DAVOS / LONDON (IT BOLTWISE) – Viele Unternehmen stehen vor der Herausforderung, ihre veralteten IT-Systeme zu modernisieren. Trotz der Notwendigkeit, in neue Technologien zu investieren, fließen die meisten Mittel in die bestehende Infrastruktur. Besonders betroffen sind Banken und Unternehmen mit alten ERP-Systemen, die zentrale Geschäftsprozesse steuern. Der Fachkräftemangel verschärft die Situation, da nur wenige junge Entwickler die alten Programmiersprachen beherrschen.
In der heutigen digitalen Welt stehen viele Unternehmen vor der Herausforderung, ihre veralteten IT-Systeme zu modernisieren. Trotz der Notwendigkeit, in neue Technologien zu investieren, fließen die meisten Mittel in die bestehende Infrastruktur. Dies führt dazu, dass nur ein kleiner Teil des Budgets für Innovationen zur Verfügung steht. Besonders betroffen sind Banken und Unternehmen mit alten ERP-Systemen, die zentrale Geschäftsprozesse steuern.
Ein wesentlicher Aspekt dieses Problems ist die sogenannte technische Schuld, die den Zugriff auf Daten und die Integration moderner Technologien erschwert. Neue Werkzeuge wie Künstliche Intelligenz können dieses Problem nicht grundlegend lösen, wenn die Kernsysteme nicht modernisiert werden. Dies führt dazu, dass Unternehmen mit veralteten Codes arbeiten müssen, die oft in der Programmiersprache Cobol geschrieben sind und Millionen von Zeilen umfassen.
Die Modernisierung dieser Systeme ist nicht nur eine technische, sondern auch eine personelle Herausforderung. Der Fachkräftemangel verschärft die Situation, da nur wenige junge Entwickler die alten Programmiersprachen beherrschen. Unternehmen müssen daher erfahrene Teams teuer halten, um den Betrieb aufrechtzuerhalten. Gleichzeitig könnten die Einsparungen durch Modernisierung die Investitionen teilweise finanzieren.
Unternehmen stehen somit unter doppeltem Druck: Einerseits müssen sie mit engen Budgets arbeiten, andererseits besteht ein hoher Innovationsbedarf. Insbesondere in der deutschen Banken- und Handelsbranche ist die Notwendigkeit zur Modernisierung groß. Die Nutzung von KI wird zudem durch fragmentierte Datenbestände und unterschiedliche regulatorische Rahmenbedingungen erschwert. KI ist nur so gut wie die zugrunde liegenden Daten, weshalb Regulierung, Skills und Datenmanagement aufeinander abgestimmt sein müssen.
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