Technische Schulden sind unvermeidlich, aber Unternehmen sollten sie nicht einfach hinnehmen. Zu den Tech Debts gehören Code-Schulden, Designfehler, veraltete Infrastruktur, mangelhafte Tests, Sicherheitslücken und ineffiziente Prozesse. Die genaue Kenntnis der technischen Schulden ermöglicht es Unternehmen, Prioritäten zu setzen und zu definieren, welche zuerst behoben werden sollten. So lässt sich die langfristige Effizienz erhalten, während gleichzeitig ein Gleichgewicht zwischen Geschwindigkeit und Qualität der Software-Entwicklung hergestellt wird.
Mehrere Faktoren tragen dazu bei, dass Unternehmen technische Schulden vernachlässigen. Sie zu reduzieren bringt nur indirekte, schwer zu quantifizierende Vorteile und erhält daher nicht die notwendige Aufmerksamkeit der Entscheider. Außerdem wird es oft als routinemäßige IT-Wartung angesehen und nicht als strategische Aktivität – obwohl dies die Systemleistung, die Skalierbarkeit und das Innovationspotenzial verbessern kann.
Weitere Gründe, warum Unternehmen es versäumen, sich frühzeitig mit technischen Schulden zu befassen: die Vorliebe, Ressourcen in sichtbarere, wirkungsvollere IT-Projekte zu investieren und begrenzte IT-Budgets, die bereits durch den Bedarf an betrieblicher Wartung und Innovation überlastet sind. Darüber hinaus trägt auch eine kurzfristige Sichtweise dabei bei, die schnellen Gewinnen Vorrang vor dem langfristigen strategischen Wert der Reduzierung technischer Schulden einräumt.
Es ist unmöglich, keine technischen Schulden zu haben. Unternehmen müssen aber auch nicht, denn ab einem gewissen Punkt ist ein schrittweiser Rückzahlungsansatz auf ein überschaubaren Niveau sinnvoller. In diesem Fall sollten Unternehmen ermitteln, welcher Teil beseitigt oder vorrangig angegangen wird – und welcher Anteil aufgeschoben werden kann. Fakt ist: Es gibt kein Patentrezept für die Beseitigung. Unternehmen müssen ihren Ansatz auf die Art und die Ursache der zu behebenden Schulden abstimmen.
Der erste Schritt besteht darin, die Schulden zu kategorisieren – und so die verschiedenen Kategorien zu identifizieren und zu priorisieren. Nun müssen die Unternehmen die Kosten, die anfallen, um technische Schulden zu beseitigen mit denen für die ihre Aufrechterhaltung vergleichen. Unternehmen sollten dabei an entgangene Chancen, zusätzliche Wartungs- und Betriebskosten und potenzielle Geschäfts- oder Reputationsverluste.
Als Nächstes müssen die technischen Schulden in der gesamten IT-Landschaft korrekt und einheitlich gemessen und der Behebungsprozess verfolgt werden. Auf dieser Basis lassen sich strukturelle Qualitätsverbesserungsprogramme und Benchmarking einrichten. Entwicklungsteams sollten die Verschuldung innerhalb ihrer Anwendungen verfolgen und ihre begrenzten Ressourcen auf Punkte mit hoher Priorität konzentrieren, um die Wirkung zu maximieren. Auch eine Kultur kontinuierlicher Verbesserung ist notwendig.
Das Aufkommen von generativer KI erleichtert das technische Schuldenmanagement auf verschiedene Weise. GenAI unterstützt dabei, Schulden zu identifizieren. Gleichzeitig liefert die KI sinnvolle Vorschläge und sogar automatische Code-Bereinigungen, um diese zu beheben.
Code-Assistenten erledigen die regulären Aufgaben der Entwickler. Gleichzeitig erheben fortgeschrittene Plug-ins Instanzen von technischen Schulden innerhalb der integrierten Entwicklungsumgebung hervor, gefolgt von schnellen Korrekturen oder Vorschlägen, diese zu beheben. Unternehmen sollten beachten, dass die Integration verschiedener SAST-Tools, zum Beispiel Sonar mit GenAI, der Schlüssel für eine proaktive Tech Debt Maintenance ist. Außerdem ermöglicht die Integration von Tools zur Bewertung von Tech Debt in den Build-Prozess eine frühzeitige Identifizierung und rechtzeitige Behebung.
Andere KI-Fortschritte, beispielsweise autonome oder agentenbasierte KI, lassen sich dazu einsetzen, das Tech Debt Management zu automatisieren. Mit Hilfe eines agentenbasierten Frameworks können Agenten entwickelt werden, die die Fehler erkennen, beheben und validieren. So reduzieren sich sowohl manuelle Eingriffe als auch die Wahrscheinlichkeit, dass sich Schulden in der Zukunft ansammeln. Ein idealer KI-Agent behebt Sicherheitsschwachstellen im Code, vereinfacht die Dokumentation von Code und führt Regressionstests durch.
Allerdings ist die KI-Technologie kein Allheilmittel. Unternehmen benötigten nicht nur Tools, sondern vor allem auch den richtigen Ansatz, um diese zu beseitigen. Proaktive Wartung ist der Schlüssel: Sie verhindert, dass sich ungelöste Probleme auftürmen. Dies führt zu einer gesünderen Codebasis und reduziert die Wahrscheinlichkeit einer künftigen groß angelegten Behebung. In gleicher Weise hält das Evergreening von Software – die Implementierung kleiner, iterativer, kontinuierlicher Verbesserungen anstelle seltener großer Korrekturen – Anwendungen frisch und minimiert gleichzeitig Störungen.
ist AVP and Global Head Modernization bei Infosys.
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