L'evoluzione tecnologica nel settore finanziario e assicurativo sta vivendo una fase di trasformazione senza precedenti. Al centro di questa rivoluzione si colloca l'intelligenza artificiale agentica, tecnologia che promette di risolvere una delle sfide più complesse per le aziende: la modernizzazione dei sistemi legacy.
I sistemi informatici legacy rappresentano ancora oggi la spina dorsale operativa di banche e compagnie assicurative. Questi sistemi, spesso sviluppati decenni fa, gestiscono quotidianamente miliardi di transazioni critiche e custodiscono dati strategici. Innovare senza una strategia mirata può essere rischioso, costoso e tecnicamente complesso.
Secondo i dati McKinsey, il debito tecnologico legato ai sistemi legacy assorbe circa tra il 40% e il 60% dei budget IT delle aziende e aumenta i costi di progetto del 10-20%. Una situazione insostenibile nel lungo periodo, che tuttavia non può essere affrontata con approcci tradizionali senza compromettere la stabilità operativa.
L'AI agentica come game changer
Qui entra in gioco l'intelligenza artificiale agentica. Diversamente dai sistemi di automazione tradizionale, l'AI agentica non si limita a eseguire compiti predefiniti, ma è capace di osservare, ragionare e agire autonomamente per risolvere problemi complessi, il tutto sempre sotto supervisione umana ed entro limiti prestabiliti. L'applicazione dell'AI agentica alla modernizzazione dei sistemi legacy si articola principalmente su due approcci:
Il recoding prevede la riscrittura completa delle applicazioni in linguaggi di programmazione moderni, mantenendo però inalterata la logica di business sottostante. In altre parole, si aggiorna il "come" preservando il "cosa". Questo approccio permette di eliminare dipendenze da tecnologie obsolete e preparare i sistemi per le esigenze future.
Il replatforming, invece, consiste nella migrazione delle applicazioni verso nuove piattaforme, tipicamente cloud, con modifiche minime al codice. L'obiettivo è ridurre costi e rischi, eliminare vincoli legati ad ambienti datati e modernizzare l'infrastruttura senza compromettere la stabilità operativa.
Il framework basato su agenti AI
La vera innovazione risiede nello sviluppo di framework basati su agenti AI capaci di analizzare e comprendere codice legacy anche in assenza di documentazione tecnica, scenario purtroppo comune nei sistemi datati; tradurre automaticamente il codice in linguaggi più moderni; generare specifiche tecniche dettagliate e operazioni di refactoring, e soprattutto, orchestrare l'intero processo di migrazione in modo governato e sicuro. Questo nuovo paradigma di co-creazione, dove intelligenza umana e artificiale progettano in sinergia, sta già producendo risultati concreti. L'AI semplifica la gestione dei progetti e verifica continuamente il rispetto dei requisiti.
Risultati tangibili nel settore assicurativo
Un caso pratico che stiamo sperimentando nel mondo insurance sta dimostrando il potenziale concreto di questo approccio. Sfruttando un modello Document Driven Development (DDD), dove agenti AI e code assistant supportano l'intero ciclo di sviluppo, sono stati ottenuti risultati significativi:
- Riduzione dei tempi di migrazione da mainframe legacy a infrastrutture cloud
- Maggiore qualità e sicurezza del codice prodotto
- Standard più elevati di governance e controllo
- Scalabilità nella gestione di progetti complessi
I primi riscontri evidenziano una riduzione tangibile sia dei tempi che dei costi di migrazione, accompagnata da una qualità superiore del codice generato.
Le sfide dell'implementazione
Nonostante i risultati promettenti, l'adozione dell'AI agentica per la modernizzazione dei sistemi legacy presenta alcune sfide significative. L’obiettivo è raggiungere un alto livello di maturità digitale: le aziende devono avere una chiara comprensione della tecnologia e disporre di pipeline di dati ben definite e un'infrastruttura di sicurezza adeguata. La gestione del cambiamento richiede maggiore attenzione a privacy e sicurezza dei dati e alle competenze del personale: è necessario investire in programmi di formazione completi per preparare i team a lavorare fianco a fianco con i sistemi agentici.
Verso una nuova generazione di servizi digitali
L'integrazione dell'AI agentica nei processi di modernizzazione legacy apre scenari inediti per il settore finanziario e assicurativo. Banche e compagnie possono finalmente recuperare valore da asset tecnologici significativi, attualizzandoli con metodologie efficienti. Aggiornare i sistemi esistenti significa anche costruire una nuova generazione di servizi digitali più efficienti, scalabili e pronti per le sfide future. Un equilibrio tra affidabilità consolidata e innovazione continua, che garantisca continuità operativa e al contempo prepari lo stack tecnologico alle esigenze di domani.
La modernizzazione dei sistemi legacy attraverso l'AI agentica rappresenta molto più di un semplice aggiornamento tecnologico. È un'opportunità strategica per le organizzazioni finanziarie di trasformare vincoli storici in vantaggi competitivi, liberando risorse, riducendo costi e aprendo la strada a esperienze connesse e intelligenti per i clienti.
Come prevedono gli analisti Gartner, entro il 2026 il 30% delle imprese avrà automatizzato più della metà delle proprie attività di rete. Il momento di agire è adesso: chi saprà cogliere questa opportunità costruirà il vantaggio competitivo del futuro.