L’evoluzione tecnologica delle imprese si scontra quotidianamente con la gestione dei sistemi informativi storici, un tema complesso che solleva interrogativi cruciali sulla stabilità operativa e sulla sostenibilità degli investimenti. Nel corso di un’intervista rilasciata durante il convegno Tech Excellence, organizzato da Nextwork360 in collaborazione con IBM, Alberto Todeschini, CTO di Pragma Management Systems, ha offerto una prospettiva analitica su come affrontare la transizione digitale senza compromettere il valore già esistente all’interno delle organizzazioni. Attraverso un esame dettagliato dei processi di legacy modernization, emerge l’esigenza di superare la logica della dismissione totale a favore di un recupero scientifico e assistito del patrimonio applicativo aziendale.
Indice degli argomenti
Ridefinire il valore dei sistemi legacy: risorsa o zavorra?
Il malinteso del “rip-and-replace”
Nel panorama aziendale, il software storico viene frequentemente etichettato come un ostacolo insormontabile, un fardello tecnologico che rallenta l’innovazione e che richiede una riscrittura completa da zero. Questa visione, tuttavia, rischia di ignorare la reale natura dei sistemi in uso. Secondo Alberto Todeschini, questa impostazione metodologica è fondamentalmente errata: «Il software legacy, presente da sempre in moltissime aziende, non deve essere considerato come un’ancora, un bagaglio che l’azienda si trascina dietro, ovvero un peso che va tolto, buttato via a tutti i costi e riscritto». La sfida principale per i decisori aziendali non consiste nell’eliminazione fisica del codice, bensì nella capacità di comprendere a fondo il valore operativo e strategico che tali sistemi continuano a erogare quotidianamente.
L’estrazione del valore intrinseco
La strada per una corretta legacy modernization comincia dall’individuazione del funzionamento dei software storici e dall’efficientamento delle loro componenti. Ogni sistema informativo consolidato racchiude requisiti specifici, logiche di business e flussi di lavoro che l’intera popolazione aziendale utilizza e di cui deve poter continuare a disporre. Per questa ragione, l’approccio corretto prevede l’adozione di tecnologie dedicate all’analisi e alla scomposizione di questo valore in più fattori, rendendo visibili e misurabili i singoli elementi che compongono l’architettura originaria. Soltanto isolando ed evidenziando queste componenti è possibile pianificare un’evoluzione tecnologica consapevole ed efficiente.
La perdita di conoscenza aziendale e il ruolo dell’intelligenza artificiale
L’archeologia del codice senza storicità
Uno dei problemi più complessi che le aziende si trovano ad affrontare nel tempo riguarda il progressivo impoverimento delle competenze interne relative ai propri sistemi core. Con il passare degli anni, i team di sviluppo cambiano, i professionisti che hanno scritto le prime linee di codice lasciano l’azienda e la documentazione originale diventa obsoleta o addirittura inesistente. Ci si ritrova così a gestire applicazioni di cui nessuno ricorda più l’esatta logica di funzionamento o la struttura interna. Il rischio è quello di operare su una sorta di scatola nera con il timore che qualsiasi modifica possa compromettere l’intera stabilità dell’infrastruttura informatica.
L’AI per estrarre e condividere le informazioni
Per superare questa barriera conoscitiva, l’adozione dell’intelligenza artificiale rappresenta un punto di svolta metodologico. Come spiegato da Todeschini, la tecnologia permette di colmare il vuoto informativo generato dal ricambio generazionale all’interno dei dipartimenti IT: «Essendo un patrimonio aziendale che solitamente, nel corso degli anni, è rimasto in mano a persone che poi sono andate via, oppure a risorse che sono lì da tanto tempo e non si ricordano bene come siano state sviluppate tutte quelle applicazioni, con l’utilizzo dell’intelligenza artificiale riusciamo a estrarre queste informazioni e a renderle pubbliche».
Grazie all’AI, le regole di business storiche vengono mappate, formalizzate e rese accessibili all’intera organizzazione. Una volta estratte queste informazioni, l’azienda acquisisce la chiarezza necessaria per decidere, all’interno del proprio percorso di legacy modernization, quali parti del sistema mantenere inalterate, quali portare all’esterno, quali riscrivere completamente, quali ottimizzare e come migrare l’intera architettura verso tecnologie più moderne.
La metodologia operativa di Pragma con le tecnologie IBM
Un approccio integrato tra consulenza e applicazione
La traduzione pratica di questi concetti richiede un framework strutturato che unisca la visione strategica alla capacità tecnica d’esecuzione. Pragma Management Systems affronta la legacy modernization attraverso un doppio binario, combinando l’attività di consulenza organizzativa con l’implementazione di soluzioni applicative concrete. Questo metodo si basa sull’utilizzo di strumenti di analisi avanzati, tra cui spiccano i prodotti sviluppati da IBM (come IBM Bob). Queste soluzioni tecnologiche consentono di intervenire direttamente sui sistemi legacy per esaminarli nel dettaglio, scendendo a livello di codice per mappare e documentare ogni singola funzionalità attiva.
Preservare la business continuity con i test automatici
Qualsiasi intervento di trasformazione digitale deve necessariamente fare i conti con la salvaguardia delle attività operative correnti. Fermare la produzione o rischiare disservizi sui sistemi core non è un’opzione praticabile per le imprese. L’integrazione delle tecnologie IBM nel flusso di lavoro permette di mitigare questo rischio, garantendo che l’evoluzione del software avvenga senza compromettere la continuità operativa. Gli strumenti utilizzati consentono infatti di effettuare test automatici e di garantire la qualità del codice direttamente all’interno dell’ambiente di sviluppo. In questo modo, l’intero ciclo di controllo qualità viene completato sul prodotto finale prima che questo venga effettivamente rilasciato in produzione, riducendo al minimo la possibilità di errori e anomalie bloccanti.
I vantaggi concreti del processo di legacy modernization
Velocità di comprensione e protezione degli investimenti
L’introduzione di strumenti di analisi e intelligenza artificiale per l’efficientamento dei sistemi esistenti genera una serie di benefici misurabili per le organizzazioni. Il primo vantaggio risiede nella valorizzazione degli investimenti economici compiuti nel corso degli anni. Invece di azzerare il valore del software storico e di affrontare i costi di una riscrittura totale, l’azienda capitalizza il lavoro pregresso. A questo si aggiunge una drastica riduzione dei tempi necessari per analizzare e comprendere le logiche di funzionamento dei sistemi. Laddove in precedenza la conoscenza era legata esclusivamente a nozioni tramandate oralmente tra i membri dei team, oggi gli strumenti di analisi automatica forniscono risposte immediate e oggettive, accelerando i tempi di intervento.
Riduzione del rischio di migrazione e governance standardizzata
Un ulteriore elemento di sicurezza riguarda la conservazione delle specifiche funzionali durante le fasi di riscrittura del codice. Quando si affronta una migrazione senza un’adeguata mappatura, il pericolo di tralasciare regole di business essenziali o dettagli architetturali è estremamente elevato. L’analisi automatizzata elimina questa criticità, poiché le nuove specifiche vengono ricavate in modo scientifico dallo stato di fatto dell’applicazione in uso. Come evidenziato da Todeschini: «Quando vado a riscrivere il codice non corro più il pericolo di perdere delle specifiche, perché le mie nuove specifiche vengono ricavate esattamente da ciò che è in uso attualmente».
Infine, l’intero processo favorisce l’efficienza operativa e migliora la governance aziendale. Ogni rilascio viene controllato, certificato e collaudato secondo standard rigorosi e in linea con le richieste del mercato, ottimizzando l’intero processo e allineando in modo più pertinente il ciclo di vita del software agli obiettivi strategici di business dell’impresa.
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