Is onze applicatie geschikt om met AI te moderniseren?

​Welke factoren bepalen de haalbaarheid, en hoe beoordeel je je eigen situatie.

“Klinkt interessant, maar onze applicatie is echt te complex voor AI-modernisering.” Het is een vaak gehoorde reactie als we met IT-beslissers over app-modernisering praten. De app is oud. De taal is obscuur. Er is geen documentatie. De code is een wirwar van workarounds en Excel-imports. Het gevoel is: dit werkt misschien bij anderen, maar bij ons is het te ingewikkeld.

Dat gevoel is begrijpelijk. Maar in de meeste gevallen klopt het niet. Juist bij applicaties die complex, oud of slecht gedocumenteerd zijn, kan AI veel werk uit handen nemen. De complexiteit van het moderniseringstraject zit vaak niet in de code zelf, maar in de afhankelijkheden eromheen.

Wat een app goed te moderniseren maakt

AI is het sterkst in situaties waar mensen het moeilijkste werk hebben: grote hoeveelheden complexe, slecht gedocumenteerde code lezen, begrijpen en omzetten. Dat is precies het profiel van de meeste verouderde applicaties.

Een paar factoren die bepalen hoe geschikt je applicatie is voor AI-modernisering

Programmeertaal of platform. AI heeft de meeste kennis van gangbare talen als C#, Java, Python, JavaScript maar ook oudere talen als VB6, COBOL en Delphi. Hoe meer code er wereldwijd in een taal is geschreven, hoe meer AI ervan heeft geleerd. Voor de meeste enterprise-applicaties is dit geen belemmering.

Ook no-code platformen zoals Power Apps en Access applicaties zijn in onze ervaring goed uitleesbaar, mits ze exportmogelijkheden bieden. De in exports beschikbare definities en formules zijn in onze ervaring voor AI goed te interpreteren.

Logica staat in de code. Als de businesslogica van je applicatie in de code zit, kan AI ermee aan de slag. Problemen ontstaan soms als logica verspreid is over databases, configuratiebestanden en Excel-sheets die buiten de codebase leven, maar zolang die óók beschikbaar zijn kan AI ze meenemen in de analyse. Het is een kwestie van de juiste exports en toegang tot de relevante bestanden.

Omvang is geen bezwaar. Juist bij grote codebases wordt het voordeel van AI groter. Het doorgronden van honderdduizenden regels code vergde voorheen veel tijd en specialistische kennis. AI versnelt dat werk enorm.

Wat het lastiger maakt

Er zijn situaties die een moderniseringstraject complexer maken, al zijn ze in onze ervaring zelden een absolute blokkade.

Applicaties die sterk verweven zijn met verouderde hardware of leveranciersgebonden systemen vragen extra zorgvuldigheid. Een recent voorbeeld waar wij tegenaan liepen was de modernisering van een applicatie met een verbinding naar een on-premise AS/400-database. Je loopt niet vast omdat AI er niets mee kan, maar omdat de afhankelijkheden buiten de codebase liggen. In dit geval zat de extra complexiteit in de toegang tot de AS/400-omgeving en de afstemming met meerdere partijen.

Meer uit onze AI visie:
– Waarom je nu met AI agents moet starten
– De drie niveaus waarop AI jouw bedrijf verandert
– AI vervangt geen mensen. Het versnelt hun denkwerk

De mythe van de slecht gedocumenteerde app

Een van de meest hardnekkige misverstanden is dat ontbrekende, verouderde of onvolledige documentatie modernisering in de weg staat. Het tegendeel is waar.

AI is voor het begrijpen van een applicatie niet afhankelijk van goede documentatie. Het kan uit de code reconstrueren wat de applicatie doet en hoe onderdelen met elkaar samenhangen. De code laat zien wat er daadwerkelijk gebeurt.

Waar mensen zonder goede documentatie veel tijd kwijt zijn aan uitzoekwerk, kan AI grote hoeveelheden code snel analyseren en verbanden zichtbaar maken. Een applicatie zonder goede documentatie is daarom niet minder geschikt voor AI-modernisering. Juist daar kan AI het verschil maken.

Hetzelfde geldt voor code zonder tests. Geen tests betekent niet dat modernisering niet kan, het betekent dat je begint met het genereren van tests die het huidige gedrag vastleggen; zodat je bij elke stap kunt verifiëren dat je niets bent kwijtgeraakt.

Een app zonder documentatie en zonder tests is niet de uitzondering. Het is bijna altijd het vertrekpunt.

Hoe beoordeel je je eigen situatie?

De vraag is niet “is onze applicatie wel geschikt voor modernisering?”, maar “wat zijn de specifieke uitdagingen en hoe pakken we die aan?”

Een paar vragen die helpen om je situatie te beoordelen:

Welke afhankelijkheden zijn er? Koppelingen met andere systemen, verouderde hardware of onderdelen waar weinig kennis over beschikbaar is, maken het traject complexer.

Waar zit de businesslogica? Staat die vooral in de code, of ook in databases, configuraties en Excel-bestanden?

Hoe kritisch is de applicatie voor het dagelijks werk? Hoe kritischer, hoe zorgvuldiger de modernisering, maar ook hoe urgenter.

Zo pakken wij dit aan

Voordat we een moderniseringstraject beginnen, doen we altijd eerst een korte analyse van de applicatie. Niet om te beoordelen óf modernisering mogelijk is, maar om te bepalen welke aanpak past bij jouw applicatie en waar de belangrijkste uitdagingen liggen.

In minder dan een dag brengt onze AI-analyse de codebase in kaart: architectuur, afhankelijkheden, risicogebieden en de plekken die extra aandacht vragen. Dat geeft jou een eerlijk en helder beeld van wat het traject vraagt, zodat je een weloverwogen beslissing kunt nemen.

In het volgende deel beantwoorden we de vraag die in de praktijk het meest gesteld wordt: hoe achterhaal je wat een app doet als niemand het nog precies weet?