从遗留到前沿：AI 如何重写现代化的规则

2025-09-13

执行摘要

遗留系统仍是大多数企业的“心脏”。它们处理工资、管理物流、维护客户记录。然而，这些系统也在拖慢创新、阻碍集成，并吞噬 IT 预算。传统的现代化项目常常因周期长、成本高、风险大而臭名昭著，结果往往是半途而废或成本失控。

人工智能（AI）正在改写这一故事。通过自动化系统分析、识别冗余、预测风险，甚至提出现代化路径，AI 让现代化从赌博变成了一场有指导性的过程。拥抱 AI 的企业架构师能够降低成本、提升敏捷性，并为长期以来抗拒变革的复杂系统环境带来清晰度。

引言：现代化的两难困境

每位 CIO 都清楚这一悖论：创新需要灵活性，但企业的核心——ERP 系统、大型机、几十年的应用程序——却极不灵活。替换它们就像做开胸手术，而维持它们每年耗费数十亿美元。无所作为则会暴露企业于越来越大的风险：供应商锁定、合规失败、竞争力丧失。

企业架构师正处在这场两难的中心，被期望同时交付稳定性与转型。过去，现代化意味着数月的人工清查、依赖关系映射和痛苦的权衡，且数据总是不完整。

AI 提供了另一条路径。借助机器学习和自然语言模型，架构师现在可以揭示技术债务、分析代码库、模拟下游影响，甚至生成现代化选项。与其被动应对问题，他们可以以前所未有的精度、速度和前瞻性引领变革。

定义：AI 驱动的现代化与合理化

两个关键术语：

• 现代化（Modernization）：升级遗留系统以满足当今的业务和技术需求。

• 合理化（Rationalization）：评估和优化组合，通过退役、整合或重新平台化来提升价值。

AI 支持两者的实现：

• 代码分析：机器学习模型扫描遗留代码，识别模块化程度、漏洞和重构潜力。

• 使用模式识别：AI  挖掘访问日志和使用数据，标记低利用或冗余的应用。

• 影响预测：预测变更在 API、数据管道和业务流程中的连锁反应。

• 自动化推荐：建议对每个系统进行重托管、重构、替换或退役。

思维转变：现代化不再是一次性的英雄式努力，而是一个系统化、数据驱动的过程。

为什么 AI 驱动的现代化至关重要

企业每年花费数十亿美元维护可能冗余、存在风险或与业务战略不符的系统。AI 带来的是可见性、精准度和速度：

• 组合透明度：在数小时内就能知道哪些系统真正有价值，哪些只是累赘。

• 决策支持：将现代化路径与业务成果和风险画像相对齐。

• 成本优化：精准识别退役或迁移候选，削减运行成本。

• 风险缓解：为每个应用量化“遗留风险评分”，涵盖安全漏洞、支持状态和合规风险。

正如《企业架构评审 2024》指出的那样：“AI 不仅加速了现代化，还让它更具战略性。”

关键主题：系统演进的智能方法

1. 应用组合智能
   AI 引擎根据使用情况、业务价值和技术健康状况为应用打分。
   示例：LeanIX  或 CAST Highlight 标记出那些成本高但价值低的系统。

2. 代码库评估与重构
   大型语言模型（LLM）和静态分析工具可扫描数百万行 COBOL 或 Java 代码，识别死代码、重复代码或适合重构的模块。
   洞察：AI  发现技术债务模式的速度远超人工审查。

3. 影响模拟与变更传播
   在触及核心平台之前，AI 模型模拟对数据管道、API  和业务流程的下游影响。
   领导力应用：用这些模拟向高管呈现清晰、量化的风险场景。

4. 现代化路径推荐引擎
   AI 会基于企业战略和约束条件，推荐是重托管、重平台化、重构还是退役。
   最佳实践：将业务优先级和合规政策输入模型，获得有上下文的输出。

5. 遗留风险评分
   每个应用都会被分配一个分数，反映其漏洞、过时组件和支持风险。
   应用场景：基于风险等级而非系统年龄来确定优先次序。

将洞察转化为行动

企业团队的组织举措

1. 采用 AI 增强工具
   如 CAST Highlight、LeanIX  和 CodeLogic 等工具已提供用于组合分析和代码扫描的 AI 模块。

2. 设定现代化标准
   定义明确的标准（业务关键性、技术可行性），并让 AI 按照这些标准对应用排序。

3. 集成 EA 与 DevOps
   AI 洞察应直接进入流水线，使现代化计划能够衔接执行。

4. 架构师与数据科学家协作
   跨职能合作确保输出既技术有效，又战略相关。

5. 闭合反馈回路
   使用后现代化指标（如成本节省、性能改进）来重新训练和优化 AI 模型。

案例小品：从黑箱到蓝图

一家北美银行维护着 1,200 多个应用，其中许多缺乏文档。现代化决策随意，常由供应商压力或突发危机驱动。

引入 AI 驱动的组合分析后：

• 银行发现 27% 的应用用户不足 10 人。

• 风险评分揭示了遗留支付模块中的关键安全漏洞。

• 自动化建议指出 40% 的组合可以整合或退役。

两年内，IT 成本每年减少 3,500 万美元，现代化周期从数年缩短到数月。高管首次能够看到并信任一份数据驱动的路线图。

企业架构师领导者的自我反思

• 我是否真正清楚哪些遗留系统在创造价值，哪些只是在消耗资源？

• 我的现代化计划是基于证据还是直觉？

• 本季度我能否在非关键系统上安全地试点一种 AI 工具？

结论：将遗留转化为杠杆

遗留系统不必成为负担。借助 AI，它们可以变得透明、可量化、可优化。企业架构师如今能够凭借证据而非猜测来切除数十年的技术债务。

数字化转型的下一个前沿不只是构建新系统，而是对旧系统做出智能决策。

结论清晰：遗留并不定义过去。借助 AI，它将定义未来。

REFRENCES

• Applying AI – AI enables incremental, low-risk legacy modernization. Read here

• CIO Dive – AI tools are easing code refactoring and data migration challenges. Read here

• Deloitte Insights – Three AI approaches: rethink, reengineer, reimagine. Read here

• Booz Allen Hamilton – AI modernizes government legacy systems with scalable solutions. Read here

• G2 – AI drives efficiency in code conversion, data migration, and automation. Read here

• Pega – AI accelerates requirements, data ingestion, and migration for modernization. Read here

• TechRadar Pro – Generative AI clarifies and simplifies mainframe modernization. Read here

• TechRadar Pro – AI enhances mainframe resilience with automation and prediction. Read here

• WSJ/Deloitte – AI reduces technical debt and speeds modernization. Read here

• To The New – Generative AI provides a roadmap for agile system transformation. Read here