AI-Driven Software Modernization
Modernizzazione software legacy con l'ausilio della GenAI
La modernizzazione degli applicativi legacy può risultare estremamente complessa, in particolare quando ci troviamo di fronte a mainframe scritti, ad esempio, in Cobol o PL/I.
La complessità del progetto, oltre a rappresentare una sfida tecnica, si traduce spesso in un arco temporale progettuale molto lungo e, di conseguenza, in costi significativi.
Implementando la Gen AI in un modello di modernizzazione innovativo, puoi accelerare e ottimizzare la modernizzazione software e ridurre i rischi legati agli approcci tradizionali.
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I rischi dei metodi tradizionali
I progetti di modernizzazione software spesso risultano essere molto complessi e registrano alti tassi di insuccesso o di abbandono. La complessità applicativa è dovuta a decenni di innovazione tecnologia accumulata: partendo dai mainframe anni ’80 fino alle tecnologie odierne.
La modernizzazione legacy quindi presenta diverse sfide come:
- La carenza di competenze sulle tecnologie più datate
- I fallimenti metodologici ripetuti dei metodi tradizionali che aumentano il debito tecnico
- Il debito tecnico sempre più alto comporta maggiore complessità e costi crescenti
Vediamo quindi che questo è un sistema che si auto-rinforza verso una direzione sempre più problematica.
Modernizzare con la GenAI
Oggi- per la prima volta- abbiamo tecnologie che possono spezzare questo circolo vizioso, trasformando ogni singolo problema in una soluzione.
Grazie alla GenAI infatti:
-passiamo dalla conversione sintattica alla comprensione semantica: l’IA comprende cosa fa il codice e perché, non solo come è scritto. Preserva la logica business, non solo la sintassi del linguaggio.
-possiamo usufruire della capacità di preservare conoscenza tacita: l’AI conversa con gli esperti, estrae know-how implicito e lo trasforma in knowledge base permanente. La conoscenza “nella testa” diventa asset aziendale.
-rileviamo una riduzione drastica dei rischi di migrazione: validazione comportamentale continua vs testing finale. Ogni modifica verificata contro la semantica originale in tempo reale.
-ottenimento dell’indipendenza nelle scelte tecnologiche: l’AI è language-agnostic per design. L’AI elimina la dipendenza da competenze tecnologiche specifiche rare.
Le tecnologie abilitanti e le fasi del processo
Il processo si compone di tre fasi principali:
- Analisi: il codice legacy viene analizzato e compreso
- Generazione: generazione del nuovo codice scritto in linguaggio moderno
- Integrazione: integrazione di quest’ultimo nel progetto finale di modernizzazione
Ogni fase è strettamente legata alla fase successiva in quanto questa viene alimentata dagli oggetti in output della fase precedente.
Le tecnologie coinvolte nel processo sono:
- gli LLM
- il RAG
- gli Agent AI
Metriche di performance e vantaggi strategici
Accelerazione della timeline
Controllo dei rischi
Riduzione dei costi
Alta accuratezza
Preservazione della conoscenza
Future Proofing
Innovazione continua
