AIによるレガシーITモダナイゼーションは経済性の試験に直面

モダナイゼーションは未完の課題

組織は数十年にわたり古い技術環境のモダナイゼーションに取り組んできた。メインフレームなどのレガシーシステムは、Webサービス、マイクロサービス、仮想化、クラウド、x86ベースのWindowsおよびLinuxサーバーを通じて移行・改修され、新しいインフラと共存してきた。それでもモダナイゼーションは高コストで遅く、終わりのない作業と見なされている。

現在、ベンダーはエージェント型AIが調整と自動化を提供すると約束している。しかしZDNETの分析が引用する証拠は、提案がまだ初期段階で、ビジネス上の根拠が自動的に成立するわけではないことを示している。

核心はAIが参加できるかではなく、遅延、コスト超過、運用改善の限定性、価値の不明確さという課題を変えられるかどうかだ。

導入はまだ限定的

ZDNETは、ITサービス企業Kyndrylが2000人の上級IT意思決定者を対象に実施した調査を引用した。エージェント型AIをモダナイゼーションに使っていると答えたのは10%だけだった。

レガシー環境の更新は単純な技術置換ではない。アプリケーション、運用、依存関係、停止できない重要システムが関わることがある。新しいツールは一部を支援できても、重要システムを変更する際の選択を自動的に解決するわけではない。

既存の成果は一様でない

ZDNETによると、モダナイゼーションを進める組織の約半数がIT運用の改善を報告した。イノベーションの成果を報告したのは半数未満で、18%は価値が限定的または不明確だったと答えた。

ほぼ半数がスケジュール遅延とコスト超過も報告しており、エージェント型AIに高い基準を課している。

AIは統合層として提案される

AIエージェントは、アプリケーション、インフラ、チーム間の作業をつなげる可能性がある。しかし、連携だけでは経済性を証明できない。プロジェクトは使用したツールではなく、導入後の成果で評価する必要がある。

技術リーダーの実務的な検証

• モダナイゼーションによってIT運用は改善したか。
• 新しい技術構成だけでなく、イノベーションを実現したか。
• 遅延とコスト超過を減らせたか。
• 明確な価値を特定できるか。

エージェント型AIは連携を生み出す可能性があるが、その経済性は技術の登場ではなく成果によって示されなければならない。

この記事はZDNETの報道に基づいている。原記事を読む。