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Il mainframe, una tecnologia sviluppata oltre 60 anni fa, rimane un pilastro strategico per migliaia di organizzazioni in tutto il mondo, gestendo carichi di lavoro mission-critical in settori come finanza, sanità, telecomunicazioni e produzione. Recenti ricerche di Kyndryl indicano che il 90% delle aziende considera il mainframe essenziale per le proprie operazioni, mentre il 95% sta lavorando per modernizzarlo e integrarlo in architetture cloud ibride.
Ne consegue una chiara esigenza di modernizzare il mainframe, ma non è un processo semplice. Le aziende si trovano a fronteggiare sfide significative, tra cui la complessità tecnologica, i costi elevati e il gap generazionale nelle competenze necessarie per gestire e far evolvere i sistemi esistenti. Questo è particolarmente vero quando si tratta di integrare i mainframe con infrastrutture cloud ibride, che richiedono una nuova gestione dei dati e una maggiore flessibilità operativa.
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In questo contesto, l'intelligenza artificiale (IA) e, più recentemente, l'IA generativa, stanno emergendo come strumenti cruciali per superare questi ostacoli e accelerare il processo di modernizzazione. L'introduzione dell'IA permette di automatizzare operazioni critiche, migliorare la sicurezza e ottimizzare la gestione delle risorse, riducendo la necessità di interventi manuali e aumentando l'efficienza operativa.
L'IA generativa rappresenta una svolta significativa nel contesto della modernizzazione del mainframe. A differenza delle tecnologie IA tradizionali, che si concentrano principalmente sull'ottimizzazione delle prestazioni e sulla rilevazione di anomalie, l'IA generativa va oltre, partecipando attivamente al ciclo di sviluppo del software e migliorando l'esperienza degli sviluppatori. Questa tecnologia è in grado di spiegare, guidare e testare i cambiamenti nelle applicazioni mainframe, semplificando la comprensione del codice e favorendo la collaborazione tra i team di sviluppo.
In particolare, l'IA generativa può fornire assistenza nella revisione del codice, offrendo suggerimenti in tempo reale su come aderire agli standard di codifica aziendali e alle best practice del settore. Questo non solo aumenta la qualità del software, ma accelera anche il ciclo di sviluppo, riducendo il tempo necessario per il rilascio delle applicazioni e migliorando la competitività delle aziende.
L'integrazione dell'IA nei sistemi mainframe porta a numerosi benefici pratici. Ad esempio, grazie all'automazione intelligente, le aziende possono ridurre il numero di alert manuali di oltre il 70% e gli errori del 24%, risparmiando significative ore di manutenzione. Inoltre, l'IA può ottimizzare la distribuzione delle risorse in tempo reale, prevenendo degradazioni delle prestazioni e garantendo che le applicazioni critiche ricevano le risorse necessarie nei momenti di picco.
Un altro vantaggio significativo è la capacità dell'IA di migliorare la sicurezza del mainframe. Monitorando continuamente il sistema alla ricerca di anomalie e potenziali minacce, l'IA aiuta a proteggere il sistema da attacchi informatici, rilevando comportamenti insoliti che potrebbero indicare una violazione della sicurezza e avvisando tempestivamente gli operatori.
Il futuro della modernizzazione del mainframe con l'IA
La modernizzazione del mainframe è un percorso obbligato per le aziende che vogliono mantenere competitività nel mercato globale. L'introduzione dell'IA e dell'IA generativa sta già dimostrando di poter trasformare radicalmente questo processo, rendendolo più efficiente, sicuro e integrato con le moderne infrastrutture cloud ibride.
L'adozione di tecnologie avanzate come l'IA generativa è essenziale per la modernizzazione del mainframe. Queste tecnologie non solo potenziano le capacità esistenti, ma aprono nuove possibilità per l'innovazione e l'efficienza operativa, garantendo che le aziende possano continuare a soddisfare le esigenze dei loro clienti in un mondo sempre più digitale e interconnesso.
Immagine di copertina: 21aozora