In diese Kerbe will dieser Kommentar nicht schlagen. Ganz im Gegenteil, denn anstatt endlose Diskussionen in der Entwickler-Welt über den Auf- und Abstieg einzelner Sprachen zu führen, sollten wir lieber einen Blick auf die Realität werfen. Hier zeigt sich, dass zwischen all den Trends, Hypes und vermeintlichem Aussterben sehr viel mehr Sprachen überleben und einen Zweck erfüllen, als es oberflächlich betrachtet den Anschein macht. Außerdem wird deutlich, dass sich Programmiersprachen nicht einfach als überflüssig oder sogar für tot erklären lassen – jedenfalls nach unserem heutigen Stand. Vielmehr werden sie kompatibler zueinander und finden spezialisierte Anwendungsfälle.

Das aktuell unangefochtene Python hat seine Erfolgsgeschichte mit dem Aufkommen von KI, Data Science und Machine Learning erfahren – und ist damit direkt auf die Überholspur gewechselt. Angesichts dieses kometenhaften Aufstiegs gerät schnell in Vergessenheit, dass die Sprache bereits seit 1991 existiert und über Jahrzehnte keine ernsthafte Rolle in der IT-Welt spielte. Heute steht sie ganz oben auf dem Treppchen und ein Ende des Höhenflugs ist nicht in Sicht. Müssen wir deshalb ältere Sprachen in den Ruhestand schicken? Noch lange nicht, wie das Beispiel C++ immer wieder zeigt: Seit Jahren wird der objektorientierten Sprache das endgültige Aus prophezeit, doch die zahlreichen Anwendungsfälle, die Effizienz und die Vielseitigkeit sorgen dafür, dass sich das Anfang der 1980er Jahre entwickelte C++ hartnäckig in den oberen Bereichen der Indizes hält.

Programmiersprachen können nicht wegdiskutiert werden, der Markt und die jeweiligen Communities haben letztendlich doch den größeren Einfluss als die Kommentarsektion im Internet. Entscheidend sind nicht zuletzt auch die weit verbreiteten Legacy-Anwendungen, in deren Tiefen noch ganz andere Antiquitäten ihren Dienst leisten. Die weiterhin stattfindende Delphi-Konferenz wird das bestätigen können. Dennoch hat das Aufkommen neuer Technologien, insbesondere der KI, einen großen Einfluss darauf, welche Sprachen wie viel Aufmerksamkeit erhalten und welche neuen Generationen von Programmierern an den Universitäten studieren. Was bedeutet das für „Oldies“ wie Java, C# oder C?

Über eine digitale Glaskugel verfügt natürlich niemand, ein Blick auf die historische Entwicklung zeigt allerdings, dass auch eine jahrelange Co-Existenz einer großen Anzahl an Sprachen gang und gäbe ist. Auch wenn Python in KI-begeisterten Zeiten weiterhin das Maß der Dinge sein wird, Java, C++ und Konsorten werden uns noch lange erhalten bleiben – weil der Use Case vorhanden ist und ganze Entwickler-Generationen nicht von heute auf morgen ihre Passion aufgeben. Noch weiter in die Zukunft gedacht stellt sich aber dennoch die Frage, ob unsere heutige Vorstellung von dem Konzept Programmiersprache langfristig Bestand haben wird. Mit der Weiterentwicklung von KI-Copiloten und generativen Modellen als Dolmetscher für natürliche Sprache zu Assembler wäre eine wirkliche Zäsur gar nicht unwahrscheinlich. Warum sollte KI eines Tages nicht direkt in Assembler kompilieren und nicht mehr den Umweg über eine Sprache wie Python oder Java gehen? Vielleicht stellt sich deswegen auf lange Sicht eher die Frage, ob Programmiersprachen, wie wir sie heute kennen, in der Zukunft generell abgelöst werden. Bis dahin werden noch viele Zeilen Code kompiliert – in Python, in Java, in C++ und ja, auch in Delphi.

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Steht Entwicklern mit dem Copiloten von GitHub endlich der intelligente Pair-Programming-Partner zur Seite, der sowohl die Komplexität der Coding-Welt reduziert als auch ein wirksames Mittel gegen den Fachkräftemangel darstellt? Um diese Frage zu beantworten, führt kein Weg an einem Praxistext vorbei. Avision hat das KI-Tool unter die Lupe genommen und sein Potenzial mit den Schwerpunkten auf TypeScript, Java, React, Python und Angular auf die Probe gestellt.

Aktualität und Trainingsdaten​

Zum Zeitpunkt der Testphase griff der GitHub Copilot auf Daten mit dem Stand von Ende 2021 zu – zwar wird die Datenbasis regelmäßig aktualisiert, auf der Höhe der Zeit ist das Modell damit allerdings dennoch nicht. In der Konsequenz sind die neuesten Versionen von Sprachen und Frameworks wie Angular oder React schlicht nicht verfügbar. Ein Umstand, der schnell zu weiteren Problemen führt, da das Tool möglicherweise nicht mit neuen Sprachkonstrukten oder Sicherheitsstandards vertraut ist, was potenzielle Risiken birgt und die Code-Qualität verringern kann.

Qualität der Ergebnisse​

Der KI-Assistent kann viele einfache, aber zeitaufwändige Arbeitsschritte übernehmen und inspiriert zu neuen Lösungsansätzen. Eine einfache Copy-und-Paste-Lösung ist er in der aktuellen Version aber dennoch nicht. In fast allen Fällen mussten die menschlichen Entwickler die generierten Ergebnisse überarbeiten und anpassen. Teilweise liefert der Copilot auch schlichtweg falsche Ergebnisse, die nicht auf den ersten Blick erkennbar waren – dadurch steigt die Komplexität und der anfängliche Zeitgewinn durch die Automatisierung sinkt. Dennoch ist das Tool geeignet, um eine erste Codebasis zu erzeugen, auf der Entwickler aufbauen können. Auch wenn es bei den Ergebnissen noch Nachholbedarf gibt, keiner der Tester möchte den Copiloten mehr missen.

Potenzial und Produktivität​

Trotz der qualitativen Lücken und der fehlenden Aktualität besitzt der Copilot ein enormes Potenzial. Wir stehen erst am Anfang einer kontinuierlichen Entwicklung, die in Zukunft zweifellos zu einer Steigerung der Effizienz und Produktivität führen wird. Bis dahin wartet allerdings noch einiges an Arbeit, um die Zuverlässigkeit und Genauigkeit der Ergebnisse zu verbessern. Die Bedeutung für die Branche soll das aber nicht schmälern, KI-Assistenten werden in absehbarer Zeit zum festen Repertoire von Entwicklern gehören.

Unerfahrene Entwickler und generative KI ​

Besonders relevant ist die Frage, wie Entwickler ohne langjährige Coding-Expertise mit generativen KI-Werkzeugen umgehen sollten. Der Risikofaktor dabei: Der unkontrollierte Einsatz dieser Werkzeuge führt zu einer Verschlechterung der Codequalität, insbesondere wenn unerfahrene Entwickler dazu neigen, die vorgeschlagenen Lösungen unreflektiert zu übernehmen. Dies kann einerseits zu inkonsistentem und möglicherweise fehlerhaftem Code führen, der die Gesamtqualität des Projekts beeinträchtigt. Andererseits fehlt Junior-Entwicklern aber auch der notwendige Lerneffekt, wenn sie lediglich mit KI-generierten Code-Vorschlägen arbeiten anstatt selbst zu entwickeln. Was im Einzelfall zu einer Stagnation der individuellen Lernkurve führt, kann im großen Bild eine Herausforderung für die Förderung und Personalentwicklung der gesamten Branche bedeuten. Daher ist es wichtig, dass unerfahrene Entwickler weiterhin durch praktische Erfahrung lernen und sich nicht ausschließlich auf generative KI-Tools verlassen.

Fazit​

Die Testergebnisse mit dem GitHub Copilot fallen gemischt aus. Während es zweifellos hilfreiche Anwendungsfälle gibt und das Tool kleinere Aufgaben automatisieren kann, müssen Entwickler die von der KI generierten Vorschläge jederzeit kritisch hinterfragen und überprüfen. Die Herausforderung besteht darin, dass Fehler oder Unvollständigkeiten nicht immer auf den ersten Blick erkennbar sind, was den Einsatz des Tools durchaus komplex und zeitaufwändig macht. Dennoch bietet der GitHub Copilot das vielversprechende Potenzial, die Produktivität von Entwicklern zu steigern – jedenfalls dann, wenn die Qualität und Zuverlässigkeit der Ergebnisse steigen. Unter dem Strich ist und bleibt es essentiell, den Einsatz dieser Tools verantwortungsvoll zu handhaben und sicherzustellen, dass sie die menschliche Expertise ergänzen und nicht ersetzen.

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Ob bei der Software-Entwicklung, in der Fertigung oder im Service: Lösungen aus dem Bereich Robotic Process Automation (RPA) und andere Technologien haben einen wahren Boom erfahren und sind aus dem Geschäftsalltag der meisten Unternehmen nicht mehr wegzudenken. Der Einsatz reicht von selbstlaufenden Tests für Programmierer über autonome Fertigungsstraßen in der Industrie bis zu beinahe menschlichen Chatbots für die Kundenkommunikation – um nur einige Beispiele zu nennen. In der Welt der Software-Entwicklung ist allerdings gut beraten, wer nicht alle Aspekte der Arbeit gänzlich automatisiert. Avision zeigt anhand von drei zentralen Beispielen, wann menschliche Programmierer die besseren Ergebnisse erzielen.

Das individuelle Design

Bei einem intuitiven User Interface mit Rücksicht auf die Anforderungen und Bedürfnisse des Kunden kommen automatisierte Tools derzeit an ihre Grenzen. Und das ist auch gut so, denn die menschliche Kreativität und das Verständnis der Mitarbeitenden kann auf dem umkämpften Markt einen Unterschied zu Anbietern machen, die sich auf automatisch generierte Lösungen verlassen. Auch bei schwer vorhersehbaren Ereignissen wie kurzfristigen Änderungswünschen sind Unternehmen flexibler, wenn sie beispielsweise das Design von Benutzeroberflächen manuell erstellen.

Der komplexe Anwendungsfall

Schnell wachsende und komplizierte Software kann verschiedene Aspekte der Automatisierung erschweren, beispielsweise die Code-Generierung oder das Automated Testing. Steigt die Komplexität der Software, steigt ebenfalls der Aufwand, um sie vollständig zu automatisieren. Sinnvoller ist es, komplexe Funktionen oder Algorithmen in die Hände von menschlichen Programmierern zu legen und damit mehr Kontrolle über das Projekt zu behalten.

Der unnötige Test

Das automatisierte Überprüfen des Codes hat viele Vorteile, insbesondere das schnelle Erkennen von Fehlern, die Verbesserung der Qualität und das Einhalten von Standards. Aber die Automatisierung der Tests ist nicht gleichbedeutend mit perfekten Ergebnissen und auch die Wirtschaftlichkeit ist in Betracht zu ziehen: Wer 20 Tage in die Automatisierung investiert, um am Ende einmalig fünf Tage manuelle Tests einzusparen, hat das eigentliche Ziel verpasst. In diesen Fällen gilt weiterhin, dass der Mensch ab und zu doch noch effektiver sein kann als die Technologie. 

„Die Automatisierung kann in naher Zukunft bereits die aktuellen Grenzen durchbrechen – was heute unmöglich ist, kann morgen schon Realität werden“, resümiert Nadine Riederer, CEO bei Avision. „Dennoch müssen auch Programmierer weder heute noch morgen nicht einfach automatisieren, nur weil sie es können. Es wird immer Fälle geben, in denen die manuelle, menschliche Arbeit überzeugende Vorteile bietet. Die richtige Mischung macht den Unterschied.“ 

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Deutschland soll bis 2045 klimaneutral sein, so sieht es der Koalitionsvertrag der Bundesregierung vor. Eine große Aufgabe, deren Bewältigung nur gemeinsam zu stemmen ist. Auch auf die IT-Branche kommt es dabei an – führt die voranschreitende Digitalisierung doch zu enormen Emissionen und einem steigenden Stromverbrauch. Ein Baustein der Strategie: klimabewusstes Programmieren für effektivere und klimaschonende Anwendungen. Der IT-Dienstleister Avision zeigt, welche Punkte dabei den Unterschied machen können und wie Green Coding in der Praxis aussieht.

Effiziente Datenstrukturen wählen

Um den Energieverbrauch von Systemen zu reduzieren, eignen sich einige Datenstrukturen besser als andere, da sie weniger Rechenleistung und Speicherplatz benötigen. Beispiele dafür sind Vektoren, verkettete Listen oder auch Hashtabellen. Auch der Einsatz von effizient arbeitenden und auf die Anforderungen abgestimmten Algorithmen kann einen deutlichen Unterschied ausmachen.

Das Frontend schlank gestalten

Die eigene Webseite nach Gesichtspunkten der Effizienz zu überarbeiten, birgt enormes Potential für die Einsparung von Ressourcen. Für eine Senkung der Rechenleistung bietet sich etwa das Optimieren der Ladezeiten an. Weitere Faktoren sind verwendete Medien wie große Bilder oder Videos und Hintergrundprozesse, die den Energiebedarf oft unnötig erhöhen. In der Gesamtheit können die genannten Punkte die benötigte CPU-Last und den Stromverbrauch deutlich senken. Zudem können ressourcenschonende und leistungsschwächere CPUs zum Einsatz kommen.

Caching-Techniken verwenden

Anstatt alle Werte immer zu aktualisieren, sinkt der Energieverbrauch mit dem Einsatz von Caching. Häufig abgerufene Daten sind dabei temporär im Cache gespeichert – bei einer erneuten Anfrage haben die Nutzer einen schnelleren Zugriff darauf und müssen keine neue Anfrage an den Server senden. Durch die sinkende Zahl der Aktualisierungen reduziert sich die benötigte Arbeitslast und den Netzwerkverkehr. Für die verschiedenen Anforderungen gibt es unterschiedliche Techniken, beispielsweise Client-Caching, Server-Caching oder CDN-Caching.

Cloud Computing und Virtuelle Maschinen (VM) nutzen

Der große Vorteil von Cloud Computing und virtuellen Maschinen liegt in ihrer Skalierbarkeit. Sie sind an die benötigte Rechenleistung anpassbar und Nutzer können beispielsweise Testsysteme direkt herunterfahren, um auf diese Weise Geld und Strom zu sparen. Bei dedizierter Hardware kann häufiges Abschalten hingegen zu Schäden führen. Auch das Ausführen von mehreren Anwendungen auf einer einzigen Virtuellen Maschine anstatt auf mehreren physischen Geräten hilft bei der Einsparung von Strom. Nicht zuletzt helfen VMs auch bei der Reduzierung des Platzbedarfs auf der Hardware. Wichtig an der Stelle ist, dass die Softwareentwicklung diese Szenarien, insbesondere die Skalierung, bereits beim Coding berücksichtigt.

„Gut gepflegter und effizienter Code kann sehr viel mehr zum Energiesparen beitragen, als es auf den ersten Blick scheint – ein Faktor, der sich zukünftig hoffentlich in immer mehr Projektplanungen wiederfindet“, sagt Nadine Riederer, CEO bei Avision. „Ein leuchtendes Beispiel dafür ist die Kryptowährung Ethereum, die mit Code-Anpassungen und einem Proof-of-Stake-Algorithmus den eigenen Energieverbrauch um 90 Prozent senken konnte. Green Coding hat enormes Potential.“

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Vorneweg: Natürlich hat jede Sprache ihre Daseinsberechtigung und sinnvolle Use Cases. Auch ist es besonders im schnelllebigen und innovativen IT-Bereich wichtig, neue Trends auf dem Radar zu haben, sich weiterzubilden und die Entwicklungen auf dem Markt nicht per se als neumodischen Kram abzutun. Aber, und auch das sollte in jede Entscheidungsfindung einfließen, nicht jeder dieser Trends erfindet das Rad neu. Eher sind es Urgesteine wie Java, C, JavaScript oder PHP, die weiterhin verlässlich ihren Dienst leisten, den nötigen Support erfahren und über genügend kundige Entwickler verfügen. Denn auch das innovativste Projekt, das mit der ausgefallensten neuen Sprache realisiert wurde, ist auf Menschen angewiesen, die den Code auch zukünftig noch lesen können. Ist das nicht mehr der Fall, stehen Unternehmen schnell vor einem riesigen Problem, die NASA kann davon ein Lied singen. So wichtig der Fortschritt auch ist, bei unternehmenskritischen Projekten, die für eine Laufzeit von vielen Jahren ausgelegt sind, sorgt die Wahl von Java und Co. für die besseren Quoten bei der Wette, welche Sprachen auch in der Zukunft noch angesagt sind. Dass diese Entwicklungen keineswegs in Stein gemeißelt sind, zeigt der Aufstieg von Python eindrucksvoll. Fristete die Sprache lange ein Schattendasein, verhalf unter anderem das Aufkommen von KI Python zu einer der beliebtesten und verbreitetsten Programmiersprachen überhaupt.

Nun ist das Leben bekannterweise kein Wunschkonzert und Unternehmen stehen nicht selten vor der Herausforderung, Projekte in kürzester Zeit umzusetzen. Wer sich auf die Versprechen von vielen neueren Tools, Frameworks und Sprachen nach noch schnelleren Ergebnissen einlässt, kann vielleicht sogar wirklich Produkte schneller auf den Markt und Anwendungen in die Produktion bringen – aber um welchen Preis? Was, wenn das hochgelobte neue Framework nach drei Jahren so irrelevant ist, dass kein Entwickler sich mehr die Mühe macht, es zu lernen? Was, wenn die neue Sprache nicht nur im TIOBE-Index an Stellenwert verliert, sondern auch keine neuen Versionen mehr erscheinen, die eigentlich die vermehrt aufgedeckten Sicherheitslücken schließen müssten? 

Die Wahl der Programmiersprache ist und bleibt eine Wette. Etablierte Sprachen haben dabei eindeutig die besseren Quoten, wenn es um die langfristige und sichere Planung geht – damit soll die Innovation keineswegs verteufelt werden. Wir müssen nur nicht jedem Trend hinterherlaufen, um die bestmöglichen Ergebnisse zu erzielen. Die Software-Entwicklung bildet hier keine Ausnahme.

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Klar: Auch Softwareentwickler machen Fehler. Manche davon sind sogar besonders weit verbreitet. Um eine weitere Ausbreitung zu verhindern, erläutert der IT-Dienstleister Avision einige außerordentlich beliebte Schnitzer in Entwicklungsprojekten:

• Weil sie einfach nett sind und der Product Owner oder die Fachabteilung es sich so sehr wünschen, nehmen Entwickler kurz vor Ende des Sprints noch einmal eine neue Anforderung auf. Das ist keine gute Idee, denn am Ende verursacht dann genau ihre Umsetzung einen Fehler. Besonders häufig passiert das bei ganz kleinen Anforderungen, die unproblematisch erscheinen und deshalb nicht wirklich ernst genommen werden.
• Ebenfalls ein beliebter Last-Minute-Fehler: kurz vor Ende des Entwicklungsprojekts noch eine Komponente austauschen. Bei einem Framework, das wir verwenden, ist ein Bug aufgetaucht? Dann nehmen wie eben eine neuere Version davon. Da stellt sich dann aber leider raus, dass diese fünf andere Bugs hat.
• „Ich hab‘ da mal schnell was angepasst, weil es nicht schön war.“ Klingt nach lobenswerter Eigeninitiative, geht aber allzu oft nach hinten los. Bei solchen Aktionen schreiben Entwickler nämlich meist keine Testfälle und kontrollieren auch nicht, welche Auswirkungen ihre Anpassungen auf den Rest der Software haben.
• Das Entwicklungsprojekt hat zeitlichen Verzug? Dann wechseln wir einfach vom konservativen zum agilen Vorgehen, Agilität ist ja schließlich ein Garant für schnelle Entwicklung. Stimmt nur leider nicht. Agil entwickeln heißt, die Bedürfnisse der Nutzer besser zu erfüllen, weil man flexibler ist. Agilität sorgt dafür, dass man das Ziel genauer trifft, nicht schneller.
• Ein weiterer häufiger Versuch, zeitlichen Rückstand aufzuholen, ist das Aufstocken des Teams. Das kann sogar klappen, wenn man das Team von zehn auf elf Mitarbeiter erhöht. Aber fünf neue Mitarbeiter sind zu viel des Guten. Sie müssen alle eingearbeitet werden und der Kommunikationsaufwand im Team erhöht sich deutlich. Außerdem brauchen manche Prozesse einfach eine bestimmte Zeit – ganz egal, wie viele Personen daran arbeiten.
• Vermeintliche Zeitersparnis zum Dritten: Um schneller zu sein, setzt das Team beim Testen der Software verstärkt auf Testautomatisierung. Hier verhält es sich aber ähnlich wie bei der Agilität. Durch automatisierte Tests wird der Code besser, aber er ist nicht schneller fertig. Da die Teams zusätzlich zum Code die Testfälle entwickeln müssen, kommen sie in Summe auch nicht schneller voran.

„Aus Fehlern wird man klug. Und besonders klug wird man, wenn man nicht nur aus den eigenen, sondern auch aus den Fehlern anderer lernt“, sagt Nadine Riederer, CEO von Avision. „Manchmal lässt es sich auch in Entwicklungsprojekten nicht vermeiden, Lehrgeld zu zahlen, aber es ist nur vernünftig, diese Ausgaben so niedrig wie möglich zu halten.“

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Das heißt aber nicht, dass Entwickler das Software-Testing einfach ausblenden können, sagt der IT-Dienstleister Avision. Im Gegenteil: Qualität lässt sich nicht nachträglich in eine Software „hineintesten“. Deshalb müssen Entwickler das Thema von Anfang an berücksichtigen und die Arbeit der Tester bestmöglich unterstützen.

Sie sollten insbesondere:

• das Testen bei der Entwicklung ihrer Software immer gleich bedenken und Möglichkeiten dafür programmieren; idealerweise in Form automatisierter Tests.
• die fachlichen Anforderungen an ihre Software verstehen. Nur dann können sie sinnvolle Tests für ihre Komponenten schreiben. Um dieses Verständnis zu entwickeln, müssen sie kommunizieren: mit der Projektleitung, den Fachabteilungen und den Testern.
• stets im Hinterkopf haben, dass Anwender die Software anders verwenden könnten als gedacht. Sie sollten offen für Nutzerfehler sein und bei der Entwicklung auch mögliche Falscheingaben berücksichtigen.
• in den Testern keine Gegner sehen, sondern Partner, die eine hohe Softwarequalität unterstützen. Die Gegner sind die Fehler im Code – und nicht die Tester, die sie finden.

„Entwickler sollten einen hohen Qualitätsanspruch an ihre Software haben und Standardfehler bereits selbst entdecken“, sagt Nadine Riederer, CEO von Avision. „Aufgabe der Tester ist es dann, um die Ecke zu denken und außergewöhnliche Tests durchzuführen. Zudem können sie das Große und Ganze auf den Prüfstand stellen, das Entwickler oft nicht im Blick haben können, weil sie nur einzelne Komponenten davon erstellen.“

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Software-Schwachstellen sind eines der wichtigsten Einfallstore für Malware und Hacker, weshalb Unternehmen Software-Aktualisierungen höchste Priorität einräumen sollten. Doch oft fällt es ihnen ob der Fülle an Anwendungen, die sie einsetzen, schwer einzuschätzen, wo tatsächlich Handlungsbedarf besteht. Und manchmal stolpern sie in eine der häufigsten Fallen: Wenn Software keine akuten Probleme verursacht, sind sie schnell versucht, diese erstmal gar nicht anzufassen.

Der IT-Dienstleister Avision zeigt auf, wie Unternehmen ihre Anwendungen nach dem Ampelprinzip einstufen und Legacy-Software aufspüren, die den Geschäftsbetrieb gefährdet:

Alles im grünen Bereich

Auf Grün steht die Software-Ampel für alle Anwendungen, die Unternehmen regelmäßig aktualisiert haben und für deren Pflege das Know-how intern vorhanden ist. Das bedeutet nicht, dass sie diese Anwendungen fortan ignorieren können – ihr Ziel sollte sein, den grünen Status beizubehalten, um nicht in Handlungsnot zu geraten. Unternehmen benötigen dafür Mitarbeiter, die die Verantwortung für den Code übernehmen und sich um seine kontinuierliche Verbesserung kümmern. Er muss sowohl aktuelle Sicherheitsanforderungen berücksichtigen als auch möglichst wenige technische Schulden aufweisen. Solche technischen Schulden sind beispielsweise unzureichende Code-Dokumentationen oder nicht eingehaltene Coding-Standards. Darüber hinaus ist es ratsam, neben dem Quellcode auch die Build-Umgebungen zu archivieren, um ältere Anwendungen bei Bedarf unkompliziert anpassen zu können. Vernachlässigen Unternehmen die Pflege einer Anwendung zu lange, springt die Ampel auf Gelb.

Die gelbe Warnleuchte geht an

Haben Unternehmen eine Software mehr als zwei Jahre nicht aktualisiert, ist das ein eindeutiges Warnsignal. Nach diesem Zeitraum laufen oft Support-Zyklen für externe Software-Komponenten aus und das Sicherheitsrisiko steigt. Zudem entspricht alte Software häufig nicht mehr den Anforderungen, sodass Mitarbeiter Workarounds nutzen, um ihre Aufgaben zu erledigen. Manche Funktionen setzen sie auch gar nicht mehr ein – deren Code könnten Unternehmen eigentlich ausbauen, um Sicherheitsrisiken zu minimieren und die Pflege der Anwendungen zu vereinfachen. Ein weiteres Warnsignal ist, wenn sich die Code-Qualität verschlechtert. Dies erschwert Entwicklern die Einarbeitung und treibt die Kosten bei jedem neuen Release nach oben. Kennen sich nur noch zwei oder weniger Mitarbeiter mit der Anwendung aus, ist das gleich doppelt riskant: Zum einen sind die Ressourcen für die regelmäßige Wartung sehr knapp bemessen, zum anderen kann die Anwendung nur noch mit sehr hohem Aufwand gewartet werden, sollten diese Mitarbeiter das Unternehmen verlassen.
Ein Grund zur Panik ist das aber noch nicht. Unternehmen sollten allerdings nach den Ursachen der Probleme forschen und gezielt Veränderungen anstoßen: etwa weitere Mitarbeiter in die Software einarbeiten, veraltete Funktionen und Programmbestandteile entfernen oder aktualisieren, Sicherheitsfeatures integrieren oder ein Refactoring einleiten. Tun sie das nicht, springt die Software-Ampel früher oder später auf Rot – für ein sorgfältig geplantes Vorgehen ist es dann zu spät: Brandbekämpfung ist angesagt.

Alarmstufe Rot

Nicht immer springt die Software-Ampel auf Rot, weil Unternehmen die Gelbphase verschlafen. Manchmal sind es einzelne Ereignisse, die ein schnelles Handeln erfordern, zum Beispiel neu entdeckte Sicherheitslücken oder kurzfristig veränderte Anforderungen wie die Mehrwertsteuersenkung des vergangenen Jahres. Häufiger kommt es allerdings vor, dass der Support für Anwendungen oder einzelne Software-Komponenten ausgelaufen ist und es für diese keine Updates und Security-Patches mehr gibt. Bisweilen verhindern aber auch unternehmensspezifische Anpassungen an Anwendungen das Einspielen verfügbarer Aktualisierungen.
Oft bemerken Unternehmen solche Probleme, die ihren Geschäftsbetrieb und ihre Reputation gefährden, erst, wenn Anwendungen nicht mehr funktionieren, Sicherheits- und Datenschutzverletzungen auftreten oder Externe sie auf eine Schwachstelle hinweisen. Dann heißt es, schnell handeln und alle verfügbaren Ressourcen auf das Problem ansetzen – Kostenerwägungen dürfen in dieser Situation nicht im Vordergrund stehen. Unternehmen müssen das Problem analysieren und klären, ob sie es intern oder mit Unterstützung durch Dienstleister beseitigen können. Die Lösung sollte dabei möglichst langfristig ausgelegt sein, denn nicht ausreichend durchdachte Anpassungen erhöhen die technischen Schulden und schaffen später neue Probleme. Schließlich steht die Software-Ampel auch bei Anwendungen auf Rot, deren Pflege hohe Kosten verursacht und bei denen die Ressourcen nicht in die fachliche Weiterentwicklung fließen, sondern nur noch dazu dienen, die Anwendung einsatzbereit zu halten.
Haben Unternehmen die akute Situation bereinigt und die Anwendung hat wieder einen gelben Status, sollten sie direkt mit der Planung für eine Verbesserung zu Grün beginnen. Schließlich ist der Aufstieg von Gelb zu Grün stressfreier und kostengünstiger als die aufwändigen Arbeiten unter Zeitdruck, die ein roter Status erfordert.

„Die Pflege und regelmäßige Aktualisierung von Software verursacht zwar Kosten, doch diese sind deutlich niedriger als die Kosten, die entstehen, wenn Software das Ende ihres Lebenszyklus erreicht hat. Dann drohen Betriebsunterbrechungen und Sicherheitsverletzungen, sodass Unternehmen sehr kurzfristig reagieren müssen“, betont Nadine Riederer, CEO bei Avision. „Die kontinuierliche Bewertung, in welcher Lebensphase sich Anwendungen befinden, und die Einstufung nach einem Ampelprinzip erleichtern es Unternehmen, konkreten Handlungsbedarf zu erkennen und ihre Ressourcen zielgerichtet einzusetzen.“

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