KI und Altsoftware: Was die COBOL-Debatte Unternehmen lehrt
28. Oktober 2026
KI-generiert, redaktionell von 8thsense ausgewählt, geprüft und freigegeben. EU AI Act, Art. 50
OpenAI meldet große Fortschritte dabei, alten COBOL-Code per KI in moderne Programmiersprachen zu übertragen. Anthropic bewirbt Claude Code schon seit Februar als Werkzeug für genau diese Aufgabe. Unabhängige Informatiker bremsen allerdings: Code umzuschreiben sei etwas anderes, als ein System zu ersetzen. Für Geschäftsführer im Mittelstand ist die Debatte lehrreich, denn fast jedes Unternehmen hat irgendwo eine Altsoftware, die niemand mehr anfassen will.
Was OpenAI gemessen hat
Am 19. Oktober veröffentlichte OpenAI einen Forschungsbeitrag zu sogenannten ressourcenarmen Programmiersprachen wie COBOL, Fortran und Visual Basic. Für diese Sprachen gibt es deutlich weniger Code und Dokumentation zum Trainieren als für Python oder JavaScript. In einer eigenen COBOL-Migrationsprüfung erreicht das Modell GPT-6.1 Sol laut OpenAI bei niedrigem Rechenaufwand 86,6 Prozent Genauigkeit, bei höherem Aufwand 97,9 Prozent. Der Vorgänger GPT-5.6 Sol kam auf 5,4 Prozent. Als erfolgreich gilt eine Migration nur, wenn alle Tests bestehen. OpenAI begründet die Arbeit ausdrücklich mit Kundenfeedback: Dokumentation sei oft unvollständig, ursprüngliche Entwickler hätten das Unternehmen verlassen, und wichtige Geschäftsregeln existierten nur noch im Code (Quelle: openai.com).
Anthropic setzt auf ein Vorgehen in Schritten
Anthropic hatte bereits im Februar einen Leitfaden zur COBOL-Modernisierung mit Claude Code veröffentlicht. Darin beschreibt der Anbieter vier Phasen: Zuerst analysiert die KI das bestehende System, verfolgt Datenflüsse und dokumentiert Abhängigkeiten zwischen Dateien. Danach markiert sie riskante und gut isolierte Bausteine. Die Planung übernehmen ausdrücklich die Entwickler, inklusive Tests, die prüfen, ob neuer Code dieselben Ergebnisse liefert wie der alte. Erst dann wird Baustein für Baustein übersetzt, während alter und neuer Code parallel laufen (Quelle: claude.com). Konkrete Messwerte oder Kundenbeispiele enthält der Text nicht. Laut The Verge brach nach der Veröffentlichung trotzdem der Aktienkurs von IBM ein, das unter anderem mit der Wartung solcher Altsysteme Geld verdient.
Warum Fachleute skeptisch bleiben
The Verge hat mehrere europäische Informatiker zu den Versprechen befragt (Quelle: theverge.com). Ihre Einwände sind für jedes Unternehmen mit gewachsener Software übertragbar:
Code ist nicht das System. Vadim Zaytsev (Universität Twente) verweist auf Daten in verschiedenen Formaten, Schnittstellen zu anderen Systemen und die Erwartungen der Menschen, die damit arbeiten.
Die Tests sind zu einfach. Arie van Deursen (TU Delft) nennt OpenAIs Beitrag oberflächlich. Die schwierige Aufgabe sei, ein komplexes Altsystem in kleinere, einzeln ersetzbare Einheiten zu zerlegen.
Das eigentliche Problem ist fehlendes Verständnis. Alastair Donaldson (Imperial College London) empfiehlt, dieselben Abläufe durch altes und neues System laufen zu lassen und die Ergebnisse zu vergleichen.
Menschliche Prüfung bleibt Pflicht. Jacopo Mauro (University of Southern Denmark) hält formale Verifikation langfristig für möglich, aber sehr aufwendig.
Auch OpenAI räumte gegenüber The Verge ein, Legacy-Code sei „noch lange kein gelöstes Problem”. Zaytsev bringt es auf den Punkt: Selbst wenn ein KI-Werkzeug 99 Prozent erledige, bleibe das letzte Prozent, verteilt über das ganze System.
Das Mittelstands-Pendant zu COBOL
Banken und Behörden mit Millionen Zeilen COBOL sind nicht die Zielgruppe dieses Blogs. Das Muster kennen aber viele Betriebe: die selbst gebaute Access-Datenbank in der Pflegevermittlung, die Visual-Basic-Anwendung für Kursverwaltung und Abrechnung, das Branchenprogramm, dessen Hersteller den Support eingestellt hat, oder die Excel-Makros, an denen ein ehemaliger Mitarbeiter hing. Die Fragen sind dieselben: Welche Geschäftsregeln stecken im Code? Was hängt daran? Was passiert, wenn eine Rundungsregel bei der Abrechnung plötzlich anders greift? Genau hier liegt die realistische Stärke der KI. Sie kann alten Code lesen, erklären und dokumentieren, und zwar viel schneller als ein Mensch, der sich erst einarbeiten muss.
Was das für Unternehmen bedeutet
Die Lehre aus der COBOL-Debatte lautet: KI senkt die Einstiegshürde für eine Modernisierung, ersetzt aber weder Tests noch Fachwissen. Wer eine Altsoftware ablösen will, sollte klein anfangen. Lassen Sie im ersten Schritt nur dokumentieren, welche Funktionen, Datenfelder und Sonderregeln das System enthält, und lassen Sie die Fachabteilung diese Liste prüfen. Das kostet überschaubar viel, oft wenige Personentage, und liefert auch dann Wert, wenn die Migration später doch anders läuft. Danach empfiehlt sich ein einzelner, klar abgegrenzter Baustein, etwa der Export für die Buchhaltung, der neu gebaut und eine Zeit lang parallel zum alten betrieben wird.
Woran solche Projekte im Mittelstand typischerweise scheitern, ist selten die Technik allein: Es fehlen Testfälle mit echten Daten, niemand im Haus kennt die Sonderfälle, und eine Standardsoftware von der Stange bildet die gewachsenen Abläufe nicht ab. Sinnvoll ist deshalb eine Begleitung, die alte Datenbestände, neue Schnittstellen und die Menschen im Betrieb gleichermaßen im Blick behält. Wer zunächst einschätzen will, wo Prozessautomatisierung und KI-Automation bei der Ablösung von Insellösungen helfen, sollte die Altsysteme zuerst inventarisieren. Und wer liest, KI migriere Altsoftware „auf Knopfdruck”, darf das getrost als Hype einordnen.