Mit aim42 und LLM-Unterstützung von Aktionismus zu systematischer Verbesserung

Die meisten Modernisierungsprojekte scheitern am "Lösungs-Reflex": Teams antworten mit "Microservices", "Cloud" oder "KI-Rewrite", bevor die eigentlichen Probleme verstanden sind.

Das Ergebnis ist teurer Aktionismus, der Symptome bekämpft, aber dabei die Ursachen unberührt lässt. Die Open-Source-Methode aim42 (Architecture Improvement Method) dreht diese Reihenfolge um: erst analysieren, dann bewerten, erst dann handeln. Bewertet wird dabei beides: welche Kosten die Probleme verursachen und welchen Aufwand die Maßnahmen dagegen erfordern würden.

Die Methode ist seit Jahren in der Praxis erprobt, und im KI-Zeitalter überraschend aktuell. KI-Assistenten verschieben die Ökonomie der Analysephase: Quellcode-Archäologie, Abhängigkeitsanalyse und die Verdichtung großer Dokumentationsbestände werden deutlich günstiger.

Der Vortrag führt anhand realer Beispiele durch die Phasen von aim42. Ich zeige, wo und wie LLMs und KI-Agenten bei der systematischen Modernisierung von IT-Systemen Mehrwert schaffen können und wo Risiken lauern.

Teilnehmer:innen nehmen eine pragmatische Checkliste mit, damit ihre nächste Modernisierungsentscheidung fundiert und nicht aus dem Bauch heraus getroffen wird.

Lernziele

  • Methodik statt Verschlimmbesserung: Die drei aim42-Phasen (analyze, evaluate, improve) als praktisches Werkzeugset verstehen.
  • Lösungs-Reflexe bändigen: Die m:n-Beziehung zwischen Issues und Improvements nutzen, um bessere Architekturentscheidungen zu treffen.
  • Business-Case für Verbesserungen formulieren: Bestehende Probleme systematisch in Kostengrößen übersetzen und damit auf Augenhöhe mit Stakeholdern argumentieren.
  • KI zur Unterstützung der Problemanalyse: LLMs gezielt für die Bestandsaufnahme und "Code-Archäologie" einsetzen und dabei methodische Kontrolle behalten.