Oggi potete affidare all'IA gran parte della modernizzazione del vostro vecchio sistema: legge il codice, estrae le regole di business nascoste al suo interno, propone un piano e lo riscrive, poi il vostro team verifica e approva il risultato. L'esempio concreto più chiaro è AWS Transform di Amazon. AWS afferma che modernizza applicazioni Windows, mainframe e VMware fino a 5 volte più velocemente, e addebita 0,035 $ per ogni minuto in cui un agente lavora davvero. Ma non sostituisce il vostro team, e non funziona ancora da una regione cloud in Medio Oriente.

Con questo articolo apriamo una nuova serie per le aziende saudite il cui vecchio sistema funziona ancora ma è diventato costoso o rischioso. Per la modernizzazione senza interruzioni in generale, consultate la nostra precedente guida alla modernizzazione dei sistemi legacy; qui ci concentriamo su ciò che aggiunge l'IA.

Che cos'è un sistema legacy e perché è difficile modernizzarlo

Un sistema legacy è un software senza il quale la vostra azienda non può funzionare, ma che si basa su una tecnologia non più supportata o diventata costosa da modificare. Esempi comuni: un sistema contabile costruito su .NET Framework, una versione precedente della piattaforma Microsoft per sviluppare software. Un sistema bancario scritto in COBOL, un linguaggio di programmazione nato negli anni 1960 che fa ancora funzionare molti sistemi finanziari, su un mainframe, un'unica grande macchina che esegue ogni operazione. Oppure server virtuali su VMware, un software che esegue più server virtuali su un'unica macchina fisica.

La parte difficile non è scrivere software nuovo. Le vere regole di business, come il calcolo di uno sconto, di una commissione o degli interessi, vivono dentro il codice e non in un documento, e chi le ha scritte spesso se n'è andato. Ecco cosa significa debito tecnico: ogni vecchia scorciatoia o toppa aumenta il costo di ogni modifica successiva. Questi sistemi non sono un fallimento; hanno mandato avanti l'attività per anni. Ma modernizzarli è diventato una decisione di gestione del rischio, non una moda.

Come l'IA svolge il lavoro: l'esempio di AWS Transform

Secondo la pagina ufficiale del servizio, AWS Transform è un banco di lavoro in cui il vostro team lavora accanto ad agenti di IA specializzati, e di solito attraversa quattro fasi:

  • Scoperta e analisi. L'agente legge il codice e i sistemi attuali e mappa le applicazioni e ciò da cui ciascuna dipende.
  • Estrazione delle regole di business e pianificazione. Estrae e documenta la logica di business del vecchio codice e propone un piano di modernizzazione con priorità.
  • Trasformazione. Riscrive il codice in una tecnologia moderna o sposta i server nel cloud.
  • Revisione umana. Il vostro team verifica, testa e approva i risultati prima della messa in produzione. L'IA accelera il lavoro, ma la decisione resta vostra.

Queste quattro fasi non sono un'esclusiva di Amazon. Sono lo stesso metodo che vedrete in qualsiasi strumento o team che modernizza un sistema con l'IA, ed è per questo che il resto della serie si basa su di esse.

Cosa potete modernizzare con esso

Tipo di sistemaCosa fa il servizioCosa dice AWS
Applicazioni Windows e .NET con database SQL ServerLe converte in .NET moderno che gira su LinuxFino al 70% di costi operativi in meno eliminando le licenze
Sistemi mainframe (COBOL)Valutazione completa, estrazione delle regole di business, poi generazione di codice modernoModernizzazione fino a 5 volte più veloce
Server VMwareScoperta, pianificazione e migrazione nel cloudModernizzazione fino a 5 volte più veloce

I numeri dell'ultima colonna sono dichiarazioni della stessa AWS, quindi considerateli un limite massimo pubblicizzato dall'azienda, non un risultato garantito per il vostro progetto.

Cosa è successo a chi l'ha provato

Thomson Reuters: secondo il caso di studio sul sito di AWS, l'azienda ora modernizza 1,5 milioni di righe di codice al mese, 4 volte più velocemente, ha risparmiato il 30% dei costi passando da Windows a Linux, ha ridotto la conversione delle applicazioni da diversi mesi a un unico ciclo di due settimane e ha dimezzato il proprio debito tecnico.

Banche: il 29 settembre 2026, Thought Machine e AWS hanno annunciato una soluzione che estrae la logica dei prodotti bancari dal codice COBOL in specifiche chiare, per poi costruire da queste prodotti moderni e testati. L'idea non è tradurre il codice riga per riga, ma estrarre l'«intento di business», con punti di revisione umana che danno ai team di ingegneria e di gestione del rischio della banca l'approvazione finale.

Quanto costa e se è adatto alla vostra azienda in Arabia Saudita

Secondo la pagina ufficiale dei prezzi, AWS addebita i minuti effettivi dell'agente a 0,035 $ al minuto, circa 0,13 SAR al cambio ufficiale di 3,75, e non addebita il vostro tempo inattivo né le build sulla vostra macchina. Il suo esempio: trasformare una soluzione .NET di 50.000 righe richiede circa 2.800 minuti di agente, e le trasformazioni .NET gestite da AWS includono fino a 50.000 minuti di agente al mese nella quota senza costi. Continuate a pagare il cloud verso cui vi spostate e il tempo di revisione del vostro team.

  • È adatto se avete sistemi di grandi dimensioni su .NET Framework, mainframe o VMware, prevedete di passare ad AWS e avete persone in grado di verificare e testare ciò che produce l'IA.
  • Potrebbe non essere adatto se il vostro sistema è piccolo e basato su tecnologie fuori dal suo ambito, oppure non prevedete di usare il cloud. Lo stesso metodo funziona comunque per voi con altri strumenti.
  • Fate attenzione a dove vanno i vostri dati. Secondo la documentazione di AWS, gli spazi di lavoro sono disponibili in 9 regioni, nessuna in Medio Oriente, e i vostri dati possono essere elaborati in un'altra regione. AWS ha dichiarato che la sua prima regione cloud in Arabia Saudita è in linea per il lancio a dicembre 2026, secondo la Saudi Press Agency. Se il codice o i database contengono dati personali, leggete la nostra guida alla Legge sulla protezione dei dati personali (PDPL) prima di iniziare, e se prevedete comunque di passare al cloud, leggete la nostra guida alla migrazione nel cloud per le aziende saudite.

Il punto di vista di Origami

La modernizzazione dei sistemi legacy è una parte centrale del nostro lavoro di sviluppo di sistemi e integrazioni, e vediamo l'IA come un modo potente per accelerare la fase più difficile: capire cosa fa davvero il vecchio sistema. Ma non partiamo dallo strumento; partiamo dall'elenco dei sistemi e dalle regole di business che non devono andare perse lungo il percorso.

Per questo trattiamo ciò che scrive l'IA come una bozza che un ingegnere verifica e testa su dati reali prima che tocchi l'operatività, e scegliamo dove vengono elaborati i dati prima di scegliere lo strumento. Se state pensando di modernizzare il vostro sistema, date un'occhiata ai nostri servizi.

L'esercizio della settimana: i sistemi che non possono fermarsi

  • Annotate ogni sistema senza il quale la vostra azienda non potrebbe funzionare nemmeno per un giorno: contabilità, vendite, magazzino, buste paga e qualsiasi software su misura.
  • Accanto a ciascuno, annotate la tecnologia con cui è stato costruito, se la conoscete, e chi lo ripara quando si guasta.
  • Segnate ogni sistema che solo una persona o un unico fornitore esterno comprende. È il vostro primo rischio, e questo elenco vi servirà nelle prossime parti.

Prossimamente nella serie

La prossima parte risponde a una domanda che viene prima di tutto: il vostro sistema legacy ha davvero bisogno di essere modernizzato? Vedremo i segnali da non ignorare e quando è meglio non modernizzare ancora. Poi faremo l'inventario dei sistemi, estrarremo le regole di business con l'IA, confronteremo riscrittura, migrazione e sostituzione, tratteremo test e passaggio in produzione senza fermare il lavoro, e chiuderemo con dove finiscono i vostri dati durante la modernizzazione e un piano di 90 giorni.

Fonti