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Too Big to Fail: Warum Mainframe-Exit-Projekte im Zeitalter der generativen KI wahrscheinlich scheitern werden

Während generative KI Modernisierungsstrategien neu gestaltet, überdenken viele Organisationen langjährige Annahmen zur Mainframe-Migration. Lesen Sie die neuesten Gartner-Studien® zu den Risiken, Realitäten und strategischen Überlegungen, die Technologieführer vor einem Mainframe-Exit bewerten sollten.

Lesen Sie den Gartner-Bericht

In diesem Bericht

  • Untersuchen Sie, wie generative KI das Codeverständnis, die Code-Konvertierung und den IT-Betrieb beeinflusst

  • Verstehen Sie den Unterschied zwischen Mainframe-Migration und Modernisierung

  • Entdecken Sie, warum viele Organisationen die aktuellen KI-gesteuerten Migrationsfähigkeiten überschätzen

  • Erfahren Sie, wie Größe und Komplexität der Umgebung strategische Entscheidungen beeinflussen

  • Modernisierung, Optimierung, Migration und hybride Ansätze für die Zukunft bewerten

Warum es wichtig ist

Mainframe-Strategieentscheidungen bergen erhebliche betriebliche, finanzielle und geschäftliche Risiken. Diese Forschung bietet praktische Leitlinien, um Technologieführern zu helfen, fundierte Entscheidungen über Modernisierungs- und Migrationsinitiativen im Zeitalter der generativen KI zu treffen.
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Was Gartner sagt

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For large mainframe environments, the scale of operations makes a total exit nearly impossible, nor justifiable by an increase in value or business outcomes. Therefore, the typical strategy is one of relentless optimization.

Dennis Smith

Gartner, Distinguished VP Analyst

Gartner, Too Big to Fail: Warum Mainframe-Exit-Projekte im Zeitalter der generativen KI wahrscheinlich scheitern, von Dennis Smith, Alessandro Galimberti, Tobi Bet, 8. April 2026

GARTNER ist eine Marke von Gartner, Inc. und/oder dessen Tochtergesellschaften.

Quelle:
Gartner®, Too Big to Fail: Warum Mainframe-Exit-Projekte im Zeitalter der generativen KI wahrscheinlich scheitern, Dennis Smith, Alessandro Galimberti, Tobi Bet, 26. April 2026
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