Der Wunsch nach einer modernen IT-Landschaft ist nachvollziehbar. Sobald KI ins Spiel kommt, wirkt ein radikaler Neustart besonders verlockend: alte Dateien weg, neue Automatisierung erzeugen und den Prozess vollständig neu denken. In der Praxis kann genau diese Haltung jedoch unnötige Risiken und Kosten erzeugen. Viele alte Skripte sind klein, unspektakulär und gleichzeitig fest im Arbeitsalltag verankert.
Konkret erlebe ich in der Praxis häufig, dass ein unscheinbares VBA-Makro, ein PowerShell-Skript oder eine kleine Batch-Datei mehr tägliche Arbeit abnimmt als ein großes Transformationsprojekt. Ich arbeite selbst viel mit KI. Dennoch habe ich einige ältere Skripte im Einsatz, weil sie zuverlässig funktionieren und mir im Alltag eine erstaunlich große Automatisierung bringen.
Warum alte Skripte oft unterschätzt werden
Legacy-Code wird schnell mit schlechter Qualität gleichgesetzt. Das greift zu kurz. Ein Skript kann alt sein, weil es seit Jahren unverändert dieselbe klar definierte Aufgabe erfüllt. Gerade einfache Abläufe verändern sich manchmal kaum: Dateien umbenennen, Daten bereinigen, Berichte zusammenführen oder wiederkehrende Ordnerstrukturen anlegen.
Problematisch wird es nicht durch das Alter allein, sondern durch fehlende Kontrolle. Niemand kennt den Eigentümer, der Quelltext liegt nur lokal oder Zugangsdaten stehen direkt im Code. Solche Punkte sollten behoben werden. Sie rechtfertigen aber nicht automatisch einen kompletten Neubau.
Zuerst den tatsächlichen Nutzen erfassen
Bevor Unternehmen alte Skripte prüfen, sollten sie deren Beitrag zum Prozess verstehen. Dazu genügt keine Liste von Dateinamen. Wichtig sind Aufgabe, Häufigkeit, Nutzerkreis, Zeitersparnis und Ausfallfolge. Ein Makro, das einmal pro Quartal eine interne Tabelle formatiert, benötigt eine andere Prüftiefe als ein Skript, das täglich produktive Daten verändert.
Eine brauchbare Bestandsaufnahme enthält:
- Zweck und fachlich verantwortliche Person,
- verwendete Datenquellen und Zielsysteme,
- benötigte Berechtigungen und Zugangsdaten,
- bekannte Fehlerfälle und manuelle Kontrollen,
- gespeicherte Version und Wiederanlaufmöglichkeit.
Diese Informationen zeigen, welche Skripte harmlos sind und wo ein echtes Betriebs- oder Sicherheitsrisiko besteht.
Was bei der technischen Prüfung zählt
Die technische Prüfung beginnt mit offensichtlichen Risiken. Dazu gehören fest eingetragene Passwörter, unverschlüsselte Übertragungen, unbekannte Downloadquellen und weitreichende Dateirechte. Danach folgen Fehlerbehandlung, Eingabevalidierung, Protokollierung und Abhängigkeiten. Auch scheinbar kleine Skripte können großen Schaden anrichten, wenn sie falsche Dateien löschen oder Daten unbemerkt überschreiben.
Zusätzlich braucht es nachvollziehbare Testfälle. Unternehmen sollten bekannte Eingaben und erwartete Ergebnisse sichern. Damit lässt sich nicht nur der aktuelle Stand prüfen. Die Tests helfen später auch bei einer Modernisierung oder Neuentwicklung mit KI.
Warum ein KI-Neubau nicht automatisch besser ist
KI kann innerhalb kurzer Zeit überzeugenden Code erzeugen. Das Ergebnis kennt jedoch nicht automatisch alle historisch gewachsenen Ausnahmen. Alte Skripte enthalten häufig kleine Sonderregeln, die nirgendwo dokumentiert sind, im Prozess aber entscheidend bleiben. Eine Neuentwicklung kann formal schöner aussehen und trotzdem fachlich unvollständig sein.
Hinzu kommen neue Abhängigkeiten. Aus einem lokalen Makro wird vielleicht ein Python-Dienst mit zusätzlichen Paketen, Laufzeitumgebung und Zugangskonfiguration. Das kann sinnvoll sein, erhöht aber den Betriebsaufwand. Deshalb sollte der Nutzen einer neuen Architektur gegen Stabilität und Einfachheit der bestehenden Lösung abgewogen werden.
Drei sinnvolle Entscheidungen
Nach der Prüfung gibt es typischerweise drei Ergebnisse. Ein unkritisches, verständliches Skript darf kontrolliert weiterlaufen. Ein nützliches Skript mit behebbaren Schwächen wird modernisiert. Eine stark abhängige oder nicht mehr beherrschbare Lösung wird neu entwickelt. Wichtig ist, dass die Entscheidung dokumentiert und nicht nur aus einem Bauchgefühl getroffen wird.
Für das Weiterlaufen braucht es eine gesicherte Version, eine verantwortliche Person und einen klaren Einsatzbereich. Bei der Modernisierung werden konkrete Befunde behoben. Beim Neubau dienen das alte Verhalten und die vorhandenen Testfälle als fachliche Referenz.
Meine Erfahrung mit kleinen Automatisierungen
Ich sehe immer wieder, dass Unternehmen ihre wirksamsten kleinen Helfer kaum kennen. Erst wenn ein Mitarbeiter ausfällt oder ein Arbeitsplatz ersetzt wird, fällt auf, wie viele Schritte von einem Skript abhängen. Das ist kein Argument gegen die Automatisierung. Es ist ein Argument dafür, sie sichtbar und prüfbar zu machen.
Genau deshalb sollte die Frage nicht lauten: „Wie schnell können wir alles durch KI ersetzen?“ Besser ist: „Welche Automatisierung liefert heute Wert, welche Risiken bestehen und wie bringen wir sie in einen kontrollierten Zustand?“ Diese Perspektive schützt vor unnötigen Projekten und vor unbemerkten Altlasten.
Das VBA-Makro-Tool als praktischer Einstieg
Aus dieser Erfahrung heraus habe ich ein VBA-Makro-Tool entwickelt. Es unterstützt die strukturierte Betrachtung vorhandener Makros und kleiner Skripte. Ziel ist, typische Risiken und Prüffragen sichtbar zu machen, bevor ein Unternehmen über Weiterbetrieb, Modernisierung oder Ersatz entscheidet.
Obwohl VBA ein wichtiger Anwendungsfall ist, ist der Grundgedanke nicht darauf beschränkt. Auch Python-, PowerShell- oder andere Skripte lassen sich nach denselben Prinzipien prüfen: Zweck verstehen, Datenflüsse nachvollziehen, Risiken bewerten, Version sichern und Verantwortung festlegen.
Fazit
Alte Skripte prüfen ist häufig wirtschaftlicher und sicherer, als sie reflexartig zu ersetzen. Moderne KI-Werkzeuge können Analyse, Dokumentation und Überarbeitung beschleunigen. Sie ersetzen aber nicht die Kenntnis des Prozesses. Wer zuerst Nutzen und Risiken sichtbar macht, kann bewährte Automatisierung erhalten und dort modernisieren, wo es wirklich notwendig ist.
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KI-Code und Vibe Coding prüfen – unsere Softwarelösung
Wir haben eine Softwarelösung, die KI-generierten Code, Vibe-Coding-Projekte, Skripte und Quellcode auf potenzielle Sicherheitsrisiken, verdächtige Befehle, externe Verbindungen, Abhängigkeiten und Governance-Themen prüft.
Die Prüfung kann regelbasiert und KI-gestützt erfolgen. Ergebnisse, Auffälligkeiten und Freigaben werden nachvollziehbar dokumentiert. Je nach Dateityp und Prozess kann der geprüfte Code anschließend zusätzlich digital signiert werden.
Die Lösung kann neben Office-Makros unter anderem auch PowerShell-, Python-, Batch- und weitere textbasierte Skripte analysieren. Testen Sie die Anwendung unter https://skripte.agile-unternehmen.de oder fragen Sie eine individuelle Vorführung an.
Bildquelle: OpenAI
Hugo hat bis 2016 Wirtschaftsinformatik studiert und sammelte erste Erfahrungen als IT-Consultant in einer Unternehmensberatung. Mittlerweile arbeitet er in einem großen DAX Konzern als Technical Product Owner und befasst sich mit Themen wie Agilität, Technologien und IT-Organisation.
