Cel mai bun ROI al IA în acest moment este repararea codului vechi, nu scrierea codului nou

Fiecare demo al produsului de inteligență artificială la care particip începe în același mod: o cutie de prompturi goală, o solicitare în limba engleză și o aplicație funcțională după câteva minute. Este o truc de petrecere cu adevărat impresionant. Este, de asemenea, ceea ce aș argumenta că este cel mai puțin interesant lucru care se întâmplă în domeniul inteligenței artificiale pentru întreprinderi în acest moment.

Lucrarea mai semnificativă are loc undeva mult mai puțin glamoros: în interiorul bazelor de cod de cincisprezece ani, pe care nimeni nu vrea să le atingă, scrise de ingineri care au părăsit compania cu un deceniu în urmă, care rulează logica de afaceri pe care nimeni nu a înțeles-o pe deplin de ani de zile. Majoritatea articolelor despre inteligență artificială prezintă acest lucru într-o ordine inversă. Codul moștenit nu este datorie tehnică. Este inteligență de afaceri acumulată: decenii de decizii, codificate ca software, cu persoanele care au luat aceste decizii plecate de mult.

Dezvoltarea într-un mediu nou primește sloturile de cheie. Codul vechi primește bani, cu reticență, și de obicei fără înțelegerea necesară pentru a-i cheltui bine.

Adevărata lipsă nu este reprezentată de dezvoltatori, ci de memorie

Acesta nu este un problemă izolată. Un studiu Pegasystems din 2025, realizat de firma de cercetare Savanta, pe mai mult de 500 decidenți IT din întreaga lume, estimează că întreprinderea medie globală irosește mai mult de $370 de milioane pe an prin incapacitatea de a moderniza eficient sistemele moștenite, cu aproape 134 de milioane de dolari legați de proiecte de transformare lente și consumatoare de resurse.

Am lucrat recent cu o companie de distribuție de baterii care rulează mai mult de cincisprezece aplicații moștenite, felul de dispersie care se acumulează pe parcursul a douăzeci de ani de fuziuni, integrări punctuale și ingineri care rezolvă problema de azi fără a se gândi prea mult la problema de mâine. Îngropate în acel cod erau reguli de preț, praguri de stoc și constrângeri de distribuție care reprezentau ani de decizii instituționale, scrise nicăieri altundeva decât în logica pe care nimeni nu a cartografiat-o pe deplin.

Este tentant să numim acest lucru o problemă de talent: angajați mai mulți dezvoltatori, migrați mai repede. Dar nu puteți angaja oameni pentru a evita faptul că persoana care a înțeles de ce un modul funcționa într-un anumit fel a părăsit compania în 2014. Majoritatea întreprinderilor suferă de o lipsă de memorie, nu de o lipsă de talent. Și până de curând, nu a existat o modalitate reală de a rezolva acest lucru la scară. Trebuia să plătiți câțiva ingineri seniori să țină cunoștințele instituționale în capetele lor pe termen nelimitat, sau le pierdeați în ziua în care aceștia plecau.

Ce schimbă cu adevărat inteligența artificială

Nu am direcționat un instrument de generare de cod către vechea bază de cod și nu i-am spus să rescrie totul; aproximativ așa se șterge în mod liniștit logica de afaceri pe care nu știai că există. În schimb, am folosit agenți de inteligență artificială pentru a face lucrul neînfloritor mai întâi: a urmări cum se conectează cele peste cincisprezece aplicații, a aduce la suprafață deciziile îngropate în logica care nu a fost niciodată scrisă nicăieri altundeva și a ține cont de contextul respectiv ca ceva pe care organizația îl poate interoga, nu ca ceva care trăiește doar în capul unui inginer. Acest lucru se aliniază cu ceea ce alți furnizori de inteligență artificială documentează acum public: ghidul Anthropic pentru modernizarea sistemelor COBOL cu Claude Code descrie aceeași secvență, automatizând fazele de explorare și analiză mai întâi, în loc să sară direct la rescriere.

Agenții nu au fost evaluați în funcție de cantitatea de cod pe care au generat-o. Au fost evaluați în funcție de câtă cunoștință instituțională au putut aduce la suprafață și păstra. Inginerii au lucrat alături de ei la migrarea reală și generarea de teste, verificând interpretarea agenților a logicii de afaceri împotriva modului în care sistemul se comporta în producție, nu încredințându-se doar în modul în care funcționa. Un semnal util pe care l-am urmărit: a corespuns explicația agentului pentru o regulă unui model pe care îl puteam verifica independent în jurnalele de producție, sau a fost o presupunere plauzibilă? Decalajul dintre acestea două este exact locul în care proiectele de modernizare a sistemelor moștenite merg de obicei prost.

Estimarea inițială pentru proiect a fost de opt luni și jumătate. A fost închis în patru, o reducere cu 53%. Dar rezultatul mai durabil nu a fost termenul limită. Cunoștințele instituționale care obișnuiau să se evapore de fiecare dată când un inginer părăsea compania au devenit ceva pe care organizația putea să îl rețină cu adevărat.

Inginerii de software au petrecut decenii scriind software. Următorul deceniu poate fi petrecut excavându-l, cu inteligența artificială care acționează mai puțin ca autor și mai mult ca arheolog, reconstruind cu atenție raționamentul îngropat în cod care a supraviețuit oamenilor care l-au scris.

Un cadru aproximativ pentru a acest lucru fără a strica lucrurile

Proiectele care merg bine par să urmeze aproximativ aceeași secvență, indiferent dacă sistemul este un motor de prețuri sau o linie de plată a cererilor:

Descoperă: hărțiște modul în care sistemele se conectează în realitate, nu modul în care diagrama de arhitectură din 2016 spune că se conectează.

Înțelege: face agentul să aducă la suprafață logica de afaceri și presupunerile din spatele ei, într-un limbaj simplu pe care un expert în domeniu îl poate verifica.

Verifică: verifică acea interpretare împotriva comportamentului real de producție, nu doar împotriva comentariilor proprii ale codului.

Transformă: migrează sau reconstruiește doar atunci când primele trei etape se susțin, cu oameni care dețin aprobarea.

Sari direct la Transformare, și nu modernizezi. Te joci cu logica pe care nu o înțelegi încă.

De ce acest lucru contează dincolo de echipele de ingineri

Memoria instituțională nu se descompune în mod liniștit atunci când un inginer senior se pensionează. Devine o obligație acută în momentele exacte în care o afacere nu-și poate permite: în timpul unei achiziții, când un nou proprietar are nevoie să înțeleagă ce a cumpărat; în timpul unei migrări ERP, când vechea logică trebuie tradusă corect într-un nou sistem pentru prima dată; în timpul unui audit de conformitate sau al unui răspuns la incident, când cineva trebuie să explice de ce sistemul s-a comportat într-un anumit fel, sub o limită de timp, unui regulator care nu va accepta “persoana care l-a construit a plecat în 2014” ca răspuns.

Acest lucru se oprește din a fi o cheltuială la linia de ingineri și începe să arate ca o întrebare de reziliență organizațională, ceea ce înseamnă că nu doar CTO-urile ar trebui să se îngrijoreze. Este vorba despre CIO care cântăresc ce se întâmplă atunci când personalul tehnic cheie se schimbă, echipele de fuziuni și achiziții care încearcă să prețuiască ce cumpără și consiliile care se gândesc la cât din cunoștințele operaționale ale companiei există doar în cod pe care nimeni nu îl citește în prezent.

Avertismentul care contează

Nimic din toate acestea nu funcționează fără supraveghere. Versiunea cea mai riscantă a acestei abordări este una în care interpretarea unui agent a vechii logici de afaceri este încredințată fără verificare, deoarece sistemele moștenite sunt exact locul în care o ipoteză greșită a inteligenței artificiale costă cel mai mult. Autonomia deplină pe noul dvs. microserviciu este o pariu rezonabil. Autonomia deplină pe motorul de prețuri pe care nimeni nu l-a atins din 2011 nu este. Valoarea constă în faptul că inteligența artificială face posibil să deveniți, odată again, inginerii care înțeleg afacerea, la un sistem pe care nimeni nu îl înțelege în prezent. Nu îi înlocuiește.

Unde cred că se va duce acest lucru în continuare

În ultimii douăzeci de ani, întreprinderile au tratat software-ul moștenit ca pe ceva de evitat: un centru de cost pe care să îl finanțeze cu reticență și să îl modernizeze cât mai repede posibil. Cred că inteligența artificială este pe cale să descopere că mult din acel cod a fost de fapt unul dintre cele mai valoroase depozite de cunoștințe pe care afacerea le-a construit vreodată. Pur și simplu a avut nevoie de ceva capabil să îl citească. Cercetătorii documentează deja partea cealaltă a acestui ciclu: un studiu multivocal din 2026 despre dezvoltarea asistată de LLM constată că urmărirea actuală a vitezei accelerate de inteligență artificială însăși creează “datorie de integrare rapidă”, cod expediat mai repede decât poate fi înțeles. Modernizarea moștenirii este doar factura care vine mai devreme, cu o generație mai devreme.

Aș fi curios să văd dacă alți lideri din domeniul ingineriei și tehnologiei văd aceeași schimbare: se arată randamentul investiției dvs. în inteligență artificială mai mult în ceea ce construiți, sau în ceea ce sunteți în cele din urmă capabili să înțelegeți și să păstrați? Și pentru oricine a încercat să ruleze agenți de inteligență artificială împotriva unui sistem vechi, nedocumentat, unde a rezistat înțelegerea agentului sub verificare, și unde s-a prăbușit în mod liniștit?