Współczesne przedsiębiorstwa inwestują miliardy w sztuczną inteligencję, jednak ich technologiczna przyszłość wciąż zależy od systemów z przeszłości. Przestarzałe architektury core, rozwijane przez dekady w oparciu o technologie takie jak COBOL czy dawne wersje języka Java, stają się dziś głównym hamulcem dla skalowania innowacji.
Rozproszone środowiska danych i brak elastyczności operacyjnej nie tylko drastycznie podnoszą koszty utrzymania, ale przede wszystkim ograniczają realny wpływ zaawansowanej analityki na biznes. Sama implementacja nowoczesnych modeli AI nie rozwiąże tego problemu, jeśli fundamenty operacyjne pozostaną archaiczne. Choć autonomiczni agenci potrafią już analizować stary kod, skuteczna modernizacja wymaga głębszego przebudowania architektury IT.
Dostrzegając tę rosnącą lukę między ambicjami zarządów a realiami technologicznymi, globalna firma GFT zaprezentowała strategię AI Modernization. Podejście to wykracza poza proste przepisywanie kodu. Wykorzystuje ono autorską, wieloagentową platformę sztucznej inteligencji Wynxx do automatycznego ekstrahowania logiki biznesowej ze starych struktur oraz do projektowania systemów w modelach cloud-native i event-driven.
Kluczem do sukcesu okazuje się połączenie automatyzacji napędzanej przez AI z ludzką walidacją inżynieryjną. Pozwala to na zachowanie krytycznej wiedzy biznesowej przy jednoczesnym eliminowaniu długu technologicznego. Według danych GFT, taka transformacja architektoniczna przynosi mierzalne zyski, pozwalając na redukcję kosztów operacyjnych od 25 do 60 procent oraz przyspieszenie wdrożeń nowych produktów na rynek o 25 do 30 procent.
„Dług technologiczny w dużych organizacjach jest dziś jedną z głównych barier efektywności, time-to-market, zgodności regulacyjnej, a przede wszystkim adopcji AI” – powiedział Marco Santos, Global CEO GFT. „AI otwiera nowe możliwości przyspieszenia modernizacji systemów legacy, umożliwiając organizacjom bezpośrednie osadzanie inteligencji w procesach biznesowych.”
