A gdyby Twój system legacy potrafił sam wyjaśnić, jak działa?

Aplikacja legacy może być przestarzała technologicznie, a jednocześnie zawierać reguły biznesowe, od których każdego dnia zależy funkcjonowanie firmy. Obliczenie dodane wiele lat temu może odzwierciedlać istotną zasadę dotyczącą produktu. Wyjątek w kodzie może wynikać z wymogów regulacyjnych. Kod pokazuje, że takie reguły istnieją, ale nie zawsze wyjaśnia, dlaczego zostały wprowadzone.

W miarę jak AI ułatwia przechodzenie od analizy do transformacji, zrozumienie tych zależności staje się coraz ważniejsze. Zanim zespoły zaczną generować nowy kod, muszą wiedzieć, co dokładnie robi istniejący system, które elementy jego działania nadal odpowiadają potrzebom biznesowym i jakie ryzyko wiąże się z ich zmianą.

W przedsiębiorstwach wiedza o działaniu systemów jest często rozproszona między kodem źródłowym, dokumentacją, interfejsami oraz doświadczeniem osób, które pracują z danym rozwiązaniem od lat.

Odtworzenie tej wiedzy staje się coraz trudniejsze w miarę starzenia się systemów i odchodzenia doświadczonych pracowników. Z badania Kyndryl „State of Mainframe Modernization” z 2025 roku wynika, że 70% ankietowanych organizacji miało trudności ze znalezieniem specjalistów posiadających kompetencje potrzebne do modernizacji systemów mainframe. Z kolei 39% wskazało odchodzenie pracowników na emeryturę i utratę ich specjalistycznej wiedzy jako istotny problem.

Firma może więc dokładnie wiedzieć, którą aplikację chce zmodernizować, ale nie mieć pełnego obrazu reguł biznesowych, zależności i sposobu działania systemu. Ma to duże znaczenie, ponieważ zmiany w mechanizmach, których działania nie rozumiemy, mogą zakłócić procesy nadal niezbędne dla biznesu.

Zrozumienie istniejącego systemu i jego transformacja to dwa różne wyzwania. Najpierw trzeba ustalić, jak system rzeczywiście działa. Dopiero później można zdecydować, co należy zmienić. Podejście najpierw zrozumieć, potem transformować jest również podstawą sposobu, w jaki Wynxx wspiera modernizację systemów legacy.

AI potrafi analizować kod starszych systemów i ich zależności, aby odtworzyć reguły biznesowe oraz sposób działania, które mogą być słabo udokumentowane w innych źródłach. Jednak samo odkrycie reguły nie oznacza, że nadal odpowiada ona rzeczywistym potrzebom biznesowym.

Reguła odtworzona na podstawie kodu może dokładnie opisywać obecne działanie systemu. Może odzwierciedlać kluczowy wymóg biznesowy, ale równie dobrze być pozostałością po dawnym produkcie, nieaktualnym procesie lub tymczasowym obejściu problemu. AI pomaga ujawnić tę logikę, jednak to ludzie muszą zdecydować, jakie znaczenie powinna mieć w nowym systemie.

Wynxx wykorzystuje takie podejście, analizując aplikacje legacy w celu odtworzenia reguł biznesowych, zależności i sposobu działania systemu jeszcze przed rozpoczęciem transformacji. Zebrana wiedza jest przekształcana w uporządkowane specyfikacje, które można przeglądać i weryfikować. Pomagają one określić, co zmodernizowany system musi zachować, a następnie stanowią podstawę dalszej transformacji. Gotowe rozwiązanie można później zweryfikować zarówno względem tych specyfikacji, jak i pierwotnego systemu.

Dla przedsiębiorstw możliwości AI wykraczają więc daleko poza szybszą transformację kodu legacy. Dzięki lepszemu zrozumieniu istniejących systemów zespoły mogą podejmować bardziej świadome decyzje o zachowaniu kluczowych reguł biznesowych i mechanizmów działania, które nadal będą potrzebne w przyszłości.

Co jeszcze może być bliżej realizacji, niż myślisz? Poznaj listę życzeń Wynxx na 2027 rok.