最新研究显示，38%的技术领导者担心当前数据库无法满足未来需求，但大多数人未采取行动，往往在危机发生后才反应。尽管三分之一的领导者对现有云数据库满意，但对未来的AI/ML工作负载感到不安。成本问题也突出，35%的人希望提高性能但受预算限制。领导者们通常在危机驱动下做出迁移决策，而非主动寻求更高效的解决方案。

在逆向工程中，AI帮助重建遗留系统的功能规范，解决了分析瘫痪的问题。通过多层次的方法，结合用户界面、数据库和二进制文件，确保了功能提取的准确性。这一过程展示了如何将“黑箱”系统转变为现代化蓝图，促进了迁移决策。