Individua il percorso di modernizzazione che protegge ciò che conta

Riepilogo

• L'intelligenza artificiale può accelerare la modernizzazione del codice, ma crea valore duraturo solo quando i team basano i suoi risultati sulla comprensione dell'applicazione, sulla disciplina ingegneristica e sulla validazione.
• Le applicazioni COBOL e PL/I di importanza critica richiedono ben più di una semplice conversione del codice. I responsabili devono comprendere le dipendenze, le regole aziendali, il comportamento delle transazioni e i controlli operativi prima di scegliere un percorso di modernizzazione.
• Il percorso di modernizzazione più adatto dipende dagli obiettivi aziendali, dall'architettura, dalla tolleranza al rischio e dalle priorità operative.
• I test e la convalida aiutano i team a dimostrare che le applicazioni modernizzate continuano a supportare i risultati aziendali attesi.
   

L'intelligenza artificiale ha cambiato il dibattito sulla modernizzazione del codice.

I dirigenti Enterprise non si chiedono più solo se l'intelligenza artificiale possa spiegare il codice, riassumere la logica o velocizzare la documentazione. Si pongono una domanda più complessa: l'IA può contribuire a modernizzare le applicazioni critiche senza compromettere i processi aziendali che tali applicazioni tutelano?

Riteniamo che la pubblicazione del Magic Quadrant^™ di Gartner^® per gli strumenti di modernizzazione del codice potenziati dall'intelligenza artificiale rifletta la crescente attenzione del mercato su questo tema.

La nostra esperienza conferma questa tendenza. Le organizzazioni riconoscono sempre più che le decisioni di modernizzazione dovrebbero essere guidate dagli obiettivi aziendali, non dai vincoli tecnologici. La sfida non consiste semplicemente nello scegliere una nuova piattaforma o un nuovo modello di sviluppo, bensì nel determinare come far evolvere le applicazioni COBOL e PL/I mission-critical preservando al contempo il comportamento aziendale, l'integrità architetturale, la continuità operativa e l'integrità delle transazioni.

Ecco perché i responsabili della modernizzazione hanno bisogno di qualcosa di più della semplice conversione del codice assistita dall'IA. Hanno bisogno di comprendere le applicazioni, di selezionare il percorso più adatto, di una validazione deterministica e della certezza che i comportamenti aziendali essenziali verranno preservati.

In Rocket Software, consideriamo la modernizzazione del codice potenziata dall'IA come una disciplina operativa. L'IA può ridurre il tempo che sviluppatori, architetti e responsabili delle applicazioni dedicano all'interpretazione di applicazioni COBOL e PL/I sconosciute. Tuttavia, l'IA crea valore duraturo solo quando i responsabili della modernizzazione basano i suoi risultati su dati di codice concreti, modelli applicativi strutturati, documentazione di prodotto e contesto specifico del cliente.

Che cosa significa il riconoscimento di Gartner per Rocket per i responsabili della modernizzazione?

Rocket Software è stata riconosciuta come azienda "Challenger" nel Magic Quadrant^™ 2026 di Gartner^® per gli strumenti di modernizzazione del codice potenziati dall'intelligenza artificiale.

Riteniamo che questo riconoscimento si inserisca in un cambiamento più ampio: le organizzazioni sono alla ricerca di modi pratici per utilizzare l'IA nella modernizzazione senza perdere la comprensione dell'applicazione, la disciplina dei test e la validazione richieste dagli ambienti mission-critical.

Per le organizzazioni che necessitano di modernizzare il codice continuando a servire clienti, dipendenti, partner e stakeholder, questa distinzione è fondamentale. A nostro avviso, la posizione di Rocket riflette un approccio pragmatico alla modernizzazione delle applicazioni mission-critical: combinare l'analisi assistita dall'IA con la comprensione delle applicazioni, i test automatizzati e la convalida, in modo che le organizzazioni possano modernizzarsi con maggiore sicurezza .

La vera sfida della modernizzazione non è se le organizzazioni siano in grado di generare nuovo codice, bensì se possano cambiare piattaforme, strumenti e modelli di implementazione preservando al contempo la logica di business, l'integrità architetturale, il comportamento delle transazioni, i processi di ripristino e i controlli operativi che mantengono in funzione i sistemi principali.

I responsabili della modernizzazione necessitano di qualcosa di più della semplice conversione del codice assistita dall'IA. Hanno bisogno di comprendere le applicazioni, di una selezione rigorosa del percorso da seguire, di una validazione deterministica e della certezza che il comportamento aziendale verrà preservato.

Cosa dovrebbero aspettarsi i leader dalla modernizzazione del codice potenziata dall'intelligenza artificiale?

La modernizzazione del codice potenziata dall'IA utilizza l'intelligenza artificiale insieme all'analisi delle applicazioni, agli strumenti di ingegneria, ai test e alla revisione umana per aiutare i team a comprendere, valutare, trasformare, convalidare e manutenere le applicazioni esistenti.

A differenza della semplice conversione del codice, la modernizzazione potenziata dall'intelligenza artificiale collega il codice sorgente alle dipendenze, ai flussi di dati, alle transazioni, ai processi operativi, alle evidenze dei test e ai risultati aziendali che determinano il comportamento dell'applicazione.

Cosa dovrebbero aspettarsi i leader dalla modernizzazione del codice potenziata dall'intelligenza artificiale?

I leader dovrebbero aspettarsi che l'IA riduca il tempo che gli ingegneri addetti alla modernizzazione dedicano alla comprensione delle applicazioni, non che elimini la necessità di un giudizio ingegneristico. I casi d'uso più efficaci partono dalla comprensione: spiegazione del codice in linguaggio naturale, estrazione delle regole aziendali, analisi delle dipendenze, valutazione dell'impatto e documentazione.

Queste capacità sono importanti perché le applicazioni critiche raramente si rivelano attraverso il solo codice sorgente. Un programma COBOL può connettersi a pianificazioni batch, flussi di transazione, aggiornamenti di file, interazioni con database, riferimenti a copybook, controllo dei job e procedure operative. L'output dell'IA diventa più utile quando l'analisi deterministica mostra come questi elementi si connettono.

Ecco perché Rocket combina l'intelligenza artificiale con l'analisi statica del codice, modelli applicativi strutturati, documentazione del prodotto e contesto specifico del cliente. L'obiettivo non è un'illusione di IA: un output che sembri impressionante ma che produca risultati affidabili e verificabili. L'obiettivo è una comprensione più rapida, con la possibilità di risalire ai programmi, agli elementi dati, alle dipendenze e ai percorsi di esecuzione che determinano il comportamento dell'applicazione.

L'obiettivo non è una messa in scena di intelligenza artificiale. L'obiettivo è una comprensione più rapida, con la possibilità di risalire al comportamento dell'applicazione che i responsabili della modernizzazione devono preservare.

Come dovrebbero le imprese scegliere il percorso di modernizzazione più adatto?

L'intelligenza artificiale può accelerare l'analisi, ma i leader devono comunque prendere una chiara decisione architetturale. La modernizzazione delle applicazioni può assumere diverse forme, tra cui la modernizzazione della piattaforma, il replatforming delle applicazioni, il refactoring del codice e la modernizzazione del linguaggio. L'approccio più adatto dipende dagli obiettivi aziendali, dall'architettura, dalla tolleranza al rischio e dalle priorità operative. L'intelligenza artificiale può aiutare i leader a valutare le opzioni, ma non deve offuscare il percorso.

Un approccio disciplinare condiviso accomuna ogni strategia di modernizzazione: l'analisi delle applicazioni, la comprensione assistita dall'intelligenza artificiale, i test automatizzati e la convalida contribuiscono a garantire che le organizzazioni modifichino ciò che deve essere modificato senza compromettere i processi aziendali da cui dipendono.

Il portfolio di Rocket per la modernizzazione del codice aiuta le organizzazioni a comprendere, modernizzare, testare, convalidare ed evolvere applicazioni COBOL e PL/I mission-critical in ambienti mainframe, distribuiti e cloud. Grazie a soluzioni come Rocket Enterprise Suite e Rocket Visual COBOL, le organizzazioni possono analizzare le dipendenze, estrarre la logica di business, migliorare i flussi di lavoro di sviluppo, automatizzare i test e la convalida e scegliere strategie di modernizzazione allineate agli obiettivi aziendali.

Il filo conduttore di questi percorsi è la disciplina. I responsabili della modernizzazione devono comprendere cosa fa l'applicazione, dove esistono le dipendenze, quali regole aziendali sono più importanti e come dimostreranno che il codice trasformato continua a supportare i risultati attesi.

Perché la validazione definisce la credibilità della modernizzazione?

La credibilità della modernizzazione deriva dalle prove. Sviluppatori, tester, architetti e responsabili del rilascio necessitano di casi di test che riflettano scenari aziendali significativi, test di regressione che confrontino i risultati prima e dopo la modifica e verifiche operative che confermino le prestazioni, il ripristino e il comportamento delle transazioni.

Questo lavoro di validazione trasforma la modernizzazione da una promessa in un processo di ingegneria controllato. L'IA può spiegare cosa esiste, segnalare le aree applicative interessate e documentare ciò che gli ingegneri addetti alla modernizzazione devono esaminare. Gli ingegneri devono comunque verificare che l'applicazione modernizzata mantenga il comportamento previsto prima di implementare le modifiche in produzione.

La credibilità della modernizzazione deriva dalla dimostrazione che l'applicazione si comporta ancora come previsto.

Il valore di questo approccio si riflette nei risultati concreti della modernizzazione. Le organizzazioni che utilizzano le soluzioni di modernizzazione del codice Rocket hanno ottenuto risultati misurabili, tra cui una maggiore produttività degli sviluppatori, cicli di test ridotti, minori rischi legati alla trasformazione, significativi risparmi sui costi operativi e una maggiore fiducia nelle iniziative di modernizzazione, il tutto mantenendo la continuità operativa.

Come fanno i leader della modernizzazione a consolidare questo processo?

La prossima fase di modernizzazione premierà le organizzazioni che considerano l'IA come parte integrante di una disciplina operativa ripetibile, non come una scorciatoia per aggirare la conoscenza applicativa. I leader dovrebbero porsi quattro domande pratiche prima di intraprendere un percorso di modernizzazione:

• Quali comportamenti aziendali deve preservare l'applicazione?
• Quali dipendenze influenzano l'esito delle transazioni, il trasferimento dei dati e le tempistiche operative?
• Stiamo modificando l'ambiente di esecuzione, il flusso di lavoro degli sviluppatori o entrambi?
• Come dimostreremo che l'applicazione modernizzata produce i risultati attesi?

L'intelligenza artificiale può accelerare le risposte a queste domande, ma non può renderle facoltative. La modernizzazione dipende ancora dall'architettura, dal contesto, dalla disciplina ingegneristica e dalla validazione. Per le aziende che gestiscono applicazioni mission-critical, questa è la differenza tra spostare il codice e far progredire il business in modo sicuro, ripetibile e con fiducia.

Leggi il report completo di Gartner

Disclaimer

Fonte: Gartner, Magic Quadrant^™ per gli strumenti di modernizzazione del codice potenziati dall'IA, di Prasanna Lakshmi Narasimha, Deacon DK Wan, Erin Khoo, Wei Jin, 3 agosto 2026.

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