LegacAI Logo
DE/ EN

Legacy Transformation.
Evolved.

von der automatisierten Wissensextraktion bis zur KI-gestützten Modernisierung bestehender Systeme.

In einer Welt, in der technologische Agilität über den Markterfolg entscheidet, sind historisch gewachsene Legacy-Systeme oft der Flaschenhals für Innovation.

LegacAI ist unsere Antwort auf diese Herausforderung: Eine KI-gestützte Lösung, die über die bloße Analyse hinausgeht und die industrialisierte Transformation von Legacy-Beständen in moderne Architekturen ermöglicht.

Wir reduzieren technische Schulden systematisch mit LegacAI, unserem eigens entwickelten Tool zur automatisierten Wissensextraktion und Code Transformation.

Durch die Kombination aus deterministischer Analyse und generativer KI entsteht hochwertiger, nachvollziehbarer Output – und Nutzer können die Funktionen bestehender Altsysteme intuitiv per Chatbot erkunden und automatisiert in neue Porgrammiersprachen überführen.

Warum LegacAI?

Hybride Architektur

Klassische Sprachmodelle (LLMs) stoßen bei komplexem Legacy-Code oft an ihre Grenzen – sie halluzinieren oder verlieren den Kontext bei monolithischen Strukturen. LegacAI überwindet diese Hürden durch eine hybride Architektur, die deterministische Analyse mit generativer KI kombiniert.

Vom Verständnis zur Aktion

Während Wettbewerber oft bei der Dokumentation stoppen, liefert LegacAI fertigen, modernisierten Code (Clean Java).

Systemweite Semantik

Statt isolierte Code-Fragmente zu betrachten, leitet das Tool eine stabile Semantik direkt aus der Struktur des gesamten Systems ab.

Nachhaltiger Schuldenabbau

Wir visualisieren nicht nur den Ist-Zustand, sondern bauen technische Schulden durch gezielte Wissensextraktion und schrittweise Modernisierung systematisch ab.

Vorteile der Architektur

Höhere Effizienz

Wir optimieren durch den Einsatz von LegacAI die Geschwindigkeit in Modernisierungsprojekten, indem wir menschliche Aufwände um den Faktor 2 reduzieren.

Flexibilität & Interoperabilität

Wir verarbeiten Legacy Systeme in COBOL, RPG, Natural und Assembler gleichermaßen. Zudem optimiert unsere Architektur Token-Kosten und bietet flexible LLM Anbindungsmöglichkeiten.

Strukturierter Workflow

Unser strukturierter Workflow garantiert einen lückenlos nachvollziehbaren Modernisierungsprozess, indem er alle Phasen von der automatisierten Analyse über die Erstellung und Abnahme von Anforderungen und automatisierte Code-Generierung effizient orchestriert.

Breite Stack-Unterstützung

Wir verarbeiten COBOL, RPG, Natural und Assembler.

Hochwertiger Output

Generierung von Clean Java Code, User Stories, Requirements, Datenflüssen und ER-Diagrammen.

Flexibilität

Die Lösung ist flexibel in der LLM-Anbindung und kann auf Ihre spezifische Kundenumgebung optimiert werden.

Wissenschaftliche Fundierung

Entwickelt von den Experten der SQ Solutions, basierend auf aktueller Forschung zur Legacy-Modernisierung

Kontakt

Jetzt unverbindliche Demo vereinbaren – erleben Sie LegacAI an Ihrem eigenen Code.

4-Layer-Pipeline

Unser Prozess zur Modernisierung

LegacAI nutzt eine mehrstufige Pipeline, um höchste Präzision und Reproduzierbarkeit zu garantieren.

Die 4-Layer-Pipeline von LegacAI

1. Layer

Analyse heterogener Artefakte

Wir erfassen Ihren Quellcode (COBOL, RPG, Natural, etc.) und befüllen einen hochspezialisierten Knowledge Graphen.

2. Layer

Multi-Retrieval RAG

Durch die Kombination von Graph- und Vektor-Retrieval erzeugen wir ein tiefes Kontextverständnis für die gesamte Systemarchitektur.

3. Layer

Agenten & Prompting

Mittels „Chain of Thought“-Verfahren und spezialisierten KI-Agenten wird die Geschäftslogik präzise extrahiert.

4. Layer

Bereitstellung der Artefakte

Sie erhalten modernisierte Code-Artefakte, Dokumentationen und Testfälle direkt zum Download oder zur Interaktion via Chatbot.

Einblicke ins Backend

Komplexität sichtbar machen

  • Strukturgraph in LegacAI

    Strukturgraph

    Der Strukturgraph stellt eine weiterverarbeitete Struktur des ASTs als modernisierte Zielarchitektur im UML-Format dar.

  • Abstract Syntax Tree Ansicht in LegacAI

    Abstract Syntax Tree

    Die AST-Ansicht stellt den geparsten und verarbeiteten Quellcode des Altsystems abstrahiert dar, als Basis für die weitere Verarbeitung in LegacAI.

  • Requirements-Ansicht in LegacAI

    Requirements

    Die generierten Requirements können geprüft, bei Bedarf angepasst und genehmigt werden.

  • Chat-Ansicht in LegacAI

    Chat

    Im Chat können Verständnisfragen zum Code gestellt werden, Flow-Diagramme erstellt oder Requirements geprüft und angepasst werden. Der Chat bietet einen Planning- sowie einen Acting-Modus.

  • CodeGen-Ansicht in LegacAI

    CodeGen

    Die automatisierte Code-Generierung kann mit den geprüften und ausgewählten Anforderungen gestartet werden.

Wer wir sind

Wissenschaftliche Expertise trifft Praxiserfahrung

Hinter LegacAI steht das Team von SQ Solutions, das aktiv zur Legacy-Modernisierung forscht und zahlreiche wissenschaftliche Publikationen in diesem Bereich vorweist. Wir kombinieren diese Forschungsergebnisse mit langjähriger Projekterfahrung bei führenden Banken und Versicherungen.

Mehr zu SQ Solutions Das Team von SQ Solutions

Unsere Software-Lösung modernisiert gewachsene Mainframe-Systeme.

Mit KI, strukturiert und planbar.

Kontakt

Jetzt unverbindliche Demo vereinbaren – erleben Sie LegacAI an Ihrem eigenen Code.