Mainframe-Ausstieg für viele Großunternehmen „physisch und finanziell unmöglich“
Das promise vieler KI-Anbieter, der legacy -Code-Ära ein Ende zu setzen, stößt bei Experten auf skepticism . Eine neue analysis des Marktforschungsunternehmens Gartner warnt: Die meisten Unternehmen overestimate die Fähigkeiten generativer KI, wenn es um den Ausstieg aus ihren jahrzehntealten Mainframe-Systemen geht. Mehr als 70 Prozent der Projekte, die bis 2026 starten, werden demnach ihre Ziele not achieve – nicht aus Mangel an Willen, sondern an Realitätssinn.
Besonders investors neigen dazu, KI-Kompetenz als alleinigen Maßstab für den health eines Unternehmens zu nehmen. Doch diese trend führt nach Ansicht der Gartner-Analysten dazu, dass KI dort eingesetzt wird, wo sie wenig value bringt. Der Versuch, riesige Mainframe-Systeme einfach zu ersetzen, birgt nicht nur das risk von cost overruns , sondern könnte auch die business continuity gefährden – ein critical Punkt für Banken, Versicherungen und Großindustrie.
Dabei ist die Zukunft des Mainframes keineswegs beendet. Ganz im Gegenteil: Trotz des Aufschwungs cloud-nativer Architekturen bleibt der Mainframe die leading platform für geschäftskritische Anwendungen. Seine security , reliability und transaction integrity sind nach wie vor unmatched . Hinzu kommt: Über Jahrzehnte haben sich hier riesige Datenmengen angesammelt – so komplex vernetzt, dass eine vollständige migration für die meisten Konzerne physisch und finanziell unmöglich ist.
Gartner geht daher davon aus, dass der pressure zum Mainframe-Ausstieg nachlässt. Stattdessen setzen Unternehmen auf moderate modernization . Generative KI kann hier helfen – etwa beim Verständnis von technical debt oder beim support . Aber bei der automatischen conversion von COBOL-Code stößt sie an klare limits . Und auch der Markt für KI-Dienste zum Mainframe-Ausstieg wird sich bis 2030 stark thin out : 75 Prozent der Anbieter werden dann entweder change oder verschwinden.
Also ich arbeite im Bankensektor – ein kompletter exit Exit vom Mainframe ist reine fantasy Fantasie. Die Systeme laufen stabil, und die Kosten für einen full replacement vollständigen Ersatz wären absurd.
Natürlich wird hype Hype um KI gemacht, aber viele decision-makers Entscheider wollen einfach ein quick fix schnelles Mittel gegen veraltete Technik. Die Realität sieht anders aus.
Spannend, wie public trust öffentliches Vertrauen in KI steigt, während gleichzeitig die market reality Marktrealität zeigt: Alte Systeme bleiben. Da passt was nicht.
Die cost Kosten für Migration sind nur ein Teil. Der wahre risk Risikofaktor ist der downtime Ausfall während des Übergangs. Kein Vorstand traut sich das.
IBM hat mit den z17-Mainframes proof Beweis geliefert: Alt kann auch profitable rentabel sein. Warum was wegwerfen, das noch funktioniert?
Aber was ist mit der next generation nächsten Generation von Entwicklern? Wer will schon COBOL lernen? Das ist das eigentliche problem Problem.