstützen wir dich gerne bei der Modernisierung deiner Systeme.

Fazit – AI Migration Agents sind kein Hype, sondern Realität

Die Migration von Legacy-Systemen wird sich durch AI Agents grundlegend verändern. Was früher mühsame, monatelange Projekte waren, kann heute in einem Bruchteil der Zeit mit höherer Qualität umgesetzt werden.

Diese Technologie ist keine ferne Zukunftsvision, sondern bereits heute einsetzbar und erprobt. Unternehmen wie Amazon zeigen, welches enorme Potenzial in der KI-gestützten Migration steckt.

Für Entwicklungsteams und Unternehmen bedeutet dies:

• Die Möglichkeit, technische Schulden schneller abzubauen
• Ressourcen freizusetzen für Innovation und Wertschöpfung
• Den Anschluss an moderne Technologien zu halten, ohne prohibitive Kosten

Wer heute in diese Technologie investiert und erste Erfahrungen sammelt, wird morgen einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil haben. Die Frage ist nicht mehr, ob AI Agents die Migration revolutionieren werden – sondern wie schnell Unternehmen diese Revolution für sich nutzen.

Als IT-Agentur mit Expertise in strategischer Beratung und Webentwicklung unterstützen wir dich gerne dabei, deine Legacy-Systeme zukunftssicher zu gestalten und das volle Potenzial moderner Technologien auszuschöpfen.