בינה מלאכותית גנרטיבית: הפתרון להאצת מודרניזציה של מערכות מיינפריים באירופה

מערכות מיינפריים עדיין קריטיות בתשתיות אירופאיות

למרות דיבורים על התיישנותן, מערכות מיינפריים ממשיכות לתפעל אלגוריתמים קריטיים בבנקים, גופי ממשל ורשתות תשתית באירופה. לפי נתוני IBM, 71% מחברות Fortune 500 עדיין מסתמכות עליהן. הסיבה אינה נוסטלגיה - המערכות מצטיינות באמינות וביצועים לטווח ארוך.

האתגר האמיתי: ״קוד יתום״ ורגולציה

הבעיה המרכזית איננה הטכנולוגיה עצמה, אלא היעדר תיעוד לקוד ישן (COBOL, Assembler) שהועבר בין דורות של מתכנתים. שינויים קטנים הופכים למשימות מסוכנות עקב חוסר הבנה של תלותיות וארכיטקטורה. דרישות רגולטוריות כמו GDPR, NIS2 ו-DORA מחמירות את האתגר - خصوصًا בארגונים מסומנים כ״מפעילי תשתית חיונית״ (Operator of Vital Importance) בצרפת או Critical National Infrastructure בבריטניה.

AI גנרטיבית כמכפיל כוח

כלים קיימים לניתוח קוד סטטי מקבלים חיזוק מבינה מלאכותית גנרטיבית:

• יצירת תיעוד אוטומטי - מיפוי תלותיות ופונקציונליות בזמן אמת
• הפקת דוחות התאמה לרגולציה (למשל AI Act האירופי)
• תמיכה במודרניזציה מדורגת ע״י הפשטת מורכבות
• האצת תהליכי בקרת איכות ואבטחה

עתיד המיינפריים: שקיפות במקום החלפה

מומחי Rocket Software מדגישים כי הפתרון אינו קפיצה לענן, אלא בניית יכולות ניהול מבוססות נתונים. כשהמערכת ממופת היטב, ארגונים יכולים:

• לבצע שדרוגים הדרגתיים ללא סיכון פעילות
• לעטוף פונקציות ב-API לשילוב עם מערכות חדשות
• לעמוד בדרישות דיווח תוך דקות במקום שבועות

״המיינפריים נשאר - אבל הדרך לתחזק אותו משתנה מן היסוד״, מסכם דובר החברה.