利用生成式AI加速主机应用程序现代化
内容提要
许多企业面临主机现代化的挑战，技术债务和人才短缺是主要障碍。IBM watsonx Code Assistant for Z利用AI加速主机应用程序现代化，通过三个步骤帮助开发人员将COBOL代码引入应用程序现代化生命周期。
延伸解读
人才短缺：主机现代化的真正瓶颈
文章指出，主机现代化的最大障碍并非COBOL语言本身，而是人才断层。许多经验丰富的COBOL专家即将退休，而新一代计算机科学毕业生更倾向于学习Java等新语言，对主机开发缺乏兴趣。这种人才短缺导致企业难以维护和更新遗留系统，进而拖延现代化进程。因此，企业在规划现代化时，需同时考虑人才储备和技能转型，而非单纯依赖技术工具。
生成式AI的局限与针对性训练的价值
文章提醒，通用大语言模型存在“幻觉因素”，可能生成看似合理但不准确的内容，在关键业务工作流中风险极高。例如，ChatGPT曾引用虚构的法律判例。因此，将生成式AI用于代码转换时，必须依赖针对特定领域（如COBOL到Java）训练和调优的模型。IBM watsonx Code Assistant for Z正是基于COBOL-to-Java转换数据训练的，结合规则流程，以降低错误风险，确保转换的可靠性。
三步走：从发现到转换的现代化路径
文章详细介绍了利用AI加速主机现代化的三个步骤：发现、重构和转换。发现阶段通过清点程序并绘制架构流程图，帮助开发者识别依赖和死代码；重构阶段将单体COBOL代码拆分为模块化业务服务组件，降低耦合；转换阶段利用生成式AI将COBOL组件转换为Java类，实现面向对象和关注点分离。这一路径使主机应用能够融入敏捷开发和持续交付流程，提升业务敏捷性。
Q&A
为什么主机现代化这么难推进？主要障碍是什么？
主要障碍是技术债务和人才短缺。许多主机专家即将退休，而新一代计算机科学毕业生更倾向于学习Java等新语言，导致COBOL人才青黄不接。此外，COBOL代码经过多年修改，程序间相互交织，依赖关系复杂，使得变更管理非常困难。
COBOL语言本身复杂吗？为什么现代化延迟不能怪COBOL？
COBOL语言本身并不复杂，它命令精简，新一代开发者学习起来并不困难。现代化延迟的主要原因不是语言复杂，而是历史遗留问题：多年来开发者不断添加逻辑和循环，导致代码整体耦合，难以拆分和更新，加上人才短缺，才使得现代化进程缓慢。
生成式AI在主机现代化中有什么风险？
生成式AI存在“幻觉因素”，即模型可能给出看似合理但不准确的结果。例如，ChatGPT曾引用虚构的判例法。在关键业务工作流中，如果依赖通用大语言模型生成代码，可能无法保证功能完整性，因为业务应用的功能完整性高度依赖于AI模型训练所用的机器学习数据。
IBM watsonx Code Assistant for Z 是如何加速主机现代化的？
该解决方案结合基于规则的流程和生成式AI，通过三个步骤加速现代化：发现、重构和转换。它使用针对COBOL到Java转换训练和调优的生成式AI模型，帮助开发人员完成应用程序发现、自动重构和COBOL到Java的转换，从而减少现代化的工作量和成本。
主机应用程序现代化的三个步骤具体是什么？
三个步骤是：1. 发现：清点主机上所有程序，绘制架构流程图，识别依赖和死胡同。2. 重构：将单体代码拆分为模块化业务服务组件，解耦命令和数据。3. 转换：利用生成式AI将COBOL程序组件转换为Java类，实现真正的面向对象编程，让多个团队可以并行敏捷工作。
生成式AI如何帮助资源有限的组织克服现代化障碍？
针对企业设计的生成式AI模型（如IBM watsonx Code Assistant for Z）可以减少现代化所需的工作量和成本。对于拥有数千行代码的已知平台应用，这些模型是理想的训练场。即使资源有限，生成式AI也能帮助团队清除现代化障碍，增强新主机开发人员的能力，从而在关键核心业务应用上显著提升敏捷性和弹性。
