Negli ultimi mesi, l’interesse attorno all’AI generativa ha riportato al centro della conversazione il tema del COBOL, con l’emergere di strumenti che promettono di tradurre il codice legacy e, in questo modo, risolvere le sfide della modernizzazione applicativa. È però fondamentale distinguere tra ciò che significa davvero “tradurre il codice” e ciò che comporta invece “modernizzare una piattaforma”. Sono due attività molto diverse — e proprio nella distanza tra queste due dimensioni risiede la reale complessità che le imprese devono affrontare.

Il valore del mainframe IBM Z non è legato al linguaggio con cui sono scritte le applicazioni, ma a ciò che la piattaforma rappresenta: un’architettura progettata end‑to‑end, dal chip al sistema operativo, per garantire resilienza transazionale, sicurezza avanzata, performance elevate ed efficienza su larga scala. Che le applicazioni siano scritte in COBOL, Java o altri linguaggi, le garanzie offerte da IBM Z rimangono le stesse. Il valore non risiede nel linguaggio. Risiede nella piattaforma.

Perché la narrativa sulla “traduzione del codice” è fuorviante:

Tradurre il COBOL non risolve le vere complessità della modernizzazione. La modernizzazione non è un problema di sintassi. È un tema di architettura, integrazioni, dipendenze, processi transazionali, sicurezza e scalabilità.
Il COBOL su IBM Z vive all’interno di uno stack altamente integrato che comprende z/OS, CICS, IMS, Db2, RACF, MQ, Parallel Sysplex e Cybervault con DS8K. È questo ecosistema che permette di gestire fino a 25 miliardi di transazioni crittografate al giorno, di sostenere 450 miliardi di inferenze AI al giorno con latenza di 1 ms, di raggiungere fino a otto noni di disponibilità e di mantenere un utilizzo al 100% senza impatti sugli SLA. Una semplice traduzione del codice non trasferisce queste proprietà su un’altra piattaforma. La modernizzazione richiede ingegneria di sistema, non conversione linguistica.

Il redesign dell’architettura dati, la sostituzione dei runtime, le garanzie di integrità transazionale, la gestione dei carichi critici: tutto questo non può essere replicato con la sola riscrittura del codice.

Decenni di integrazione hardware‑software non si possono imitare. L’ottimizzazione del COBOL su IBM Z è il risultato di decenni di evoluzione congiunta tra software e hardware. Come nel caso dell’ecosistema iOS‑iPhone, è possibile costruire alternative, ma non replicare fedelmente anni di tuning a livello di processore, subsystem I/O e software.

L’AI rafforza IBM Z, non lo sostituisce. Contrariamente a quanto spesso si legge, l’AI rende più forte — non più debole — la strategia delle aziende che utilizzano IBM Z. Soluzioni come watsonx Code Assistant for Z accelerano:

• refactoring e modernizzazione del codice
• adozione di pratiche DevOps moderne
• trasferimento della conoscenza e riduzione del gap generazionale
• miglioramento della qualità del servizio

L’AI permette di fare di più, e più rapidamente, sulla piattaforma esistente, non di abbandonarla.

Le proposte “SaaS‑only” non tengono conto della realtà delle imprese. La profondità delle dipendenze on‑prem delle applicazioni critiche rende difficile immaginare una migrazione totale verso modelli esclusivamente SaaS.
In un contesto in cui sovranità digitale e residenza del dato sono temi centrali per le imprese italiane ed europee, delegare il cuore operativo delle transazioni a un fornitore esterno con sede in un’altra giurisdizione diventa una scelta complessa, quando non impraticabile.

Questo dibattito non riguarda solo il mainframe. Quasi il 40% del COBOL nel mondo gira su Windows, Linux e piattaforme distribuite. Una parte rilevante del dibattito su “AI che traduce COBOL” riguarda in realtà problemi dei sistemi distribuiti ed è stata impropriamente associata solo al mainframe. Sono sfide diverse, che richiedono approcci diversi.

I clienti lo stanno già dimostrando:

• Royal Bank of Canada ha utilizzato watsonx Code Assistant for Z per mappare dipendenze, flussi dati e struttura delle applicazioni core, accelerando strategie di modernizzazione. Scopri di più.
• NOSI (National Organization for Social Insurance) ha ridotto del 94% i tempi di identificazione del codice superfluo, passando da circa 8 ore a 30 minuti. Scopri di più.
• ANZ Bank ha ridotto del 60% le attività manuali adottando strumenti DevOps moderni e accelerando la modernizzazione delle applicazioni core. Scopri di più.

Concludendo: il dibattito su AI e modernizzazione del codice è importante e le opportunità offerte dall’AI sono enormi. Ma non possiamo permettere che la complessità venga “persa nella traduzione”.
 

Rob Thomas | Senior Vice President, IBM Software and Chief Commercial Officer