Fujitsu „Application Transform“: Wie generative KI Legacy-Code-Analyse und Modernisierung radikal beschleunigt

Kontext: Legacy-Modernisierung als Engpass

Viele größere Unternehmen betreiben weiterhin geschäftskritische Anwendungen auf Mainframes und in Sprachen wie COBOL. Diese Systeme sind stabil, aber:

• Fachkräfte für Wartung und Weiterentwicklung werden knapp.

• Dokumentation ist häufig veraltet oder unvollständig.

• Schon das Verstehen des Ist-Zustands verschlingt Monate an Analyseaufwand pro Anwendung.

Genau hier setzt Fujitsu mit dem am 30. März 2026 vorgestellten Dienst „Application Transform powered by Fujitsu Kozuchi“ an. Der Dienst soll die Erstellung von Design- und Systemdokumentation aus bestehendem Quellcode mithilfe generativer KI weitgehend automatisieren und den Aufwand für diesen Schritt um etwa 97 % reduzieren.

Was ist neu an „Application Transform“?

KI-gestützte Quellcode-Analyse als SaaS

Fujitsu bietet „Application Transform“ zunächst als SaaS in Japan an. Unternehmen stellen ihren Legacy-Quellcode – insbesondere COBOL, aber auch andere Sprachen – bereit. Der Dienst analysiert den Code automatisch und generiert daraus:

• System- und Modulübersichten

• Datenfluss- und Kontrollfluss-Beschreibungen

• Schnittstellen- und API-Beschreibungen

• Fachlich orientierte Design-Dokumente, die für Architektur-Teams lesbar sind

Im Zentrum steht dabei nicht die automatische Code-Migration, sondern die automatisierte Wissensextraktion: Das System soll rekonstruieren, was die Anwendung tatsächlich tut und wie Komponenten zusammenhängen.

Proprietäre KI-Architektur für Software-Engineering

Laut Veröffentlichungen setzt Fujitsu eine eigene KI-Architektur ein, die sich speziell an Software-Engineering-Anforderungen orientiert. Dazu gehören:

• Kombination aus generativen Modellen und strukturierter Code-Analyse (Parser, statische Analysen)

• Wissensrepräsentation über eine Art Knowledge Graph der Anwendungslandschaft

• Mechanismen zur Reduzierung typischer LLM-Schwächen wie Halluzinationen oder Auslassungen in kritischen Bereichen

Damit adressiert Fujitsu ein Kernproblem vieler generischer KI-Ansätze: Sie können zwar Code erklären, liefern aber bei großen, historisch gewachsenen Systemen keine vollständigen, konsistenten Artefakte.

Validierung mit Enterprise-Use-Case

Der Dienst wurde im Vorfeld unter anderem mit SMBC Nikko Securities getestet. Für IT-Entscheider ist wichtig: Es handelt sich nicht um ein reines Lab- oder Demo-Produkt, sondern um eine Lösung, die bereits an realen Großsystemen erprobt wurde.

Konkrete Use Cases für Unternehmen

1. Einstieg in komplexe Kernsysteme

Ausgangslage: Ein Finanzinstitut betreibt ein Kernbankensystem mit mehreren Millionen Zeilen COBOL. Die ursprünglichen Architekten sind nicht mehr im Unternehmen; die Dokumentation ist fragmentiert.

Mit Application Transform:

• Upload oder gesicherte Bereitstellung des Quellcodes

• Automatische Generierung von:

- Modul- und Jobübersichten

- Abhängigkeitsgraphen zwischen Programmen, Copybooks, Tabellen

- Beschreibung zentraler Geschäftsprozesse (z. B. Kontoeröffnung, Kreditvergabe) auf Basis des identifizierten Codes

• Ergebnis ist ein konsolidiertes Design-Dokument als Startpunkt für weitere Architekturarbeit.

Nutzen: Neue Teams können sich in Wochen statt Monaten ein solides Bild vom System machen. Das reduziert Onboarding-Zeiten und mindert das operative Risiko von Wissensabfluss.

2. Vorbereitung einer schrittweisen Modernisierung

Ausgangslage: Ein Versicherer plant, Teile seines Bestandssystems von Mainframe auf eine moderne Plattform zu migrieren (z. B. Microservices in der Cloud). Fachlichkeit und technische Abhängigkeiten sind jedoch unklar.

Mit Application Transform:

• KI-gestützte Analyse identifiziert funktionale Domänen und Service-Kandidaten.

• Abhängigkeiten und Schnittstellen werden dokumentiert, etwa welche COBOL-Programme auf welche DB2-Tabellen zugreifen.

• Die generierten Dokumente dienen als Grundlage, um eine Domain-Schnitt- und Migrationsstrategie zu entwerfen.

Nutzen: CIOs und Enterprise-Architekten können Transformation-Roadmaps faktenbasiert planen, Risiken segmentieren und Migrationswellen so zuschneiden, dass betriebliche Auswirkungen minimiert werden.

3. Compliance, Audit und Risiko-Management

Ausgangslage: Regulierte Branchen wie Banken, Versicherungen oder öffentliche Verwaltung müssen nachweisen, wie bestimmte geschäftliche oder regulatorische Regeln im System umgesetzt sind.

Mit Application Transform:

• Automatisch erzeugte Design-Dokumente verknüpfen Quellcode-Elemente mit fachlichen Beschreibungen.

• Änderungen an Kernmodulen können durch erneute Analyse effizient nachvollzogen werden.

• Audits erhalten eine konsistentere und aktuellere Dokumentationsbasis.

Nutzen: Bessere Nachvollziehbarkeit reduziert Audit-Risiken und erleichtert die Umsetzung neuer regulatorischer Anforderungen (z. B. Meldewesen, Datenschutz, Governance).

Strategische Implikationen für CIOs und CTOs

Hebel gegen Fachkräftemangel im Legacy-Bereich

Spezialisten für Mainframe- und COBOL-Systeme gehen verstärkt in den Ruhestand. Klassische Gegenmaßnahmen – Schulungen, Near-/Offshoring – stoßen an Grenzen, wenn die Systeme kaum dokumentiert sind.

Automatisierte Dokumentation wirkt hier als Multiplikator:

• Senior-Experten konzentrieren sich auf Validierung und Feinspezifikation statt auf mühsame Basis-Analyse.

• Jüngere Entwickler können auf lesbare, strukturierte Unterlagen zugreifen und werden schneller produktiv.

Beschleunigung von Transformationsprogrammen

Große Legacy-Modernisierungen scheitern häufig in den ersten Projektphasen, weil die Analyse zu langsam und ungenau ist. Wenn sich der Aufwand für initiale Design-Dokumente tatsächlich um Größenordnungen reduzieren lässt, ergeben sich:

• Kürzere Vorstudien und Scoping-Phasen

• Bessere Entscheidungsgrundlagen für „Go/No-Go“

• Schnellere Iterationen von Zielarchitektur und Roadmap

Qualitätsgewinn in der Dokumentation

Neben der reinen Zeitersparnis zielt Fujitsu auch auf Qualitätsverbesserungen: umfassendere und besser lesbare Dokumentation im Vergleich zu generischen KI-Tools.

Für Unternehmen bedeutet dies:

• Geringeres Risiko, dass kritische Abhängigkeiten übersehen werden

• Bessere Basis für Refactoring, Re-Platforming oder Re-Architecture

• Nachhaltigere Wissensbasis für Betrieb und Weiterentwicklung

Grenzen und Fragen, die Unternehmen klären sollten

Trotz des Potenzials bleiben zentrale Punkte, die Entscheider vor einem Einsatz prüfen sollten:

• Daten- und Quellcode-Sicherheit: Wie werden Quellcode und Analyseergebnisse geschützt? Wo werden sie gespeichert (Region, Cloud-Anbieter, Verschlüsselung)?

• Sprach- und Technologiedeckung: Welche Programmiersprachen und Plattformen werden neben COBOL unterstützt, und mit welcher Qualität?

• Integration in bestehende Toolchains: Wie lassen sich die generierten Dokumente in vorhandene ALM-, Architektur- und CMDB-Werkzeuge integrieren?

• Governance und Nachvollziehbarkeit: Wie transparent ist, auf welcher Basis die KI zu bestimmten Strukturergebnissen gelangt ist? Gibt es Prüffunktionen oder Confidence-Scores?

• Internationaler Rollout: Der Dienst startet in Japan. Für global agierende Unternehmen ist entscheidend, wann und in welcher Form er in weiteren Regionen verfügbar sein wird.

Fazit: Vom monolithischen „Black Box“-System zur dokumentierten Grundlage für Modernisierung

Mit „Application Transform powered by Fujitsu Kozuchi“ adressiert Fujitsu einen der realen Engpässe vieler Modernisierungsprogramme: das fehlende, veraltete oder unstrukturierte Wissen über bestehende Kernsysteme.

Für Unternehmen mit großen Legacy-Landschaften ist der Dienst weniger ein „Magic Button“ für automatische Migration, sondern ein Beschleuniger der Verständnis- und Planungsphase. Wer die Risiken und Rahmenbedingungen – insbesondere in Bezug auf Sicherheit, Compliance und Integration – sorgfältig prüft, kann damit einen substantiellen Schritt machen: weg vom intransparenten Monolithen, hin zu einer dokumentierten, schrittweise transformierbaren Anwendungslandschaft.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Was ist Fujitsu „Application Transform powered by Fujitsu Kozuchi“?

Fujitsu „Application Transform powered by Fujitsu Kozuchi“ ist ein SaaS-Dienst, der Legacy-Quellcode – insbesondere COBOL – mithilfe generativer KI analysiert und daraus automatisch Design- und Systemdokumente erzeugt. Der Fokus liegt auf Wissensextraktion und Dokumentation, nicht auf vollautomatischer Code-Migration.

Wie funktioniert die KI-gestützte Legacy-Code-Analyse bei Application Transform?

Unternehmen stellen ihren Quellcode gesichert bereit, woraufhin Application Transform diesen mit einer Kombination aus generativen Modellen, Parsern und statischer Code-Analyse auswertet. Die Lösung erstellt daraus Modulübersichten, Abhängigkeitsgraphen, Daten- und Kontrollflussbeschreibungen sowie fachlich lesbare Design-Dokumente.

Welche Vorteile hat Application Transform für CIOs und CTOs?

CIOs und CTOs erhalten schneller ein belastbares Bild komplexer Kernsysteme und können Modernisierungs-Roadmaps faktenbasiert planen. Laut Fujitsu lässt sich der Aufwand für die Erstellung von Designdokumenten um rund 97 % senken, was Transformationsprogramme beschleunigt und Fachkräftemangel im Legacy-Bereich abfedert.

Worin unterscheidet sich Application Transform von generischen KI-Code-Tools?

Im Gegensatz zu generischen KI-Assistenten, die eher einzelne Code-Snippets erklären, ist Application Transform auf große, historisch gewachsene Unternehmenssysteme ausgelegt. Es nutzt eine speziell auf Software-Engineering ausgerichtete Architektur mit Knowledge-Graph-Ansatz und Mechanismen zur Reduzierung von Halluzinationen, um konsistentere und vollständigere Artefakte zu erzeugen.

Für welche Use Cases eignet sich Fujitsu Application Transform besonders?

Typische Einsatzszenarien sind der Einstieg in komplexe Kernsysteme, die Vorbereitung schrittweiser Modernisierung (z. B. Domain-Schnitte und Service-Kandidaten) sowie die Unterstützung von Compliance- und Audit-Anforderungen. In allen Fällen liefert der Dienst strukturierte, aktuelle Dokumentation als Grundlage für Architekturarbeit und Risiko-Management.

Welche Risiken und offenen Fragen sollten Unternehmen vor dem Einsatz prüfen?

Unternehmen sollten vor allem Daten- und Quellcode-Sicherheit, Speicherort und Verschlüsselung sowie den internationalen Rollout klären. Zusätzlich sind die konkrete Sprach- und Technologiedeckung, die Integration in bestehende Toolchains sowie Transparenz- und Governance-Aspekte der KI-Analysen kritisch zu bewerten.

Was sollten Unternehmen jetzt tun, wenn sie Application Transform für ihre Legacy-Systeme nutzen möchten?

Unternehmen sollten zunächst ihre wichtigsten Legacy-Anwendungen identifizieren und ein Pilotprojekt mit einem klar abgegrenzten System planen. Parallel dazu empfiehlt sich eine Bewertung der Sicherheitsanforderungen, der Integrationsmöglichkeiten in bestehende ALM- und Architekturwerkzeuge sowie eine Roadmap, wie die generierten Dokumente in Modernisierungs- und Compliance-Prozesse einfließen sollen.