Sie haben die Demos gesehen. Wahrscheinlich haben Sie auch die Whitepaper gelesen. Das Versprechen, KI einzusetzen, um Mainframe-Code zu modernisieren und zu generieren, ist ziemlich berauschend.
Also unterschreiben Sie jeweils den Scheck für eine Vielzahl von Werkzeugen, wie IBM Watsonx Code Assistant for Z, OpenAI Codex, Claude Code, Google Antigravity oder ein ähnliches Tool. Oder Sie planen, in naher Zukunft IBM Bob einzuführen, um Ihre Developer Experience zu revolutionieren.
Sie warten darauf, dass die massiven Produktivitätsgewinne eintreffen.
Und dann … passiert nichts.
Wenn Ihnen das bekannt vorkommt, ist es Zeit für einen nüchternen Realitätscheck: Sie verschwenden Ihr KI-Budget. Wenn Sie noch mit ChangeMan, Endevor, ISPW oder einem anderen Legacy-SCM-Tool arbeiten, müssen Sie Ihr SCM modernisieren. Andernfalls können sie Pläne für den Einsatz von KI Werkzeugen auch sein lassen.
Das ist die unbequeme Wahrheit, die Ihre technische Schuld vor Ihnen verbirgt: KI funktioniert nicht im luftleeren Raum. Und sie funktioniert ganz sicher nicht richtig in einer Umgebung, die für die 1980er-Jahre entworfen wurde.
Der fundamentale Bruch: KI gegen den Legacy-Tresor
Moderne KI-Coding-Assistenten wie IBM WatsonX Code Assistant for Z und IBM Bob sind brillant, aber sie sind keine Zauberkünstler. Sie sind Context Engines. Um präzisen Code vorzuschlagen, komplexe Legacy-Monolithen zu refaktorisieren oder Geschäftslogik zu verstehen, brauchen diese Tools sofortigen Zugriff auf die gesamte Codebasis. Sie leben von tiefem Repository-Kontext, modernen IDEs wie VS Code und schnellen, iterativen Feedbackschleifen.
Legacy-SCMs sind das genaue Gegenteil davon. Sie wurden für eine Welt der Isolation, der starren Kontrolle und der prozess- und rollenbasierten menschlichen Intervention gebaut. Wenn man versucht, moderne KI auf Tools wie ChangeMan aufzusetzen, trifft man auf eine riesige Sammlung von Flaschenhälsen:
- Der Kontext sitzt im Verlies: Mainframe-Code liegt häufig weggesperrt in proprietären PDS-Libraries. KI kann Beziehungen über die Codebasis hinweg nicht wirksam scannen, indexieren oder verstehen, wenn Dateien über siloartige, proprietäre Strukturen fragmentiert sind. Wenn die KI den Kontext nicht sieht, scheitert sie oder halluziniert. Mehr zum Zugriff auf diese PDSs mit Tools wie Zowe weiter unten.
- Agenten machen keine “Check-outs”: Moderne KI setzt auf agentische Workflows. Das bedeutet: KI kann Code-Änderungen autonom planen, schreiben, testen und iterieren. Legacy-SCMs beruhen auf starren, manuellen Check-in-/Check-out-Prozessen mit komplexen Locking-Mechanismen. Ein KI-Agent kann z.B. kein Green-Screen-Approval-Gate bedienen, um ein einfaches COBOL-Refactoring zu testen. Vielleicht könnte er es, wenn wir einen Skill dafür bauen. Aber wollen wir das wirklich?
- Die IDE-Lücke: KI-Assistenten sind dafür gemacht, in modernen Editoren zu leben. Entwicklerinnen und Entwickler zwischen einer modernen VS-Code-Oberfläche für KI-Vorschläge und einem 3270-Terminal für das eigentliche Committen des Codes hin- und herspringen zu lassen, erzeugt unerträgliche Reibungsverluste.
Das “Zowe”-Pflaster ist keine Strategie
An diesem Punkt sagt vielleicht jemand aus Ihrem Engineering-Team: “Moment, wir können doch einfach Zowe verwenden. Code aus einem PDS in ein lokales Repository zu kopieren, ist einfach.”
Falsch ist das nicht. Zowe ist ein hervorragendes Tool, und die Lücke zu überbrücken, indem PDS-Member in ein lokales Git-Repository gezogen werden, damit KI sie analysieren kann, ist ein absolut brauchbarer taktischer Workaround. Aber eines muss klar sein: Manuelle Synchronisierung ist ein Pflaster, keine Enterprise-Strategie.
Sich darauf zu verlassen, dass Entwicklerinnen und Entwickler manuell Code aus ChangeMan “pullen”, die KI in VS Code um Hilfe bitten und die Änderungen anschließend manuell durch eine Legacy-Pipeline zurückschieben, ist nichts anderes als eine Wiederbelebung von Schatten-IT. Das erzeugt Albträume im Versionsmanagement, bricht die Single Source of Truth und (er)drosselt die potenziellen Geschwindigkeitsverbesserungen, für die Sie gerade Millionen bezahlt haben.
Sich Anpassen oder unnötig Geld verbrennen?
Wenn Sie ROI aus KI in Ihrem Software Delivery Lifecycle erzielen wollen, müssen Sie die passenden Werkzeugen verwenden wie z.B. Git.
Die Ära der proprietären Mainframe-Source-Control ist vorbei. Um KI wirklich nutzbar zu machen, muss Ihr Mainframe Development Lifecycle genauso aussehen wie Ihr cloud-native Development Lifecycle. Das bedeutet: Mainframe-Source-Code nach Git migrieren und moderne, automatisierte CI/CD-Pipelines implementieren. Punkt.
Ohne Git sind Ihre KI-Tools nahezu blind.
Ohne CI/CD Praktiken werden Ihre KI-Workflows stark ausgebremst.
“Der Abschied von Legacy Library Managers ist kein neuer Trend. Die ersten Migrationen begannen bereits 2012, und die Möglichkeiten, solche Übergänge zu unterstützen, haben sich in den vergangenen 14 Jahren deutlich verbessert. Organisationen, die diesen Schritt bereits gegangen sind, profitieren heute von modernen KI-gestützten Entwicklungstools.”
Rosalind Radcliffe, IBM
Vortrag auf der Mighty Mainframe Conference 2026
Der Weg in die Zukunft
Eine jahrzehntealte Mainframe-Kultur zu transformieren und Millionen Zeilen geschäftskritischen Code von ChangeMan nach Git zu migrieren, wirkt erstmal einschüchternd. Aber die Alternative ist, für Ferraris zu bezahlen und diese nur im Stau zu fahren.
Sie müssen diesen Übergang nicht blind angehen. Bei CROZ sind wir auf die harten Wahrheiten und die schwere Arbeit der Enterprise-Modernisierung spezialisiert. Wir wissen genau, wie man Legacy-SCMs entwirrt, kritische Assets sicher nach Git migriert und moderne CI/CD-Pipelines aufbaut, die erforderlich sind, um Ihre KI-Investitionen tatsächlich freizusetzen.
Wenn Sie herausfinden wollen, wie sie das Beste aus ihrem KI Budget herausholen können, dann kommen Sie auf uns zu. Gemeinsam schaffen wir eine Umgebung, in der KI Werkzeuge ihren vollen Nutzen entfalten können.
Sprechen Sie uns noch heute an, und bringen wir Ihren Mainframe wirklich ins KI-Zeitalter.
Falls Sie Fragen haben, sind wir nur einen Klick entfernt.
