Come l’IA sta rivoluzionando il refactoring dei sistemi legacy nelle banche

Il Ruolo dell’Intelligenza Artificiale nel Refactoring dei Sistemi Legacy

La gestione di molte banche, istituzioni finanziarie e amministrazioni pubbliche è ancora oggi affidata a piattaforme costruite con il codice COBOL, un linguaggio di programmazione sviluppato negli anni ’50. Questo linguaggio, sebbene robusto, presenta rigidità e costi di manutenzione elevati. Smontare e aggiornare questi sistemi non è semplice, ma è necessario per innovare l’offerta di servizi e restare competitivi. Il refactoring dei sistemi legacy, ovvero la ristrutturazione del codice esistente, è un’operazione complessa e costosa che richiede tempo e competenze specifiche.

Negli ultimi anni, le banche hanno fatto significativi progressi nel cambiamento, ma alcune aree strategiche, come i pagamenti, necessitano ancora di innovazione per mantenere alta la fedeltà dei clienti, soprattutto dei più giovani. L’intelligenza artificiale generativa può facilitare questo processo, aiutando a migrare verso sistemi informativi più efficienti e verso il cloud. Utilizzando compilatori da sorgente a sorgente, l’IA può esaminare milioni di righe di codice in tempi ridotti, grazie alla traduzione automatica del testo e alle reti neurali che la abilitano.

Microservizi e Migrazione al Cloud

I Chief Information Officer delle banche devono affrontare la sfida di migrare verso sistemi più efficienti, spesso complicati da fusioni recenti che hanno reso i sistemi informativi basati su applicazioni monolitiche. La suddivisione di questi monoliti in microservizi autonomi e scalabili può portare a una riduzione dei costi e semplifica la migrazione verso il cloud. I microservizi consentono una maggiore efficienza nello sviluppo, nella distribuzione, nella resilienza e nella scalabilità, contribuendo ad accelerare il processo di trasformazione digitale. Tuttavia, il numero crescente di microservizi può causare un aumento dei costi.

Le questioni cruciali si concentrano su quale sia il numero ideale di microservizi per equilibrare prestazioni e costi, come strutturarli per ottimizzare l’efficienza e come pianificare la modernizzazione tecnologica per eliminare i sistemi monolitici senza causare interruzioni al sistema esistente.

Capco sta testando una tecnologia che è in grado di esaminare milioni di righe di codice in brevissimo tempo, facilitando così il refactoring e la migrazione verso il cloud. Questo metodo non solo riduce la durata del processo di migrazione, ma permette anche di assicurare la continuità operativa durante la transizione.

Intelligenza Artificiale e Sviluppo Software

L’intelligenza artificiale sta rivoluzionando lo sviluppo software, migliorando l’efficienza aziendale in tutto il mondo. Secondo un recente studio di Deloitte, i processi di sviluppo software potenziati dall’IA potrebbero rendere uno sviluppatore medio dieci volte più produttivo. L’IA viene applicata attivamente in diversi settori, e il settore dello sviluppo software non fa eccezione. La tecnologia AI sta cambiando il modo in cui gli sviluppatori scrivono e gestiscono il codice, con applicazioni sempre più innovative che promettono di rivoluzionare completamente il settore.

Uno degli aspetti più significativi è la riduzione dei cicli di vita dello sviluppo software. Prima, i test del software comportavano tempi molto lunghi e un’elevata probabilità di errori umani. Ora, i test software hanno subito un cambiamento radicale grazie agli algoritmi di machine learning e deep learning che eseguono test automatici e continui, liberando numerose ore preziose nella tipica giornata di uno sviluppatore. Questo consente ai team di sviluppo di ridurre i tempi di sviluppo e di produrre un prodotto privo di bug.

Prevenire il Collasso dei Sistemi IT

La teoria della disgregazione dei sistemi è applicabile anche all’infrastruttura IT, rendendo evidente l’importanza di controllare la complessità, preservare le risorse, orchestrare i cambiamenti ambientali ed assicurare sia la resilienza che la flessibilità operativa. I sistemi informatici tendono a diventare sempre più complessi con il passare del tempo, accumulando interconnessioni con moduli, componenti e servizi vari. Questa continua crescita della complessità può amplificare la vulnerabilità dei sistemi, esponendoli a guasti se anche un solo elemento dovesse arretrare o essere compromesso.

L’IA può svolgere un ruolo fondamentale nella prevenzione del collasso dei sistemi IT attraverso l’aumento della resilienza, dell’efficienza e della capacità di adattamento dell’infrastruttura tecnologica. Ad esempio, l’IA può analizzare grandi volumi di dati per prevedere potenziali guasti prima che accadano, migliorare la sicurezza informatica con una rilevazione e risposta alle minacce più rapida e precisa rispetto ai metodi tradizionali, e ottimizzare l’allocazione delle risorse in base alla domanda attuale.

Bullet Executive Summary

In conclusione, l’intelligenza artificiale sta emergendo come una soluzione chiave per il refactoring dei sistemi legacy, la migrazione al cloud e la prevenzione del collasso dei sistemi IT. La capacità dell’IA di analizzare e ottimizzare grandi quantità di codice in tempi ridotti rappresenta un vantaggio significativo per le organizzazioni che cercano di modernizzare le loro infrastrutture IT. Inoltre, l’IA sta rivoluzionando lo sviluppo software, migliorando l’efficienza e riducendo i tempi di sviluppo.

Nozione base di intelligenza artificiale: L’apprendimento automatico (machine learning) è una sottocategoria dell’IA che consente ai sistemi di apprendere e migliorare dalle esperienze senza essere esplicitamente programmati. Questo è fondamentale per il refactoring del codice, dove l’IA può analizzare e ottimizzare il codice esistente.

Nozione avanzata di intelligenza artificiale: La traduzione automatica del testo (Machine Translation) e le reti neurali (Neural Machine Translation) sono tecnologie avanzate che permettono all’IA di esaminare milioni di righe di codice e tradurle da un linguaggio di programmazione a un altro. Questo è particolarmente utile per la migrazione dei sistemi legacy verso nuove piattaforme.

L’adozione dell’IA non solo migliora l’efficienza operativa, ma offre anche nuove opportunità per innovare e crescere in un panorama tecnologico in continua evoluzione. La riflessione personale che emerge è chiara: l’IA non è solo una tecnologia del futuro, ma una realtà presente che sta già trasformando il modo in cui lavoriamo e viviamo.