Liongate modernisiert Legacy-ERP mit KI in 65 Personentagen

Das System lief stabil und war weitgehend abgeschrieben. Die laufenden Kosten fielen kaum auf, die technische Schuld wuchs trotzdem weiter. Zehn Fachdomänen teilten eine Codebasis, Berechtigungen und Prozesssteuerung liefen über Eigenbauten, Schema-Änderungen entstanden von Hand.

Drei Wege standen zur Debatte. Weiterlaufen lassen verschiebt das Problem. Ein Neubau mit gleicher Funktionalität bindet ein Budget, das keinen fachlichen Mehrwert schafft. Eine lange Analysephase bindet die Fachbereiche über Monate und endet häufig bei Folien statt bei Ergebnissen.

Hinzu kam: Die Spezifikation des Systems existierte nicht auf Papier. Sie lebte im Code und im Erfahrungswissen einzelner Entwickler. Jede Modernisierung ohne vorherige Rekonstruktion dieses Wissens wäre auf einer unsicheren Grundlage gestartet.

Wir haben uns für einen vierten Weg entschieden: zuerst vermessen, dann verstehen, dann bauen. Jede Phase liefert ein Ergebnis, das unabhängig von den folgenden Schritten verwertbar ist. Fachbereich, IT und Einkauf sprechen damit von Anfang an über dieselbe Zahlenbasis.

Den Ausgangspunkt bildete eine KI-gestützte Function-Point-Analyse nach ISO 14143. Das Verfahren ist etabliert und herstellerneutral. Es misst den fachlichen Umfang über Eingaben, Ausgaben, Datenbestände und Schnittstellen und liefert damit eine objektive Grundlage für Aufwands- und Budgetschätzungen — bevor ein einziger Euro Entwicklungsbudget fließt.

In der zweiten Phase rekonstruierten wir die Fachlogik aus drei unabhängigen Quellen: Source Code, vorhandene Dokumentation und automatisierte Tests am laufenden System. Daraus entstanden ein vollständiges Domänenmodell, strukturierte Use Cases und Regeln und Algorithmen als Pseudocode. In der dritten Phase legten wir die Zielarchitektur fest: strikt geschichtet, je Fachdomäne ein Paket, Abhängigkeiten nur nach unten. Vier Eigenbauten wurden durch etablierte Standards ersetzt.

In der Umsetzungsphase arbeitete ein Squad aus mehr als zehn KI-Agenten parallel an Design, Implementierung, Test und Qualitätssicherung. Erfahrene Entwickler steuerten die Orchestrierung und trafen alle wesentlichen Architektur- und Qualitätsentscheidungen. Weil die Anforderungen aus Phase 2 lückenlos vorlagen, konnten die Agenten sinnvoll parallel arbeiten.

Über alle vier Phasen summiert sich die menschliche Arbeit auf 65 Personentage, gegenüber über 500 im klassischen Vorgehen. Die Arbeit verschwindet dabei nicht, sie verlagert sich vom Schreiben auf das Prüfen und Entscheiden.

Die Vermessung nach ISO 14143 kostete 3 Personentage, klassisch wären es rund 15. Die Spezifikation der Fachlogik lag bei 7 Personentagen, gegenüber rund 120 im klassischen Vorgehen. Planung und Architekturentscheidung beanspruchten 5 Personentage statt rund 40. Die Umsetzung schloss mit 50 Personentagen ab, wo klassische Projekte dieser Größe rund 330 veranschlagen.

Neben der Aufwandsreduzierung liefert das Projekt zwei weitere Ergebnisse, die über den Go-live hinaus wirken. Das Fachwissen liegt erstmals vollständig dokumentiert vor: Domänenmodell, Use Cases und Rechenregeln sind schriftlich fixiert und bleiben dem Unternehmen erhalten, unabhängig davon, welche Personen es künftig verlassen. Und die Zielarchitektur setzt auf Technologien mit breiter Marktabdeckung. Betrieb und Wartung bleiben langfristig planbar, und die freie Wahl bleibt erhalten, wer das System weiterentwickelt.

Der Ansatz ist reproduzierbar. Was wir hier erprobt haben, lässt sich auf jedes Legacy-System übertragen, das über Jahre gewachsen ist und dessen Dokumentation nicht mehr mit der Realität übereinstimmt. Die Function-Point-Analyse schafft Transparenz, bevor Budgetentscheidungen fallen. Die KI-gestützte Spezifikation macht implizites Wissen explizit. Und die geschichtete Zielarchitektur sorgt dafür, dass das neue System nicht in zehn Jahren dieselben Probleme hat wie das alte.