KI-Agenten kommen endlich für COBOL

Die wichtigste Software der Welt wurde geschrieben, bevor Menschen den Mond betraten. COBOL, eine Programmiersprache aus dem Jahr 1959, wickelt noch immer 95 % aller Geldautomaten-Transaktionen ab und betreibt die Hauptbuchsysteme der meisten großen Banken, Versicherungen und Regierungsbehörden. Und die Menschen, die wissen, wie man sie wartet, gehen schneller in den Ruhestand, als Ersatz ausgebildet werden kann.

Ein Startup namens Hypercubic glaubt, dass KI-Agenten dieses Problem endlich lösen können. Das Unternehmen, gegründet von den ehemaligen Apple-Ingenieuren Sai Gurrapu und Aayush Narik, gab eine Seed-Finanzierung in Höhe von 5,3 Millionen Dollar bekannt, angeführt von CIV mit Beteiligung von Y Combinator, Afore Capital und anderen. Ihre Idee: Autonome KI-Agenten, die jahrzehntealte COBOL-Codebasen lesen, die darin vergrabene Geschïtslogik rekonstruieren und alles in eine moderne Sprache wie Java umschreiben.

"Das Problem ist nicht einfach die Übersetzung der COBOL-Syntax", sagte Gurrapu gegenüber SiliconAngle. "Die eigentliche Herausforderung besteht darin, jahrzehntelange versteckte Geschäftslogik wiederherzustellen, zu verstehen, wie sich Systeme in der Produktion verhalten, und nachzuweisen, dass ein moderner Ersatz das bewahrt, was wichtig ist."

Die 200-Milliarden-Zeilen-Zeitbombe

COBOLs Langlebigkeit ist ihr größter Feind. Schätzungsweise 200 Milliarden Zeilen der Sprache sind noch immer aktiv im Einsatz und betreiben alles von Kreditkartenautorisierungen bis zur Berechnung von Sozialversicherungsleistungen. Aber die Population der Programmierer, die sie verstehen, schrumpft seit Jahrzehnten.

Die ursprünglichen COBOL-Entwickler sind längst im Ruhestand. Die zweite Generation, die COBOL in den 1980er und 1990er Jahren lernte, scheidet jetzt ebenfalls aus. Eine Schätzung besagt, dass 90 % der aktuellen COBOL-Ingenieure in den nächsten fünf bis zehn Jahren in den Ruhestand gehen werden. Für Institutionen, die kritische Systeme auf COBOL betreiben, ist die Rechnung einfach: Modernisieren oder einer Personalkrise gegenüberstehen, für die es keine Lösung gibt.

Manuelle Modernisierung wurde versucht. Sie dauert Jahre, kostet Millionen und birgt enorme Risiken. Eine einzige undokumentierte Änderung in einem monolithischen COBOL-Programm kann das Hauptbuch einer Bank zum Absturz bringen oder das Zahlungssystem einer Regierung einfrieren. COBOL wird oft mit Asbest verglichen: giftig, tief eingebettet und außerordentlich teuer zu entfernen.

Wie KI-Agenten das Problem knacken

Hypercubics Ansatz unterscheidet sich von früheren Versuchen, indem er die COBOL-Codebasis als etwas behandelt, das verstanden werden muss, nicht nur übersetzt. Wenn das System auf eine Legacy-Anwendung trifft, kartieren seine KI-Agenten zunächst die gesamte Codebasis und rekonstruieren die Geschäftslogik, die sich über Jahrzehnte von Patches und Änderungen angesammelt hat. Diese Logik wurde fast nie formal dokumentiert. Die Agenten erstellen diese Dokumentation automatisch.

Mit der rekonstruierten Geschäftslogik erstellen die Agenten eine funktional identische Kopie der ursprünglichen Anwendung in einer modernen Programmiersprache, komplett mit historischen Daten. Gurrapu sagt, dieser Prozess dauere ein paar Monate pro Anwendung, verglichen mit Jahren für manuelle Umschreibungen.

Das Startup arbeitet bereits mit einer der größten Banken Lateinamerikas und einem karibischen Einzelhändler mit über 50 Millionen Kunden jährlich zusammen.

Ein breiteres COBOL-KI-Rennen

Hypercubic ist nicht der einzige Akteur, der auf KI zur Lösung der COBOL-Krise setzt. Auch Anthropic positioniert Claude Code als Werkzeug für die COBOL-Modernisierung und argumentiert, dass KI-Unterstützung das historically kostspielige Verfahren rationalisieren kann. IBM, das eigene COBOL-Modernisierungswerkzeuge und ein starkes Interesse an Mainframe-Computing hat, widerspricht und warnt, dass KI-generierter Code regulatorische und Zuverlässigkeitsrisiken birgt, die sich Finanzinstitute nicht leisten können.

Die Debatte spiegelt eine breitere Spannung bei der Einführung von KI in Unternehmen wider. Wenn das System Geld, Leistungen oder personenbezogene Daten verwaltet, ist "schnell handeln und Dinge kaputt machen" keine Option. Hypercubics Ansatz -- erschöpfende Kartierung und Dokumentation vor jedem Umschreiben -- ist eine direkte Antwort auf diese Einschränkung.

Die menschlichen Kosten einer stillen Krise

Hinter der technischen Herausforderung steht eine menschliche. COBOL-Programmierer sind ein verschwindender Beruf. Viele von ihnen haben die Sprache vor Jahrzehnten gelernt und ganze Karrieren damit verbracht, Systeme zu warten, die die meisten jüngeren Entwickler noch nie gesehen haben. Wenn sie in den Ruhestand gehen, verschwinden jahrzehntelange undokumentierte institutionelle Kenntnisse mit ihnen.

KI-Agenten können diese Erfahrung nicht vollständig ersetzen. Aber sie können sie festhalten, bevor sie verloren geht. Die Gründer von Hypercubic beschreiben ihr System als ein Bewahrungsinstrument ebenso wie als Modernisierungswerkzeug: Alles lesen, alles dokumentieren, dann übersetzen. Bis die aktuelle Generation von COBOL-Ingenieuren in den Ruhestand geht, wird das in ihren Systemen kodierte Wissen in etwas übertragen worden sein, mit dem die nächste Generation tatsächlich arbeiten kann.

Die Alternative ist eine Welt, in der das Finanzsystem auf Code läuft, den niemand mehr lesen kann. Diese Welt ist nur noch fünf bis zehn Jahre entfernt. Hypercubic, Anthropic und ihre Konkurrenten liefern sich ein Rennen, um sicherzustellen, dass sie nie ankommt.

Quellen

• Hypercubic sammelt 5,3 Mio. $ für die Neuschreibung von legacy COBOL-Apps mit KI-Agenten -- SiliconAngle
• Modernisierung von legacy IT mit KI ohne regulatorische Risiken -- CIO.com
• Anthropic sagt, Claude Code könne die COBOL-Modernisierung beschleunigen -- Techzine Global
• IBM vs. Anthropic: Ein Vergleich der COBOL-Modernisierung -- The Futurum Group