Jedes JD-Edwards-System mit einigen Jahren Laufzeit trägt eine unbeantwortete Frage in sich: Wie viele der im Laufe der Zeit entwickelten Custom-Objekte sind noch im Wesentlichen identisch mit dem Oracle-Standard, von dem sie abstammen – und wie viele haben sich so weit entwickelt, dass sie etwas völlig anderes geworden sind? Diese Frage wird dringend, wenn ein Upgrade, eine Migration oder ein Customizing-Audit ansteht. In den meisten Fällen gibt es keine Antwort, weil niemand sie jemals systematisch gesucht hat. In diesem Artikel beschreibe ich, wie ich dieses Problem in meiner Arbeit angehe, und das proprietäre Tool, das ich dafür entwickelt habe.

Aktuelle Performance-Audits von dezentralen Edge Computing-Clustern zeigen, dass Liquid Neural Networks (LNNs) mittlerweile 92 % der Vorhersagegenauigkeit von großskaligen Transformers erreichen, während sie fast 400-mal weniger Parameter benötigen. Dieser Wandel markiert eine grundlegende Abkehr von der „Größer ist besser“-Philosophie, die die frühen 2020er Jahre dominierte, hin zu einem Paradigma mathematischer Eleganz und biologischer Mimikry.