Le aziende hanno rinviato a lungo la modernizzazione perché rinnovare sistemi legacy critici per il business comporta costi, complessità e rischi. Tuttavia, l’aumento delle aspettative dei clienti e il cambiamento dell’economia dello sviluppo software determinato dall’intelligenza artificiale stanno trasformando questo approccio. Il rinnovamento dell’app mobile My Bupa da parte di Bupa dimostra che la migrazione da un sistema legacy può essere affrontata non solo come un cambiamento tecnologico, ma come una trasformazione aziendale.
Asifa Sherazi, CIO di Bupa Health Insurance, sottolinea che il rischio delle tecnologie prossime alla fine del loro ciclo di vita può crescere silenziosamente per poi manifestarsi all’improvviso. Il passaggio dell’app da Xamarin a Swift e Kotlin nativi ha portato la sua valutazione da 3,7 a 4,7. Il tasso di crash percepito dagli utenti è diminuito di circa 24 punti percentuali su Android e di otto punti su iOS.
Secondo Sanjeev Tripathi, dirigente di Infosys, l’intelligenza artificiale sta cambiando l’economia della modernizzazione, riducendo l’impegno, il rischio e il tempo tradizionalmente necessari. In Bupa, la combinazione di reverse engineering e forward engineering supportati dall’intelligenza artificiale ha consentito di completare la trasformazione in un tempo più breve di circa il 60% rispetto all’epoca precedente all’intelligenza artificiale.
Sherazi e Tripathi sottolineano l’importanza di preservare il know-how aziendale, rafforzare la capacità di adattamento dei team e creare un ambiente di lavoro che consenta di segnalare tempestivamente i problemi. In futuro, si prevede che le piattaforme moderne costituiranno la base per esperienze personalizzate, predittive e supportate dall’intelligenza artificiale. Tripathi afferma che l’intelligenza artificiale sarà integrata nelle piattaforme, dalla progettazione alle operazioni.
Perché è importante
Questo esempio evidenzia la necessità di valutare il rinnovamento dei sistemi legacy non soltanto come un progetto infrastrutturale di competenza dei team tecnici, ma anche in relazione all’esperienza del cliente, al know-how aziendale e alle modalità di lavoro dei team. Per questo motivo, il tema riguarda non solo le aziende che dispongono di sistemi simili, ma anche i dirigenti che prendono decisioni di modernizzazione bilanciando costi e rischi operativi. Poiché i risultati relativi all’impatto dell’intelligenza artificiale sui tempi e sull’impiego delle risorse sono presentati in un contenuto prodotto in collaborazione con Infosys, resta da chiarire come questi risultati potranno essere verificati attraverso confronti indipendenti. Inoltre, non è ancora stata data risposta alla questione di quale sarà, nel lungo periodo, l’impatto dei vantaggi applicativi a breve termine sull’affidabilità dei sistemi, sull’adeguamento dei team e sulla preservazione del know-how aziendale.