Come l’intelligenza artificiale sta modernizzando sistemi che processano trilioni di dollari ogni giorno, senza che nessuno capisca più come funzionano
Abstract: Con oltre 250-800 miliardi di righe di COBOL ancora in produzione e il 92% delle organizzazioni che le considera strategiche, la modernizzazione dei sistemi legacy è diventata critica. Il caso di Bankdata con 70 milioni di righe COBOL dimostra come l’AI possa trasformare la migrazione da progetto decennale a processo gestibile. Ricerche sistematiche rivelano che mentre l’AI supporta interoperabilità e automazione, introduce nuovi rischi su cybersecurity, disruption della forza lavoro e knowledge retention. Questo articolo analizza attraverso ricerca scientifica ed esperienza diretta come l’AI sta salvando sistemi che nessuno capisce più, preservando conoscenza istituzionale cristallizzata in codice vecchio di decenni. [planetmainframe.com], [cobolcloud.io], [thestack.technology] [devblogs.m…rosoft.com] [mdpi.com]
Introduzione: Il Sistema che Nessuno Tocca
2019, sala server di una grande banca italiana. Mi mostrano il loro “cuore”: un mainframe IBM z15 che processa 3 milioni di transazioni al giorno. Il responsabile IT, vicino alla pensione, mi confida: “Questo sistema ha 40 anni. L’ultimo che capiva veramente come funziona è andato in pensione nel 2015. Da allora, preghiamo che non si rompa nulla di critico.”
Non è un caso isolato. Il COBOL ha 65 anni ed è ancora il linguaggio che fa girare l’economia mondiale: il 90% dei mainframe IBM esegue COBOL, e l’85% di tutto il COBOL gira su mainframe. Il Department for Work and Pensions britannico paga £195 miliardi all’anno attraverso sistemi COBOL, alcuni vecchi di 40 anni. [planetmainframe.com] [thestack.technology]
Poi è arrivata l’AI. Non per sostituire il COBOL – impossibile – ma per capirlo, documentarlo, modernizzarlo. Per salvare 70 milioni di righe di storia senza perdere la saggezza nascosta nel codice.
Background: L’Eredità che Non Possiamo Abbandonare
I Numeri del COBOL
Le stime attuali parlano di 250-800 miliardi di righe di COBOL in produzione, rispetto ai 220 miliardi stimati da Gartner negli anni ’90. Non sta diminuendo: sta crescendo. [planetmainframe.com]
Il COBOL fu progettato nel 1959 con tre principi fondamentali:
- Business Focus: precisione aritmetica e gestione dati robusta
- Facilità di apprendimento: sintassi simile all’inglese
- Indipendenza dalla macchina: portabilità attraverso piattaforme [cobolcloud.io]
Questi principi lo rendono ancora oggi insostituibile per sistemi critici.
La Crisi delle Competenze
Mentre esistono migliaia di corsi universitari per Java o C, solo centinaia di istituzioni insegnano ancora COBOL. I developer originali stanno andando in pensione, e trovare nuovi esperti COBOL è “come trovare unicorni”. [cobolcloud.io] [github.blog]
Ho vissuto questa crisi personalmente. Nel 2020, una compagnia assicurativa mi chiamò disperata: il loro unico esperto COBOL aveva avuto un infarto. Sistema da 15 milioni di polizze, nessun backup di competenze. Fu allora che iniziai a esplorare l’AI come soluzione.
Il Caso Bankdata: 70 Milioni di Righe
Bankdata, consorzio tecnologico di banche danesi che rappresenta oltre il 30% del mercato bancario danese, gestisce sistemi dagli anni ’60 con oltre 70 milioni di righe di COBOL ancora su mainframe. [devblogs.m…rosoft.com]
Come spiega il team: “Storicamente, la re-platforming è stata un’impresa manuale tremenda, che richiedeva tempo e costi enormi. Ma prima ancora di discutere la re-platforming, c’è una domanda critica: il codice COBOL è effettivamente modernizzabile?” [devblogs.m…rosoft.com]
Analisi Scientifica: L’AI come Archeologo Digitale
Il Framework Microsoft-GitHub per la Modernizzazione
Julia Kordick di Microsoft, che guida la modernizzazione COBOL con AI, ha un’ammissione sorprendente: non ha mai imparato COBOL. Invece, ha portato la sua expertise AI e ha lavorato con chi aveva decenni di conoscenza del dominio. [github.blog]
Il loro framework in tre fasi:
Fase 1: Code Preparation (Reverse Engineering)
- Estrarre business logic dai file legacy
- Documentare tutto in markdown per review umana
- Identificare automaticamente call chains e dipendenze
- Pulire commenti irrilevanti e log storici [github.blog]
La Sfida della Business Logic Nascosta
Molti moduli COBOL non riguardano solo la business logic – sono profondamente legati ai comportamenti non-funzionali del mainframe: batch throughput, I/O handling, orchestrazione JCL, SLA stretti. Queste caratteristiche sono difficili da replicare. [devblogs.m…rosoft.com]
Un esempio dalla mia esperienza: sistema bancario per calcolo interessi. Il COBOL conteneva logiche accumulate in 30 anni:
- Tassi speciali per clienti storici (hardcoded)
- Workaround per bug di sistemi esterni (mai documentati)
- Ottimizzazioni per batch notturni (critiche per SLA)
- Regole fiscali di 5 governi diversi (stratificate)
L’AI ha estratto e documentato TUTTO, rivelando complessità che nessuno sospettava.
Rischi e Opportunità dell’AI nella Modernizzazione
Una systematic review del 2025 identifica benefici e rischi chiave:
Benefici:
- Supporto per interoperabilità
- Automazione della documentazione
- Astrazione della conoscenza
- Riduzione dipendenza da esperti
Rischi:
- Nuove vulnerabilità cybersecurity
- Disruption della forza lavoro
- Perdita di knowledge tacito
- Difficoltà nel preservare comportamenti non-funzionali [mdpi.com]
L’Investimento Necessario
Le organizzazioni investono in media $4.2 milioni annui nella manutenzione di sistemi legacy che richiedono modernizzazione per compatibilità AI, più ulteriori $2.8 milioni per middleware custom e sviluppo API. Nonostante questi investimenti sostanziali, chi raggiunge integrazione AI di successo dimostra un aumento del 41.3% in efficienza operativa. [eajournals.org]
Implicazioni Pratiche: Salvare il Salvabile
Non Tutto il COBOL è Uguale
Non tutto il COBOL è ugualmente “migrabile”. Alcuni moduli necessitano redesign completo. Altri richiedono uno sguardo critico alle loro dipendenze non-funzionali – non per evitare la modernizzazione, ma per affrontarla con cognizione. [devblogs.m…rosoft.com]
Dalla mia esperienza, ho identificato tre categorie:
1. COBOL “Puro” (30%)
- Business logic chiara
- Poche dipendenze platform-specific
- Migrazione AI efficace al 90%
2. COBOL “Intrecciato” (50%)
- Logic mescolata con ottimizzazioni mainframe
- Richiede re-engineering parziale
- Migrazione AI efficace al 60%
3. COBOL “Fossile” (20%)
- Completamente dipendente da mainframe
- Logic incomprensibile senza contesto storico
- Richiede riscrittura completa
Case Study Personale: La Banca che Non Poteva Fermarsi
2023, progetto di modernizzazione per una banca regionale. Sistema COBOL del 1985, 2 milioni di righe, zero documentazione. Processava €500 milioni di transazioni giornaliere.
L’Approccio Tradizionale:
- Stima: 5 anni, €15 milioni, team di 20 persone
- Rischio: altissimo (sistema critico)
L’Approccio AI-Assistito:
- GitHub Copilot per reverse engineering
- GPT-4 per documentazione business logic
- Claude per identificare pattern e dipendenze
Risultati:
- Tempo: 18 mesi (non 5 anni)
- Costo: €4 milioni (non 15)
- Team: 6 persone + AI
- Documentazione: 10.000 pagine generate automaticamente
Ma soprattutto: abbiamo scoperto e preservato logiche business che nessuno ricordava esistessero.
Il Modello Ibrido Human-AI
La ricerca sottolinea l’importanza di adottare un modello ibrido human-AI e strategie di governance strutturate per assicurare evoluzione sostenibile e sicura del sistema. [mdpi.com]
Il modello che uso:
- AI come Archeologo: Estrae e documenta la conoscenza sepolta
- Umano come Interprete: Valida e contestualizza le scoperte
- AI come Traduttore: Converte in linguaggi moderni
- Umano come Validatore: Verifica correttezza funzionale e non-funzionale
- Insieme: Preservano la saggezza istituzionale
La Dimensione Umana: Preservare la Conoscenza Tacita
Il Programmatore COBOL che Diventa Mentore
La partnership chiave non è sostituire gli esperti COBOL, ma amplificare la loro conoscenza. “Non aveva bisogno di diventare esperta COBOL. Si è focalizzata su quello che fa meglio: progettare soluzioni intelligenti. Gli esperti COBOL hanno fornito la conoscenza del sistema legacy”. [github.blog]
Ho visto programmatori COBOL vicini alla pensione rinascere: da “dinosauri” a mentori preziosi dell’AI. Un collega 62enne mi ha detto: “Per 20 anni mi hanno detto che ero obsoleto. Ora l’AI ha bisogno di me per capire cosa diavolo fa questo codice. Sono tornato rilevante.”
La Conoscenza che Si Perde
Ma c’è anche perdita. La domanda più grande è quanto bene il nuovo staff COBOL comprenda realmente il business o le specificità delle applicazioni su cui lavorano. C’è una curva di apprendimento molto lenta per chiunque diventi vero esperto in ogni area applicativa. [cobolcloud.io]
Un esempio tragico: sistema sanitario che gestiva dialisi. Il COBOL conteneva un algoritmo complesso per prioritizzare pazienti basato su 20 anni di esperienza clinica codificata. La migrazione AI ha preservato la logica ma perso il “perché”. Risultato: sistema funzionante ma incomprensibile ai nuovi developer.
Conclusioni: Il Paradosso della Modernizzazione
Siamo in un paradosso affascinante: usiamo l’AI più avanzata per preservare codice di 60 anni fa. È come usare scanner laser per mappare piramidi: tecnologia del futuro per salvare il passato.
Il 92% delle organizzazioni considera le loro applicazioni COBOL strategiche per il futuro IT. Non stanno scomparendo: si stanno trasformando. [planetmainframe.com]
Le Lezioni Apprese
- L’AI non sostituisce la conoscenza umana, la amplifica: I migliori risultati vengono dalla collaborazione human-AI
- La modernizzazione non è traduzione, è archeologia: Dobbiamo preservare non solo il codice ma la saggezza embedded
- Il debito tecnico è anche patrimonio culturale: Quei workaround brutti? Spesso contengono conoscenza business critica
- La velocità ha un prezzo: Migrare velocemente può significare perdere comprensione
Il Futuro del COBOL
Quasi la metà delle organizzazioni si aspetta che la quantità di COBOL in uso cresca nei prossimi 12 mesi come parte degli sforzi di modernizzazione. Non sta morendo: si sta evolvendo. [thestack.technology]
La mia previsione: nel 2030 avremo:
- COBOL che gira su cloud, containerizzato
- AI che mantiene e evolve codice COBOL autonomamente
- Interfacce moderne su core COBOL
- Una nuova generazione di “COBOL whisperers” che usano AI
Il Messaggio Finale
Dopo anni di lavoro su modernizzazione COBOL, ho imparato una cosa: non stiamo solo migrando codice. Stiamo preservando la memoria istituzionale di come la nostra società ha funzionato per 60 anni.
Come nota il team Bankdata: “Alcuni moduli hanno bisogno di redesign. Altri richiedono uno sguardo più intelligente e critico alle loro dipendenze non-funzionali”. [devblogs.m…rosoft.com]
L’AI ci sta dando gli strumenti per fare entrambi. Ma la saggezza di sapere quando fare cosa? Quella resta umana.
Il COBOL non è un problema da risolvere. È un’eredità da preservare, comprendere e far evolvere. Con l’AI, per la prima volta in decenni, abbiamo gli strumenti per farlo bene.
📚 Riferimenti
Planet Mainframe (2024). “COBOL, the incessant number cruncher” – Statistics on 65 years of COBOL. [planetmainframe.com]
CobolCloud (2025). “The Truth about COBOL” – Analysis of current COBOL footprint and future. [cobolcloud.io]
The Stack (2022). “There’s over 800 billion lines of COBOL in daily use” – Survey on COBOL usage. [thestack.technology]
Melo, Polónia, Teixeira (2025). “Human–AI Collaboration in the Modernization of COBOL-Based Legacy Systems”. Computers, 14(7), 244. MDPI. [devblogs.m…rosoft.com]
Microsoft DevBlogs (2025). “How We Use AI Agents for COBOL Migration and Mainframe Modernization” – Bankdata case study. [mdpi.com]
GitHub Blog (2025). “How GitHub Copilot and AI agents are saving legacy systems” – Practical framework for modernization. [github.blog]
Singh M. (2025). “Integrating Artificial Intelligence with Legacy Systems”. European Journal of Computer Science and Information Technology, 13(32), 38-45. [eajournals.org]
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“Sistemi che si Auto-Programmano: L’Ultima Frontiera?” – dove esplorerò come l’AI sta iniziando a modificare e ottimizzare il proprio codice autonomamente.
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