Nonostante la sua veneranda (in termini informatici) età, il mainframe, ormai sessantenne, rimane ancora oggi una risorsa IT chiave per gestire carichi di lavoro critici in moltissimi settori. Ma è giunta l’ora di dare una rinfrescata agli ambienti mainframe, processo nel quale l’AI ci può dare una mano: ce ne parla Raffaele Bella, Core Enterprise & zCloud Practice Leader, Kyndryl Italia.
I mainframe sono vitali per le aziende, ma fanno fatica a stare al passo con i tempi
I mainframe sono gli Atlante che sorreggono sulle loro spalle i servizi digitali di interi settori, dai servizi finanziari alla sanità, dalle telecomunicazioni alla produzione. Questa tecnologia è considerata affidabile, sicura ed efficiente. Infatti, secondo una recente indagine globale condotta da Kyndryl, ben il 90% delle aziende ritiene i mainframe essenziali per gestire le proprie operazioni aziendali, e il 95% lo sta modernizzando e integrando in un’architettura cloud ibrida.
La scelta della modernizzazione è, per molte aziende, una scelta obbligata. Per restare a passo con i tempi e uno scenario digitale sempre più veloce e connesso, il passaggio al cloud ibrido è pressoché inevitabile. Questa trasformazione, tuttavia, non è immediata e richiede uno sforzo lavorativo importante da parte delle aziende, che si trovano a dover modernizzare i propri sistemi per integrare e distribuire dati e applicazioni su più piattaforme.
Il percorso di modernizzazione mette in luce un punto fondamentale: la necessità di sopperire alle inevitabili lacune tecnologiche e di competenze. Non è un caso infatti che le aziende italiane indichino come motivatore principale per la spinta all’innovazione proprio la complessità di mantenere e far evolvere le applicazioni in uso.
Non solo le aziende devono sostenere costi di mantenimento notevoli, ma anche far fronte a un importante skill gap generazionale. Ciò è dovuto da una parte alla perdita delle competenze specialistiche per la gestione del mainframe, dall’altra da competenze interne insufficienti per realizzare un processo di modernizzazione così complesso come rimpiazzare completamente i mainframe. Per non parlare della complessità di integrazione con altri sistemi e le criticità tipiche della migrazione dei dati, che rendono il percorso apparentemente impossibile da affrontare.
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L’intelligenza artificiale giunge in soccorso
Le aziende si ritrovano quindi davanti a una scelta importante (e sempre più obbligata). Fortunatamente, tecnologie emergenti come l’intelligenza artificiale generativa possono darci una mano, rendendo più agevole il percorso di modernizzazione.
Uno dei più grandi ostacoli nel percorso di modernizzazione è garantire la coesistenza tra sistemi e ambienti “vecchi” e “nuovi”, rispettando i vincoli dei pacchetti applicativi, l’integrazione e le dipendenze tra le applicazioni. Qui entra in gioco l’intelligenza artificiale che, sebbene il suo utilizzo in ambienti mainframe richieda competenze approfondite sia nella sua tecnologia specifica sia nel cloud, integrata negli ambienti mainframe e cloud ibrido può offrire un vantaggio significativo, potenziando le capacità umane, semplificando l’automazione dei processi aziendali e generando informazioni utili dai dati.
Governance del dato: cos’è e come l’AI può garantirla
L’approccio all’introduzione dell’intelligenza artificiale in ambienti mainframe va però fatto con cautela. Il primo passo che le aziende devono fare per approfittare del vantaggio di questa tecnologia nel processo di modernizzazione è quello di una corretta “Governance” del dato. Solo una moderna architettura dei dati, infatti, può permettere all’intelligenza artificiale di fornire gli approfondimenti accurati, imparziali e comprensibili su cui le aziende possono fare affidamento in questo processo.
Per aiutare le aziende a intraprendere il giusto percorso, Kyndyl ha recentemente presentato nuovi servizi di consulenza e di gestione basati sull’intelligenza artificiale e sull’AI generativa. Uno di questi servizi è il Mainframe Automation Catalog, attivato da Kyndryl Bridge, che ottimizza il lavoro attraverso un’esperienza unificata e funzionalità di “auto-riparazione”, sfruttando le moderne capacità di automazione.
Un approccio di questo tipo permette alle aziende, ad esempio, di diminuire gli interventi umani, accelerare i processi e ridurre i costi software, andando a risolvere le principali criticità riscontrate dalle organizzazioni italiane. Inoltre, gli insight basati sull’AI consentono una gestione più proattiva e predittiva nei sistemi mainframe, migliorando la visibilità e il controllo delle prestazioni e dei costi. Ma non solo: le organizzazioni possono ottimizzare la fornitura di servizi e ridurre i costi di hardware e software implementando chatbot abilitati all’AI generativa e altri processi operativi, in grado di eseguire le operazioni quotidiane e consigliare best practice tecnologiche. Come, ad esempio, quelle relative alla sicurezza, che spesso (purtroppo) sono trascurate.
Per maggiori informazioni su come integrare l’intelligenza artificiale in ambienti tradizionali, vi invitiamo a visitare il sito web di Kyndryl.
- Taulli, Tom (Autore)