In der heutigen Unternehmenslandschaft sind Daten das neue Gold. Doch für viele etablierte Großunternehmen liegt dieser Schatz in einem schwer zugänglichen Tresor: in Legacy-Anwendungen, die über Jahrzehnte gewachsen sind. Die Vorstellung, per einfachem Chat-Befehl auf tiefgreifende Geschäftsdaten aus einem SAP-System oder einer alten Mainframe-Anwendung zuzugreifen, scheint oft wie Science-Fiction. Doch die jüngsten Entwicklungen im Bereich der künstlichen Intelligenz, insbesondere durch die Werkzeuge von OpenAI, machen genau das zur Realität. Dieser Artikel zeigt Managern und IT-Experten, wie die Integration von Altsystemen an KI nicht nur möglich, sondern zu einem entscheidenden Wettbewerbsvorteil wird.
Unternehmen stehen vor einem Modernisierungsdilemma. Einerseits sind Legacy-Systeme das Rückgrat des operativen Geschäfts und enthalten wertvolle, über Jahrzehnte gesammelte Daten. Andererseits sind sie oft monolithisch, schlecht dokumentiert und besitzen keine modernen Schnittstellen, was sie von der Innovationskraft der KI-Ära abschottet. Ein kompletter Austausch („Rip and Replace“) ist meist zu riskant und kostspielig. Die Folge ist ein Stillstand, bei dem das volle Potenzial der Unternehmensdaten ungenutzt bleibt. Doch dieser Zustand muss nicht von Dauer sein. Als spezialisierter IT-Dienstleister für SAP, Salesforce und KI-Beratung begleitet die mindsquare AG Unternehmen auf dem Weg, diese Brücke zwischen alter und neuer Welt zu schlagen.
Die große Kluft: Warum Altsysteme und KI nicht von Natur aus harmonieren
Die Herausforderungen bei der Verbindung von KI mit Legacy-Systemen sind fundamental. Die Daten liegen in isolierten Silos vor, oft in veralteten Formaten von CSV über XML bis hin zu proprietären Binärformaten. Ein und dasselbe Konzept, wie eine Kundennummer, kann in verschiedenen Systemen als customer_id, client_number oder acct_id existieren, was zu inkonsistenten und unzuverlässigen Ergebnissen führt, wenn eine KI darauf zugreift. [1]
Diese Daten-Fragmentierung hat gravierende Folgen. Das Marktforschungsunternehmen Gartner schätzt, dass nur 48 % aller KI-Initiativen jemals die Produktionsphase erreichen. Bis Ende 2025 könnten sogar bis zu 30 % der Projekte für generative KI aufgrund schlechter Datenqualität und unklarem Geschäftswert wieder eingestellt werden. [1] Traditionelle Lösungsansätze wie unzählige Punkt-zu-Punkt-Integrationen oder der Aufbau von Data Warehouses stoßen hier an ihre Grenzen, da sie entweder die Komplexität weiter erhöhen oder die für KI notwendige Echtzeit-Interaktion nicht ermöglichen.
Das OpenAI-Toolkit: Ihre Brücke zu den Legacy-Daten
OpenAI bietet eine Reihe von leistungsstarken Werkzeugen, die speziell dafür entwickelt wurden, Sprachmodelle mit externen Systemen zu verbinden und ihnen Handlungsfähigkeit zu verleihen. Diese Technologien sind der Schlüssel zur Überwindung der beschriebenen Kluft.
| OpenAI-Technologie | Beschreibung | Anwendungsfall für Legacy-Systeme |
|---|---|---|
| Function Calling | Ermöglicht es dem Sprachmodell, vordefinierte Funktionen in externen Systemen aufzurufen, um Informationen abzufragen oder Aktionen auszuführen. [2] | Ein Chatbot ruft eine Funktion auf, die eine Bestellung im SAP-System über eine bestehende BAPI-Schnittstelle sucht. |
| Responses API | Eine vereinheitlichte Schnittstelle zur Erstellung von „agentenhaften“ Anwendungen, die komplexe, mehrstufige Aufgaben ausführen können. [3] | Ein KI-Agent prüft den Lagerbestand, erstellt ein Angebot im CRM und sendet eine Bestätigungs-E-Mail. |
| Agents SDK | Ein Software Development Kit, das die Entwicklung, das Testen und den Einsatz von autonomen KI-Agenten vereinfacht. | Entwicklung eines autonomen Agenten, der Wartungstickets analysiert und automatisch Ersatzteilbestellungen auslöst. |
| Custom GPTs & Actions | Erlauben die Erstellung spezialisierter Chatbots, die über eine standardisierte OpenAPI-Spezifikation mit internen APIs interagieren. [4] | Ein Manager nutzt einen Custom GPT, um Vertriebszahlen aus dem Salesforce-System abzufragen, ohne sich einloggen zu müssen. |
Diese Werkzeuge ermöglichen es, von einfachen Frage-Antwort-Systemen zu echten „agentic AI“-Anwendungen überzugehen – KI-Systeme, die nicht nur antworten, sondern im Auftrag des Nutzers handeln.
Architekturen der Zukunft: Muster für eine nahtlose Integration
Die Integration von KI erfordert eine durchdachte Architektur. Anstatt auf einen riskanten „Big Bang“ zu setzen, haben sich Muster etabliert, die eine schrittweise und risikoarme Modernisierung ermöglichen.
1. Der API-Gateway: Ein klassisches Muster, bei dem ein zentraler Gateway als einziger, kontrollierter Zugangspunkt zu den verschiedenen Legacy-Anwendungen dient. Er übersetzt moderne API-Aufrufe in die von den Altsystemen benötigten Protokolle. Dies schafft eine erste, wichtige Abstraktionsebene.
2. Das Strangler Fig Pattern: Bei diesem von Martin Fowler populär gemachten Ansatz wird das Altsystem schrittweise von neuen Services „umwachsen“ und langsam „erwürgt“. Neue Funktionalität wird in modernen Microservices implementiert, während ein vorgeschalteter Proxy die Anfragen entweder an den neuen Service oder an das Altsystem weiterleitet. [5]
3. Der „Agentic Strangler“ – Die nächste Evolutionsstufe: Dieses innovative Muster kombiniert den Strangler-Ansatz mit der Kraft von KI-Agenten und dem Model Context Protocol (MCP). Anstelle eines statischen Proxys agiert ein KI-Agent als dynamische Fassade. Er versteht die Absicht des Nutzers und entscheidet autonom, ob er eine Anfrage an einen neuen Microservice oder an einen Legacy-Connector weiterleitet. Er kann sogar komplexe Workflows über beide Welten hinweg orchestrieren und ermöglicht so eine Modernisierung „im laufenden Betrieb“, bei der der Geschäftswert sofort sichtbar wird. [6]
MCP: Die universelle Sprache für KI und Unternehmenssysteme
Das Model Context Protocol (MCP), 2024 von Anthropic eingeführt und inzwischen von Schwergewichten wie OpenAI, Google und Microsoft unterstützt, etabliert sich als offener Standard für die Kommunikation zwischen KI-Modellen und externen Datenquellen. [7] Man kann es sich als eine Art „USB-C für KI“ vorstellen: ein universeller Anschluss, der die unzähligen proprietären Verbindungen ersetzt.
Anstatt für N Modelle und M Datenquellen N x M Integrationen zu bauen, schafft MCP eine zentrale Hub-Struktur. Jedes System stellt seine Fähigkeiten über einen MCP-Server als standardisierte „Tools“ zur Verfügung, die jeder MCP-Client (z. B. ein KI-Agent) sicher entdecken und nutzen kann. Dies reduziert die Komplexität drastisch und schafft eine einheitliche Schicht für Governance, Sicherheit und Audits – ein entscheidender Faktor in regulierten Branchen.
Aus der Praxis: Wie die Allianz ihre Legacy-Systeme mit KI beflügelt
Dass diese Konzepte keine Zukunftsmusik sind, zeigt eindrucksvoll das Beispiel der Allianz. Der Versicherungskonzern nutzt MCP, um seinen KI-Agenten sicheren und kontrollierten Zugriff auf seine über Jahrzehnte gewachsenen Mainframe-Systeme zu geben. [8]
„MCP gibt Versicherern die ‘Leitplanken’ für KI-Agenten – und stellt sicher, dass Autonomie produktiv und nicht chaotisch ist.“ – Firas Ben Hassan, Deputy Head of AI, Allianz Technology [8]
Konkret bedeutet das:
- Agenten in der Schadenbearbeitung: Ein KI-Agent kann nicht nur den Status eines Schadens abfragen, sondern selbstständig eine Schadenmeldung anlegen, Dokumente anfordern und sogar Zahlungen innerhalb der vordefinierten Compliance-Grenzen auslösen.
- Agenten im Underwriting: Die KI fragt selbstständig Rating-Engines ab, berechnet verschiedene Szenarien und erstellt vorläufige Angebote in Echtzeit.
- Agenten im Kundenservice: Anstatt nur FAQs zu beantworten, können Kunden per Chat ihre Adresse ändern oder ihre Deckung anpassen, da der KI-Agent die Änderungen direkt in den Kernsystemen vornimmt.
Das Partnerunternehmen Sure, das eine MCP-fähige Plattform einsetzt, meldet beeindruckende Ergebnisse: eine 95 % schnellere Abwicklung vom Angebot bis zum Vertragsabschluss und eine 80 % schnellere Bearbeitung von Serviceanfragen. [8]
Ihre Roadmap zur KI-gestützten Legacy-Zukunft
Wie können Unternehmen nun konkret starten? Ein schrittweiser Ansatz ist der Schlüssel zum Erfolg.
- Phase 1: Daten verfügbar machen (Expose, Don’t Replace): Beginnen Sie damit, die Daten aus den Silos zugänglich zu machen. Dies kann durch Replikation in eine moderne Datenbank oder die Konsolidierung in einem Data Warehouse geschehen. Das Ziel ist ein „Golden Record“, eine verlässliche Datenquelle für die KI.
- Phase 2: Eine Brücke bauen (Wrap and Abstract): Implementieren Sie eine Abstraktionsschicht mithilfe von API-Gateways oder, noch besser, MCP-Servern. Wickeln Sie die Legacy-Funktionen in standardisierte, sichere Tools, die von KI-Agenten genutzt werden können. Dies ist der Kern des „Agentic Strangler“-Musters.
- Phase 3: Intelligenz entfesseln (Act and Automate): Setzen Sie KI-Agenten auf diese neue Schicht an. Beginnen Sie mit Anwendungsfällen, die einen hohen Geschäftswert versprechen, wie die Automatisierung von internen Prozessen oder die Schaffung von Self-Service-Portalen für Kunden und Mitarbeiter. Der Chatbot wird so vom reinen Informationslieferanten zum proaktiven Problemlöser.
Fazit: Die Zeit des Stillstands ist vorbei
Die Integration von Legacy-Anwendungen und künstlicher Intelligenz ist die vielleicht größte, aber auch lohnendste Herausforderung für die IT etablierter Unternehmen. Technologien wie das OpenAI-Toolkit und offene Standards wie MCP bieten erstmals die Werkzeuge, um diese Herausforderung strategisch und schrittweise zu meistern. Der „Agentic Strangler“ zeigt einen Weg auf, bei dem Modernisierung nicht mehr ein jahrelanges, riskantes Großprojekt ist, sondern ein agiler Prozess, der sofortigen Mehrwert liefert.
Unternehmen, die jetzt handeln und ihre Datenschätze aus den Legacy-Systemen heben, sichern sich einen uneinholbaren Vorsprung. Die mindsquare AG steht Ihnen als erfahrener Partner zur Seite, um die richtige Strategie für Ihre Systemlandschaft zu entwickeln und die Brücke in Ihre KI-gestützte Zukunft zu bauen.
Referenzen
[1] Inwedo. (2025). Integrate AI into legacy systems without replacing them — using MCP. inwedo.com
[2] OpenAI. (2025). Function calling. developers.openai.com
[3] OpenAI. (2025). New tools and features in the Responses API. openai.com
[4] OpenAI. (n.d.). GPT Actions. developers.openai.com
[5] Fowler, M. (2019). StranglerFigApplication. martinfowler.com
[6] Ezell, T. (2026). Using the Agentic Strangler to Accelerate Monolith Migration. webmethodman.com
[7] Anthropic. (2024). Introducing the Model Context Protocol. anthropic.com
[8] Allianz Technology. (n.d.). Unlocking Legacy Systems with the Model Context Protocol (MCP). tech.allianz.com