Gerhard G. StocKinger · Veröffentlicht am 27.01.2025

MS Access gilt vielen als Dinosaurier. Im Geschäftsalltag begegnet mir die Plattform trotzdem regelmäßig – oft in Unternehmen, in denen sie seit Jahren einen konkreten Prozess zuverlässig trägt. Bei einem österreichischen KMU mit rund 50 Mitarbeitenden war genau das der Ausgangspunkt: eine gewachsene Datenbank, viel Praxiswissen und der Wunsch, PDF-Rechnungen, Angebote, Kontakte und Stammdaten schneller zu verarbeiten.

Erst den Wert verstehen, dann modernisieren

Ein Komplettaustausch klingt sauber, ist aber nicht automatisch wirtschaftlich. In bestehenden Lösungen stecken Regeln, Ausnahmen und Erfahrungen, die in keiner Dokumentation stehen. Wer das System vorschnell ersetzt, riskiert, dieses Wissen zu verlieren.

Der pragmatische Weg war deshalb eine kontrollierte Erweiterung: Dokumente werden über eine KI-Schnittstelle ausgelesen, relevante Felder strukturiert und anschließend von einem Menschen geprüft, bevor sie in die Datenbank übernommen werden. Access bleibt dabei die Arbeitsoberfläche; die KI ergänzt eine klar umrissene Fähigkeit.

Vier Fragen vor jeder KI-Erweiterung

• Ist der bestehende Prozess fachlich verstanden?
• Sind Datenfelder und Qualitätsregeln klar definiert?
• Welche Inhalte dürfen eine externe API verlassen?
• Wer prüft unklare oder widersprüchliche Ergebnisse?

So entsteht keine spektakuläre Demo, sondern eine nutzbare Verbesserung. Modernisierung ist kein Wettbewerb um das neueste Tool. Sie ist die Fähigkeit, vorhandene Systeme sinnvoll weiterzuentwickeln und zugleich einen realistischen Ablösepfad vorzubereiten.

Fazit: Legacy ist nicht gleich Altlast. Ein System wird dann problematisch, wenn es undokumentiert, unsicher oder nicht mehr wartbar ist. Solange es Nutzen stiftet, kann eine sauber begrenzte KI-Integration der wirtschaftlich richtige nächste Schritt sein.

Dieser Beitrag basiert auf meinem LinkedIn-Beitrag vom 27.01.2025 und wurde für den Blog redaktionell erweitert.