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Nel contesto attuale, caratterizzato da una rapida evoluzione delle tecnologie, molte aziende si trovano ancora a fare affidamento su sistemi legacy, ovvero infrastrutture basate su linguaggi obsoleti come COBOL, PL/SQL e framework Java datati. Questi sistemi, sebbene continuino a sostenere le operazioni quotidiane, rappresentano un ostacolo significativo alla capacità di innovazione delle organizzazioni.
La necessità di una modernizzazione diventa quindi imperativa. Tuttavia, i metodi tradizionali di aggiornamento comportano costi elevati e complessità che scoraggiano gli executives IT. Fortunatamente, l’emergere della Generative AI (GenAI) e dell’Agentic AI sta cambiando le carte in tavola, offrendo nuove opportunità per rivedere e rinnovare i sistemi legacy.
Il potere della Gen AI nella modernizzazione
Utilizzando la GenAI in modo strategico, è possibile non solo effettuare semplici conversioni di codice, ma anche trasformare intere architetture informatiche. Questa tecnologia consente di ridurre drasticamente i costi e i tempi di progetto, migliorando al contempo le prestazioni e la sicurezza dei sistemi. Grazie alla sua capacità di generare automaticamente documentazione funzionale e tecnica, la GenAI elimina gran parte delle attività manuali e rende i processi di manutenzione più efficienti.
Un approccio sistematico alla modernizzazione
Per garantire il successo dei progetti di modernizzazione, è fondamentale adottare un approccio strutturato che integri competenze specialistiche, strumenti ad hoc e solide pratiche di governance. I progetti che sfruttano la GenAI e l’Agentic AI tendono a ottenere risultati migliori quando seguono un percorso metodologico ben definito, composto da quattro macro-fasi principali.
Il ruolo dell’Agentic AI nel ciclo di vita dello sviluppo software
In aggiunta alla GenAI, l’Agentic AI offre un ulteriore vantaggio: la possibilità di estendere la modernizzazione a tutto il ciclo di vita dello sviluppo software. Grazie a un processo semi-automatizzato, queste tecnologie possono migliorare l’efficienza dalle prime fasi di analisi e clustering del codice sorgente fino alla progettazione di prompt e regole di trasformazione.
Automazione e monitoraggio delle performance
È cruciale dotarsi di agenti dedicati che automatizzino le fasi del processo di modernizzazione, garantendo un monitoraggio costante dei KPI sulla qualità degli output. Questi agenti lavorano in sinergia, orchestrati da un engine in grado di attivare e coordinare i singoli task, ottimizzando così il flusso di lavoro e riducendo i rischi associati a tali progetti.
Nonostante il potenziale rivoluzionario della GenAI e dell’Agentic AI, è importante sottolineare che non sono soluzioni magiche. È fondamentale integrare queste tecnologie in un contesto di governance solido, supportato da professionisti esperti che possano rendere la modernizzazione sostenibile e conveniente. Grazie a tali approcci, è possibile realizzare progetti di modernizzazione che prima richiedevano anni in pochi mesi.