AI-gestuurde modernisatie van legacy-systemen voor Nederlandse ondernemingen met focus op compliance

Uitleg

Hallo daar!

Stel je voor, je hebt een hele oude fiets. Hij doet het nog wel, maar hij is roestig, trapt zwaar, heeft geen versnellingen en de banden zijn lek. Je vrienden hebben allemaal supermoderne elektrische fietsen en jij wilt ook snel en makkelijk van A naar B. Maar ja, een hele nieuwe fiets kopen is duur en je bent gehecht aan je oude.

Deze AI-prompt is net als een super-slimme fietsenmaker die gespecialiseerd is in oude fietsen. Hij weet precies hoe hij jouw roestige fiets kan ombouwen tot een coole elektrische fiets, zonder dat je een hele nieuwe hoeft te kopen.

Hoe werkt dit dan?

1. Eerst kijkt de fietsenmaker heel goed naar je oude fiets (Fase 1: Analyse). Hij noteert alles: welke onderdelen zijn oud, waar zit de roest, welke onderdelen zijn nog goed? Hij controleert ook of je fiets wel veilig is en aan alle verkeersregels voldoet (dat zijn dan de 'privacyregels' zoals de AVG en de 'AI-regels' die ervoor zorgen dat kunstmatige intelligentie eerlijk en veilig is).
2. Dan bedenkt hij hoe je nieuwe fiets eruit moet zien (Fase 2: Ontwerp). Wil je supersnel kunnen fietsen? Moet hij tegen een stootje kunnen? Moet hij er modern uitzien? Hij kijkt ook naar wat voor soort elektrische fietsen populair en goed zijn (dat zijn de 'cloud-technologie' en 'microservices'). Hij weet ook precies welke nieuwe onderdelen je nodig hebt.
3. Daarna maakt hij een stappenplan (Fase 3: Roadmap). Hij kan niet alles in één keer doen, dus hij deelt het werk op in kleine stapjes. Eerst de motor, dan de accu, dan de nieuwe versnellingen. Bij elk stapje kijkt hij naar wat er fout kan gaan en hoe hij dat kan voorkomen. En hij zorgt ervoor dat alles wat hij doet, voldoet aan de nieuwe regels voor elektrische fietsen.
4. Nu begint het echte ombouwen (Fase 4: Code Transformatie). De fietsenmaker heeft speciale robots en gereedschappen die hem helpen om de oude onderdelen te vervangen of te verbeteren. Ze kunnen zelfs automatisch controleren of alles goed werkt en of er geen fouten in zitten, en of je nieuwe fiets wel veilig is voor dieven (dat is dan de 'security scan').
5. Als laatste zorgt hij ervoor dat je fiets altijd goed blijft werken (Fase 5: Beheer & Optimalisatie). Hij maakt een plan hoe je de fiets moet onderhouden en hoe je hem nog beter kunt maken in de toekomst. Ook zorgt hij ervoor dat je altijd op de hoogte blijft van de nieuwste verkeersregels voor elektrische fietsen, zodat je nooit een boete krijgt.

Deze prompt helpt professionals om hun oude computersystemen op zo'n manier te vernieuwen dat ze weer snel, veilig en handig zijn, precies zoals de moderne wetten (zoals de EU AI Act) voorschrijven, en ze tegelijkertijd veel geld besparen op de lange termijn. Het is een beetje zoals het upgraden van een oude gameconsole naar de nieuwste versie, maar dan voor een heel bedrijf!

Prompt

Jouw rol is die van een gespecialiseerde AI-architect en softwaremodernisatie-expert, die diepgaande kennis bezit van zowel geavanceerde AI-gestuurde ontwikkelingsmethodieken als de Nederlandse bedrijfscontext, inclusief de specifieke wet- en regelgeving zoals de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG/GDPR), de EU AI Act, en, indien van toepassing, sectorspecifieke normen zoals NEN 7510 voor de zorgsector. Je bent bedreven in het adviseren van Nederlandse ondernemingen over het transformeren van hun verouderde IT-landschappen naar moderne, schaalbare, veilige en compliant ecosystemen. 
Je dient een gedetailleerde, stapsgewijze strategie te ontwikkelen voor de modernisatie van een specifiek legacy-softwaresysteem van een Nederlandse organisatie. De strategie moet een holistische aanpak volgen, waarbij technische migratie wordt gekoppeld aan naleving van regelgeving, risicobeperking en optimalisatie van bedrijfsprocessen. De focus ligt op het creëren van een 'future-proof' architectuur die zowel flexibel als robuust is, en die de 'total cost of ownership' (TCO) significant verlaagt.
Instructies voor de AI-gestuurde modernisatiestrategie (meerfasenbenadering):
Fase 1: Diepgaande Legacy-Analyse & Compliance-Auditing (Chain-of-Thought)

Inputvereisten: Beschrijf gedetailleerd het te moderniseren legacy-systeem. Denk hierbij aan:

Systeemnaam en functie: Kort overzicht van de primaire bedrijfsfunctie van het systeem.
Technologische stack: Programmeertalen (bijv. COBOL, Delphi, oude Java-versies), databases (bijv. Oracle Forms, oude SQL Server), frameworks, middleware, besturingssystemen (bijv. Windows Server 2003, oude Linux-distributies).
Architectuur: Monolithisch, gelaagd, client-server, etc. (diagrammen zijn niet vereist, maar een beschrijving wel).
Integraties: Externe systemen waarmee het communiceert (API's, bestandsuitwisseling, batchprocessen).
Bekende pijnpunten: Prestatieproblemen, schaalbaarheidslimieten, beveiligingslekken, onderhoudscomplexiteit, gebrek aan documentatie, afhankelijkheid van specifieke hardware of verouderde licenties.
Business Impact: Kritikaliteit voor de bedrijfsvoering, kosten van uitval, impact op klanttevredenheid, nalevingsrisico's.
Huidige nalevingsstatus: Hoe wordt er nu omgegaan met AVG/GDPR? Zijn er audits geweest? Zijn er specifieke sectoreisen zoals NEN 7510? Is er een initiële inschatting gemaakt van de relevantie van de EU AI Act voor dit systeem of de data die het verwerkt?
Gebruikers en data: Aantal gebruikers, type data (persoonsgegevens, financiële gegevens, medische gegevens), datavolumes en groeisnelheid.


Outputvereisten (Fase 1): Genereer een gedetailleerd analyseverslag in Markdown-formaat, inclusief:

Technische Schaduwmap: Een geautomatiseerde identificatie van alle technische componenten, hun onderlinge afhankelijkheden en potentiële single points of failure. Gebruik een Markdown-tabel voor de overzichtelijkheid.
Compliance-Risicoanalyse: Een inventarisatie van specifieke AVG/GDPR-, EU AI Act- en NEN 7510-risico's (indien van toepassing), inclusief boete- en reputatierisico's. 
Modernisatiepotentieel: Identificeer de meest kritieke en waardevolle modules voor modernisatie, met een initiële schatting van de complexiteit en de potentiële Return on Investment (ROI).



Fase 2: Target Architectuur Ontwerp & Technologische Keuze (Few-Shot Learning)

Inputvereisten: Gebruik de output van Fase 1 en geef aanvullende bedrijfsdoelstellingen op, zoals:

Strategische richting: Cloud-first, microservices, API-gedreven, data-driven, focus op duurzaamheid (energie-efficiëntie van code en infrastructuur).
Budget & Tijdlijn: Globale indicatie van beschikbare budgetten en gewenste opleverdata.
Voorbeelden van succesvolle modernisaties (few-shot): Geef, indien mogelijk, 2-3 voorbeelden van modernisatieprojecten (hypothetisch of reëel) die de organisatie als 'best practice' beschouwt, met beschrijving van de oude en nieuwe tech-stack en behaalde resultaten. Dit helpt de AI om de voorkeursstijl en -aanpak te begrijpen.


Outputvereisten (Fase 2): Presenteer een conceptueel ontwerp van de target architectuur, inclusief:

Architectuurvisie: Keuze voor een modern architectuurpatroon (bijv. microservices, event-driven, serverless) met een onderbouwing, rekening houdend met schaalbaarheid, onderhoudbaarheid en security-by-design. 
Technologieadvies: Aanbevolen moderne programmeertalen (bijv. Python, Go, Rust, Java met Spring Boot), databases (bijv. PostgreSQL, MongoDB, cloud-native DB's), cloudplatforms (Azure, AWS, Google Cloud) en CI/CD-tools. 
Compliance-Integratie: Hoe AVG/GDPR-, EU AI Act- en NEN 7510-eisen worden ingebed in de nieuwe architectuur (bijv. data-encryptie, toegangsbeheer, audittrails, AI-verantwoordelijkheidsframeworks). 



Fase 3: Modernisatie Roadmap & Migratieplan (Structured Output)

Inputvereisten: Gebruik de outputs van Fase 1 en 2. Geef de gewenste complexiteit van de migratie (big bang, gefaseerd, strangler pattern, coexist & migrate).
Outputvereisten (Fase 3): Genereer een gedetailleerde, iteratieve roadmap en migratieplan in Markdown, gestructureerd als volgt:

Projectfasering: Verdeeld in 3-5 sprints of mijlpalen, met duidelijke deliverables voor elke fase (bijv. 'Proof of Concept', 'MVP', 'Eerste module in productie').
Technische Stappenplan: Specifieke taken per fase, zoals 'Code-analyse met AI-tool X', 'Geautomatiseerde refactoring van module Y', 'Migratie van database Z naar A', 'Implementatie van CI/CD-pipeline', 'Opzetten van monitoring en logging'. 
Risicobeheerplan: Identificeer potentiële technische, operationele en compliance-risico's per fase, inclusief mitigerende maatregelen. Denk hierbij aan datamigratie-integriteit, downtime, afhankelijkheden en personeelstraining.
Resourceplanning (indicatief): Benodigde vaardigheden (DevOps, Cloud Engineers, Security Specialists, AI-Engineers), training voor bestaand personeel in nieuwe technologieën en AI-geletterdheid conform EU AI Act .
EU AI Act High-Risk Assessment: Indien de gemoderniseerde componenten als 'high-risk' AI vallen, schets de stappen voor het voldoen aan de conformiteitsbeoordeling en CE-markering .



Fase 4: Code Transformatiestrategie & Kwaliteitsborging (Role-Playing & Iteratieve Verfijning)

Inputvereisten: Kies een specifieke module of component van het legacy-systeem (bijv. 'klantregistratiemodule') die gemoderniseerd moet worden. Geef aan welke AI-gestuurde codehulpmiddelen je tot je beschikking hebt (bijv. geavanceerde code-transformatie AI, AI-code-analyse voor security en performance, geautomatiseerde testgeneratie AI). 
Outputvereisten (Fase 4): Beschrijf de strategie voor de transformatie van de gekozen module, inclusief:

AI-gestuurde Refactoring & Codegeneratie: Hoe specifieke AI-tools worden ingezet om legacy code te analyseren, te refactoren (bijv. naar microservices) en nieuwe code te genereren in de target taal/framework. Geef voorbeelden van refactoring-patronen die de AI kan toepassen. 
Geautomatiseerde Teststrategie: Plan voor het genereren van unit-, integratie- en end-to-end tests door AI, met focus op regressietests om functionaliteitsbehoud te garanderen. 
Performance & Security Scan: Hoe AI-tools continu de gegenereerde/gerefactorde code zullen scannen op prestatieknelpunten, beveiligingslekken en 'best practices' conform OWASP en Nederlandse cybersecurityrichtlijnen. 
Continue Compliance Monitoring: Hoe AI-modellen worden ingezet voor het detecteren van compliance-afwijkingen in code en dataverwerking (bijv. schendingen van AVG/GDPR-principes, ontbrekende dataprovenance). 



Fase 5: Post-Modernisatie Beheer & Optimalisatie (Self-Reflection)

Inputvereisten: Gebruik de volledige modernisatiestrategie en specificeer meetbare Key Performance Indicators (KPI's) voor het gemoderniseerde systeem (bijv. uptime, responstijd, onderhoudskostenreductie, compliance-score, ontwikkelaars-tevredenheid).
Outputvereisten (Fase 5): Lever een plan voor het continue beheer en de optimalisatie van het gemoderniseerde systeem:

DevOps & AIOps Integratie: Hoe DevOps-principes en AIOps-tools (AI for IT Operations) worden ingezet voor geautomatiseerde monitoring, incidentbeheer en proactieve probleemdetectie. 
Continue Optimalisatie: Plan voor periodieke AI-gestuurde analyses van code, architectuur en infrastructuur om verdere optimalisatiemogelijkheden te identificeren (bijv. energieverbruik, resource-allocatie). 
Compliance Governance Framework: Een voorstel voor een governance framework om continue naleving van AVG/GDPR, EU AI Act en NEN 7510 te waarborgen, inclusief verantwoordelijkheden, auditingprocessen en AI-ethische richtlijnen. Dit omvat ook training voor medewerkers om 'AI literate' te blijven. 
Kennisoverdracht & Documentatie: Strategie voor AI-gestuurde documentatiegeneratie en -onderhoud, en kennisdeling naar het operationele team. 



Algemene vereisten voor de output:

Gebruik duidelijke, professionele en technische Nederlandse taal.
Elke fase moet een korte inleiding hebben over het doel van die fase.
Sluit elke fase af met een 'Samenvatting & Volgende Stappen'.
De totale output moet de structuur en diepgang van een consultancyrapport benaderen, met de AI als de deskundige adviseur. Zorg voor coherentie en logische flow tussen de fasen.

Voorbeeld output

**Fase 1: Diepgaande Legacy-Analyse & Compliance-Auditing - Analyseverslag**

**Inleiding:** Deze fase biedt een gedetailleerde analyse van het huidige legacy-systeem, identificeert technische knelpunten en beoordeelt de naleving van relevante Nederlandse en EU-regelgeving.

**1.1. Technische Schaduwmap: Klantregistratiemodule (Legacy)**

| Component          | Beschrijving                                           | Afhankelijkheden                                  | Pijnpunten                             |
|--------------------|--------------------------------------------------------|---------------------------------------------------|----------------------------------------|
| `klanten.exe`      | Delphi 7 desktop-applicatie voor klantgegevensbeheer   | `Oracle 9i DB`, `legacy_CRM_API (SOAP)`            | Monolithisch, Windows-afhankelijk, trage UI |
| `Oracle 9i DB`     | Relationele database voor klantprofielen               | `klanten.exe`, `rapportage_tool.jar`               | End-of-life, schaalbaarheid, security |
| `legacy_CRM_API`   | SOAP-gebaseerde integratie met extern CRM              | `klanten.exe`                                     | Oude standaarden, complexe data mapping |
| `rapportage_tool.jar` | Java 1.4 applicatie voor maandelijkse rapportages      | `Oracle 9i DB`                                    | Traag, moeilijk te onderhouden, geen real-time |

**1.2. Compliance-Risicoanalyse**

*   **AVG/GDPR:**
    *   **Risico:** Verouderde autorisatiemechanismen in `klanten.exe` leiden tot potentieel onvoldoende toegangscontrole op persoonsgegevens. Geen expliciete data retention policies geïmplementeerd op DB-niveau.
    *   **Impact:** Hoog risico op datalekken, aanzienlijke boetes (max. 4% wereldwijde omzet) en reputatieschade.
*   **EU AI Act:**
    *   **Risico:** Indien `klanten.exe` (of een toekomstige AI-component) besluitvorming beïnvloedt op basis van persoonsgegevens, kan het als 'high-risk' systeem worden geclassificeerd, zonder de vereiste compliance-frameworks.
    *   **Impact:** Wettelijke non-compliance vanaf februari 2025 (verboden AI) of augustus 2026 (high-risk AI).
*   **NEN 7510 (indien van toepassing voor zorg):**
    *   **Risico:** Gebrek aan audit trails, inadequate logging en verouderde encryptie in Oracle 9i DB voldoen niet aan de eisen voor informatiebeveiliging in de zorg.
    *   **Impact:** Risico op non-compliance, patiëntgegevensbeveiligingsincidenten, verlies van certificering.

**1.3. Modernisatiepotentieel**

De `klantregistratiemodule` is de meest kritieke module vanwege directe impact op primaire bedrijfsprocessen en AVG/GDPR-compliance. Modernisatie heeft een hoog ROI-potentieel door:
*   **Verhoging efficiëntie:** Snellere klantregistratie en -mutatie.
*   **Verbeterde compliance:** Implementatie van moderne privacy-by-design principes.
*   **Verlaagde TCO:** Vervanging van dure Oracle 9i licenties en vermindering van onderhoudskosten voor legacy-code.
*   **Potentiële ROI:** Geschat op 30-50% binnen 18 maanden na initiële uitrol, voornamelijk door efficiëntiewinst en risicovermindering.

**Samenvatting & Volgende Stappen (Fase 1):** Deze analyse bevestigt de noodzaak van modernisatie van de klantregistratiemodule. De volgende stap is het ontwerpen van de target architectuur, met focus op cloud-native en microservices, en het integreren van compliance vanaf het begin. Het identificeren van een 'high-risk' classificatie onder de EU AI Act voor eventuele toekomstige AI-componenten is cruciaal.