La diffusione dell’intelligenza artificiale nelle imprese sta riportando al centro il tema della modernizzazione dei sistemi legacy. In molte organizzazioni, soprattutto nei settori regolamentati e nelle grandi infrastrutture enterprise, piattaforme sviluppate decenni fa continuano infatti a rappresentare la base operativa di processi chiave, ma allo stesso tempo - sostengono i critici - limitano la capacità di integrare tecnologie AI, analytics avanzati e nuovi modelli applicativi. È in questo scenario che GFT Technologies ha annunciato una nuova offerta dedicata all’AI Modernization, orientata alla trasformazione di ambienti legacy complessi in piattaforme definite “AI-ready”. 

Secondo l’azienda, il problema non riguarda soltanto l’obsolescenza tecnologica di linguaggi e piattaforme storiche come il Cobol, ma coinvolge anche aspetti organizzativi e operativi. Le imprese si trovano infatti a gestire un insieme di criticità: la difficoltà nel reperire competenze specialistiche, l’aumento dei costi di manutenzione, la necessità di adeguarsi a requisiti normativi sempre più articolati. A questo si aggiunge la presenza di architetture dati frammentate che rendono più complessa l’adozione di strumenti di AI e advanced analytics. 

Per GFT la modernizzazione è un requisito necessario per sostenere crescita, compliance e competitività. La diffusione dell’intelligenza artificiale, secondo questa impostazione, rischia infatti di produrre benefici limitati se applicata sopra infrastrutture legacy caratterizzate da elevata complessità e scarsa interoperabilità. L’offerta AI Modernization proposta da GFT punta quindi a intervenire non solo sul codice applicativo ma sull’intera architettura dei sistemi. L’approccio combina strumenti di analisi basati su AI con attività di ingegneria del software e revisione architetturale. 

Uno degli elementi centrali dell’approccio di GFT riguarda l’utilizzo di modelli di Agentic AI per analizzare il codice legacy, identificare dipendenze applicative e ricostruire la logica di business incorporata nei sistemi storici. Secondo GFT, questo consente di aumentare la trasparenza sugli ambienti IT esistenti e di accelerare le attività preliminari di assessment. Tuttavia, l’azienda sottolinea che la sola analisi automatizzata non è sufficiente per completare programmi di trasformazione complessi, che richiedono invece interventi strutturali sull’architettura e sulla governance dei sistemi. 

La proposta tecnologica di GFT comprende strumenti di diagnostica per mappare dipendenze e percorsi di modernizzazione, modelli architetturali cloud-native, processi automatizzati di validazione e testing per ridurre il rischio operativo durante le attività di migrazione. Alla base dell’offerta si trova Wynxx, piattaforma AI sviluppata da GFT per supportare attività di comprensione e trasformazione dei sistemi legacy su larga scala. Secondo l’azienda, la piattaforma consente di automatizzare l’estrazione della logica applicativa e gestire in modo governato programmi di trasformazione complessi, mantenendo tracciabilità e controllo sulle modifiche introdotte. 

GFT indica inoltre alcuni obiettivi quantitativi associati ai programmi di modernizzazione, tra cui riduzioni dei costi operativi comprese tra il 25% e il 60% e un’accelerazione del time-to-market tra il 25% e il 30%. L’azienda collega questi risultati alla standardizzazione delle architetture, alla riduzione della complessità tecnica e alla creazione di piattaforme dati predisposte per applicazioni AI. Per supportare la diffusione dell’offerta di modernizzazione, l’azienda ha creato anche un Centro di Eccellenza dedicato all’AI Modernization. La struttura riunisce competenze ingegneristiche, asset di trasformazione e strumenti basati sull’intelligenza artificiale, con l’obiettivo di standardizzare e scalare programmi di modernizzazione in diversi mercati e settori industriali.