GenAI unterstützt Autohersteller bei der Modernisierung veralteter Systeme. (Bild: Adobe Stock)
Der Automarkt verändert sich rasant. Um wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen besonders etablierte Autohersteller ihre digitale Infrastruktur umfassend modernisieren. Viele ihrer Systeme sind veraltet, laufen noch auf Mainframes oder sind in Programmiersprachen wie COBOL geschrieben. Diese Legacy-Systeme behindern eine schnelle Umstellung auf moderne Technologien.
Die Lösung für dieses komplexe Problem könnte überraschenderweise Generative KI (GenAI) sein. GenAI kann helfen, die Modernisierung effizienter und kostengünstiger zu gestalten, indem sie die Analyse und Dokumentation bestehender Systeme erleichtert.
Schneller und einfacher modernisieren
Eine der größten Herausforderungen bei der Modernisierung ist es, den Aufbau eines Legacy-Systems zu verstehen und die Verknüpfungen, Abhängigkeiten und Verzahnungen der verschiedenen Bereiche zu erkennen. Die Systeme haben sich über Jahre hinweg weiterentwickelt, doch die Dokumentation ist oft unvollständig, sodass nur noch wenige Mitarbeiter sie nachvollziehen können. Diese Hürde hindert viele Teams daran, mit der Modernisierung zu beginnen.
GenAI kann bei der Analyse, Dokumentation und Visualisierung von Legacy-Systemen und -Anwendungen unterstützen. Zwar lässt sich der Prozess nicht vollständig automatisieren, doch generative KI kann große Datenmengen verarbeiten und den Code in ein verständlicheres Format übersetzen, das für Software-Ingenieure, -Architekten und Analysten leichter zugänglich ist. So wird die ansonsten kaum lösbare Aufgabe der Dateninterpretation und -dokumentation mit weniger Aufwand machbar.
Über Thoughtworks
Durch unsere führende Rolle in der Softwareentwicklung helfen wir Automobilherstellern, die Komplexität ihrer digitalen Reise zu meistern. Wir arbeiten Hand in Hand mit unseren Kunden, um innovative Lösungen und Erfahrungen zu entwickeln, die im neuen softwaredefinierten Ökosystem erfolgreich sind. Mehr zu uns erfahren Sie hier.
Praktische Anwendung
Ein europäischer OEM setzte GenAI ein, um die Codebasis von 15 Millionen Zeilen zu analysieren. Dadurch konnte die Zeit für das Reverse Engineering um ein Drittel verkürzt werden. GenAI übersetzte den Code in ein verständliches Format, was den Fortschritt bei der Architekturentwicklung beschleunigte. Durch die Kombination von Large Language Models (LLMs) und einem Wissensgraphen konnten komplexe Abhängigkeiten, Funktionen und problematische Bereiche identifiziert werden. Dies erleichterte Refactorings und die Migration zu modernen Architekturen.
Durch den Einsatz von GenAI konnten technische Ressourcen effizienter genutzt werden. Teams konnten sich wieder auf die Entwicklung neuer Funktionen oder die schnellere Wartung bestehender Systeme konzentrieren.
Erfolg durch durchdachten Einsatz
Es ist wichtig zu betonen, dass GenAI die Modernisierung nicht automatisiert, sondern die Herausforderungen besser handhabbar macht. Die gründliche Vorbereitung der bestehenden Datenstruktur gehört ebenso dazu wie die Definition von Zielen und Abhängigkeiten, um den Erfolg der Modernisierung zu maximieren. Auch sollte der Einsatz von GenAI mit bewährten Planungspraktiken kombiniert werden.
Die Akteure der Automobilindustrie sollten jetzt beginnen, sich der Herausforderung zu stellen. Mit geeigneter Unterstützung können sie sich so optimal auf die Anforderungen der Verbraucher und der Branche vorbereiten.
Über die Autorin: Christine Welsch
Christine Welsch ist Market Director für den Bereich Automotive & Manufacturing Europe bei Thoughtworks, einem globalen Technologieberatungsunternehmen. Mit ihrer langjährigen Erfahrung in der IT-Branche und ihrem umfassenden technischen sowie geschäftlichen Fachwissen hilft sie Kunden aus der Automobil- und Fertigungsindustrie dabei, ihre Marktstellung zu stärken.
