Technische Schulden sind eine Anhäufung von Kompromissen, welche die Innovations- und Transformationskraft von Unternehmen hemmen. Während herkömmliche Lösungsansätze an ihre Grenzen stoßen, eröffnet die künstliche Intelligenz einen konkreten Weg, um diesen zur strategischen Hypothek gewordenen Rückstand zu analysieren, aufzuholen und zukünftig zu vermeiden.
Technische Schulden („Technical Debt“)sind zu einem unbequemen Thema in der IT geworden. Der Begriff bezeichnet die Anhäufung von Kompromissen, Provisorien und suboptimalen Entscheidungen, die im Laufe der Zeit entstanden ist, um die Lieferzeit zu verkürzen, die Kosten zu senken oder schnelle Lösungen zu entwickeln.
Technische Schulden werden häufig akzeptiert, manchmal auch erlitten, aber sie führen unausweichlich zu höheren Kosten in der Zukunft: größere Komplexität, fragile Systeme, mehr Maintenanceaufwand und – vor allem – eine ausgebremste Innovationskraft.
Technische Schulden gibt es in unterschiedlicher Form. Da wäre die „Architectural Debt“, wenn schlecht konzipierte oder veraltete Systeme den aktuellen Anforderungen nicht mehr gewachsen sind, die reine „Technische Schuld“, weil ein Programm schlecht strukturiert oder wenig optimiert ist; die „Process Debt“, wenn die Dokumentation lückenhaft ist oder wesentliches Know-how verloren geht, und last but not least die „Safety Debt“ – letztere wurde viel zu lange relativiert, setzt Unternehmen jedoch zunehmend kritischen Cyberrisiken aus.
Strukturelle Falle
Für die IT-Abteilungen sind die Folgen gravierend. In der Praxis reagiert die IT langsamer, die digitale Transformation wird ausgebremst. Außerdem explodieren versteckte Kosten : Maintenance, Korrekturen, Produktivitätsverlust. Last but not least drohen ständig Betriebsausfälle, Sicherheitslücken und ein Verlust an Wettbewerbsfähigkeit.
Eine aktuelle Studie von HFS Research schätzt, dass die 2.000 größten Weltkonzerne Technische Schulden zwischen 1.500 und 2.000 Mrd. Dollar vor sich herschieben. Trotz umfangreicher Modernisierungsbudgets (fast 30 % des IT-Budgets) haben nur drei von zehn Organisationen ihre Kernanwendungen tatsächlich modernisiert. Bei den anderen beschränkt sich die „Transformation“ allzu häufig auf eine neue Aufmachung des bestehenden Systems.
Warum dieses kollektive Scheitern? Weil die Technischen Schulden zur strukturellen Falle geworden sind. Ein Teil des Marktes für IT-Services beschäftigt sich damit, die Technischen Schulden fortzuschreiben, anstatt sie abzubauen – die Komplexität wächst weiter.
Outsourcing oder eine zaghafte Automatisierung lösen das Problem nicht: Die Schulden werden lediglich verlagert, aber nicht reduziert. Im Laufe der Zeit folgt Version auf Version; die Kosten für eine echte Transformation wachsen immer weiter an – es ist ein Teufelskreis.
KI als wesentlicher Stellhebel
Hier könnte künstliche Intelligenz die Lösung bringen. Mit KI können Technische Schulden analysiert, kartiert und diagnostiziert werden, um sie daraufhin endlich abzubauen und zukünftig die Ansammlung neuer Schulden zu verhindern.
KI ist ein wichtiges Werkzeug in der umfangreichen IT-Toolbox.
So können KI-gestützte, automatisierte Tests durchgeführt werden, wenn die Architektur neu aufgestellt wird oder eine Migration in die Cloud geplant ist. Die KI kann vorhandenen Code lesen, neu schreiben und optimieren, ohne dessen Funktion und Verhalten zu verändern, fehlenden Code generieren, Korrekturen vorschlagen oder Anwendungen in eine andere Programmiersprache übersetzen.
Außerdem trägt KI zum Abbau der „Process Debt“ bei, indem sie Dokumentation generiert und Wissen speichert, auch wenn die entsprechenden Fachleute das Unternehmen verlassen. In Sachen Cybersicherheit verstärkt die KI Maßnahmen im Bereich Ethisches Hacking, indem sie ein viel größeres Angriffsvolumen simuliert, als es menschliche Teams generieren könnten.
Die Vorteile liegen auf der Hand: die IT-Abteilungen sparen Zeit und somit Kosten, zudem verbessert sich der Return on Investment – aber vor allem werden die Systeme zuverlässiger und leistungsfähiger.
Bei Axians, der ICT-Marke von VINCI Energies, erleben wir das ganz konkret mit GUTENBRaiN, einem KI-Tool, das gemeinsam mit Actemium entwickelt wurde, der Industriemarke von VINCI Energies. Damit werden große Mengen an Industrieplänen (auf Papier oder als Datei) aus dem Öl- und Gassektor analysiert und in aktive, stets aktuelle Datenbanken eingepflegt.
Ein weiterer, vielversprechender Stellhebel ist „Low-Code“ oder „No-Code“. Die Nutzung erprobter Technikbausteine bremst die Entstehung neuer Technischer Schulden.
Governance und Souveränität
Governance spielt bei der KI eine entscheidende Rolle. KI ist eine große Hilfe, kann aber niemals den Menschen ersetzen. Dessen Überwachung und Zustimmung sind und bleiben unabdingbar, um einen „Blackbox-Effekt“ zu vermeiden.
Auch die Frage der Souveränität ist von zentraler Bedeutung: Die meisten Unternehmen, die sich mit Datenverarbeitung und KI befassen, stammen aus den USA. Die europäische Wirtschaft muss jedoch das Hosting und die Nutzung ihrer Daten selbst in die Hand nehmen, auch wenn sie dafür die Cloud verlassen oder auf europäische KI-Lösungen setzen muss.
Künstliche Intelligenz sollte nicht als Allheilmittel gesehen werden, sondern als weiteres wichtiges Werkzeug in der umfangreichen IT-Toolbox. Sie kann wirksam bereits Vorhandenes verstärken: sie beschleunigt Analysen, macht Prozesse zuverlässiger, liefert Entscheidungsgrundlagen und erleichtert Transformationen.
Allerdings muss sie methodisch integriert, für die richtigen Anwendungsfälle eingesetzt und mit den von der IT-Abteilung bereits beherrschten, erprobten Verfahren in den Bereichen Softwarearchitektur, -governance und
-engineering kombiniert werden.
Nur durch die Verbindung von menschlichem Fachwissen, robusten Methoden und innovativen Technologien können Technische Schulden effektiv abgebaut werden.
16/03/2026
