KI in Legacy-Software: Modernisieren ohne Rebuild

Bringe LLMs und Automatisierung in gewachsene Systeme, ohne Stabilität, Compliance und Betrieb zu riskieren. Zu den Schwerpunkten gehören Legacy-Analyse und KI-Eignung, Architekturmuster für KI-Integration, Daten, Kontext und RAG in Unternehmenssystemen, LLM-Integration in Prozesse und UI, Security, Datenschutz und Governance und Testing, Observability und Betrieb.

Die Schulung richtet sich an Softwarearchitektinnen und Softwarearchitekten in gewachsenen Systemlandschaften, Entwicklerinnen und Entwickler, die Legacy-Systeme erweitern und betreiben, IT-Leiterinnen und IT-Leiter sowie Technical Product Owner und DevOps- und Plattform-Teams mit Verantwortung für Betrieb und Compliance sowie alle, die KI-Funktionen in Legacy-Software integrieren wollen, ohne ein riskantes Rebuild zu starten.

Grundverständnis von Softwarearchitektur, APIs und Deployment-Prozessen. Erfahrung mit mindestens einem bestehenden Anwendungssystem (Monolith, Client-Server oder verteilte Services).

Zu den Schwerpunkten gehören Legacy-Analyse und KI-Eignung, Architekturmuster für KI-Integration, Daten, Kontext und RAG in Unternehmenssystemen, LLM-Integration in Prozesse und UI, Security, Datenschutz und Governance und Testing, Observability und Betrieb.

Die Inhalte werden bis zu konkreten Arbeitsschritten zu Security, Datenschutz und Governance, Testing, Observability und Betrieb und Roadmap und Business Case geführt. Dadurch lässt sich das Gelernte gezielt auf eigene Aufgaben übertragen.

Zu den angestrebten Ergebnissen gehören: Dieses Seminar richtet sich an alle, die KI nicht als neues Parallelprojekt, sondern als Erweiterung bestehender Softwarelandschaften umsetzen wollen; Du lernst, wie Du aus einem Legacy-System heraus sichere, messbare KI-Funktionen entwickelst, die sich in Prozesse, Rollen und Compliance einfügen; Statt „alles neu“ arbeitest Du mit Modernisierungsschritten, die sich rückgängig machen lassen und den laufenden Betrieb respektieren; Wir beginnen mit der Frage, welche KI-Use-Cases in Legacy-Umgebungen wirklich tragen: zum Beispiel intelligente Suche über Altdaten, Zusammenfassungen für Tickets und Vorgänge,; Du definierst Erfolgskriterien und KPIs wie Durchlaufzeit, Fehlerquote,

Ja. „LLM-Integration in Prozesse und UI“ ist ein eigener Bestandteil der Schulung. Dazu gehören Copilot-Features: Suche, Zusammenfassung, Entwürfe, Workflow-Automation mit Human-in-the-Loop, Prompt-Patterns für robuste Ergebnisse und Fehlerbilder: Halluzination, Drift, Prompt-Injection.