המהפכה שלא רואים: כך "מצעירים" מערכות ליבה מבלי לפגוע בארגון

בעידן שבו בינה מלאכותית משנה כל היבט בפעילות העסקית, ארגונים רבים מגלים כי צוואר הבקבוק אינו תמיד היעדר חדשנות, אלא מערכות הליבה הישנות שעליהן נשען הארגון כולו. מערכות אלו – שחלקן נכתבו לפני עשרות שנים – מפעילות תהליכים קריטיים בתעשיות תלויות מיינפריים, כמו בנקאות, שירותים פיננסיים וביטוח, אך מתקשות לעמוד בקצב הדרישות של עולם דיגיטלי.

בארגונים פיננסיים, למשל, שינוי לכאורה פשוט, כמו עדכון תנאי הלוואה או הוספת מוצר חדש, עלול לגעת בעשרות מודולים ותהליכים שנבנו לאורך שנים – לעיתים על ידי צוותים שכבר אינם בארגון. במקרים רבים אין תיעוד מלא, והקשר בין רכיבי המערכת אינו ברור. לכן החלפה מלאה של המערכת היא מסוכנת מבחינה עסקית ורגולטורית.

לימור לופסקי, מנכ"לית שותפה ב-CTB מבית אמן דיגיטל (Aman Digital), מסבירה כיצד ניתן "להצעיר" מערכות ליבה מבלי לסכן את הפעילות העסקית, ומה תפקידה של הבינה המלאכותית בתהליך.

שכתוב במקום החלפה: הדרך הבטוחה למודרניזציה

לדברי לימור, "הצערת" מערכות ליבה אינה מתחילה בהכרח בשדרוג שפת הקוד משפה ישנה לשפה מתקדמת יותר. במערכות ליבה בהן הקוד לעיתים בן יותר מ-20 שנה, אפשר וכדאי להשתמש בכלים מודרניים כדי להפכו לברור, מובנה וגמיש יותר לשינויים.

תהליך זה כולל ניתוח יסודי של התוכניות: זיהוי הקלטים, הפלטים, סוגי התלות בין המודולים ובניית תרשימים שמאפשרים להבין את הארכיטקטורה הכוללת.

התמודדות עם אובדן ידע ארגוני

אחד האתגרים הגדולים בביצוע שינויים במערכות הליבה הינו המחסור בידע. מקור הידע, בדרך כלל, כבר אינו בסביבה – המפתחים עזבו, התיעוד חסר או לא מעודכן והמערכת הפכה ל"קופסה שחורה".

כדי להתגבר על כך, מבצעים מיפוי מלא של התוכניות, של הדרישות העסקיות ושל הפונקציונליות הקיימת. לאחר מכן מתקפים את הממצאים מול הלקוח ומנהלי המערכת בארגון, ומייצרים תיעוד עדכני הכולל את:

• הפונקציונליות הקיימת
• הדרישות העסקיות
• פונקציונליות חדשה נדרשת

כך AI נכנסת למערכות COBOL ולמערכות מורשת

מערכות רבות בעולם הפיננסי עדיין מבוססות על COBOL, שהיא שפה ותיקה אך יציבה במיוחד. החדשות הטובות: דווקא הבינה המלאכותית מאפשרת להחיות מערכות אלו במקום להחליפן.

כלי GenAI מסוגלים לנתח קוד קיים, לבנות תרשימי זרימה, לזהות תלות ולמפות לוגיקה עסקית במהירות גבוהה בהרבה מהעבר.

שימוש בכלים הללו מבטיח שמערכות אלו יישארו עמידות וגמישות בתשתיות היברידיות ויתמכו ביוזמות של שינוי דיגיטלי. בנוסף הוא מקצר משמעותית את זמני הפיתוח ומפחית משאבים. בניגוד לתפישה הרווחת, מדובר בכלי שמאפשר למהנדסים להבין לעומק את המערכת ולהתמקד בהחלטות ארכיטקטוניות ולא בפענוח קוד ישן.

מדוע COBOL עדיין כאן?

למרות גילה, COBOL נחשבת לשפה קלה להבנה ולתחזוקה. היא מפעילה תהליכים רגישים ומורכבים במיוחד, והחלפה מלאה שלה כרוכה בסיכון עסקי גבוה. לכן, מודרניזציה הנשענת על כלים ושיטות שהוכיחו את עצמם, בד בבד עם עבודה צמודה עם הגורם העסקי בארגון, מקטינים משמעותית את הסיכון ומבטיחים שדרוג בטוח של מערכות הליבה.

שינוי גדול מתחיל מלמטה

לדברי לימור, "כל שינוי גדול מתחיל בשינוי קטן". הטעות הנפוצה ביותר היא ניסיון לבצע מהפכה כוללת – הדרך הנכונה היא להתקדם מלמטה למעלה. תחילה בתהליכים פשוטים ובבחינת התוצאות, ורק לאחר מכן להרחיב את הפרויקט. גישה זו מפחיתה סיכונים, מאפשרת למידה תוך כדי תנועה ומייצרת אמון בתהליך ובשינוי.

לסיכום, ארגונים אינם יכולים להרשות לעצמם לעצור את הפעילות ולהתחיל לתכנן מהיסוד תהליכים קיימים. יחד עם זאת, הארגונים אינם יכולים להישאר מאחור, בעולם שבו החדשנות מתרחשת בקצב אקספוננציאלי.

הדרך קדימה היא לשלב בין זהירות לאומץ: להבין לעומק את הקיים, לשפר אותו בהדרגה, ולתת לבינה המלאכותית להיות המאיצה  – לא התחליף.