מודרניזציה של ה-Legacy: איך AI מציל את מערכות הבנקאות והביטוח הישנות

מ-COBOL לענן: איך להשתמש בבינה מלאכותית כדי לשדרג את "הברזלים" הכבדים בלי לקחת סיכונים מיותרים (Original Research)

^{עדכון אחרון: דצמבר 2025}

למי זה מתאים: מנהלי מערכות מידע (CIO), ארכיטקטים ראשיים (Chief Architects), וסמנכ"לי טכנולוגיות (CTO) בארגוני אנטרפרייז.
החזר השקעה (ROI) צפוי: קיצור פרויקטי מיגרציה מ-5 שנים ל-18 חודשים, חיסכון של 70% בעלויות התחזוקה של ה-Mainframe, ומניעת קריסת ידע עקב פרישת מומחים ותיקים.
השורה התחתונה (The Bottom Line):
הבנקים וחברות הביטוח הגדולות בעולם עדיין רצים על קוד שנכתב בשנות ה-70 (COBOL/PL1). הבעיה: המתכנתים שמבינים את הקוד הזה יוצאים לפנסיה, והצעירים לא מוכנים לגעת בו. עד כה, שכתוב המערכות (Rewrite) היה פרויקט מסוכן שנגמר לרוב בכישלון. ב-2025, ה-GenAI שינה את המשוואה: מודלים של שפה יודעים "לקרוא" קוד עתיק, להבין את הלוגיקה העסקית שמאחוריו, ולכתוב אותו מחדש ב-Java או Python מודרניים, בדיוק ומהירות שאדם לא יכול להתחרות בהם.

תובנות מרכזיות (Key Takeaways):

• ארכיאולוגיה דיגיטלית: הבעיה הגדולה ביותר היא לא התרגום, אלא התיעוד. מערכות Legacy הן "קופסה שחורה". ה-AI יודע לייצר תיעוד (Documentation) אוטומטי שמסביר מה הקוד עושה.
• בדיקות אוטומטיות: המפתח להצלחה הוא יצירת טסטים. ה-AI מייצר תסריטי בדיקה (Unit Tests) שמבטיחים שהקוד החדש מתנהג בדיוק כמו הישן, מה שמפחית דרמטית את הסיכון להשבתה.
• הכלאה (Co-existence): לא חייבים להחליף הכל בבת אחת. ניתן להשתמש ב-AI כדי לבנות "מעטפת API" סביב המערכת הישנה, ולאפשר לה לדבר עם העולם הדיגיטלי החדש.

הפצצה המתקתקת בחדר השרתים: למה זה דחוף עכשיו? (The Legacy Trap)

עלות תחזוקת ה-Mainframe מזנקת מדי שנה, והחוב הטכני (Technical Debt) חונק את החדשנות. ארגון שרוצה להשיק אפליקציה חדשה ללקוחות, מגלה שהוא צריך חצי שנה רק כדי לבצע שינוי קטן במערכת הליבה.
בנוסף, הסיכון התפעולי הוא קיומי: מספיק שמתכנת COBOL אחד יחלה, ומערכת הסליקה של הבנק עלולה להיעצר. ה-AI הוא כרגע חבל ההצלה היחיד שמאפשר לגשר על פער הדורות הטכנולוגי הזה בזמן סביר.

זווית מומחה: תובנה מאת ד"ר יניב שנהב
"לשכתב קוד ישן זה כמו לנסות להחליף מנוע למטוס בזמן טיסה. עד היום, ארגונים פחדו לגעת בליבה והעדיפו לבנות טלאי על טלאי. ה-GenAI מאפשר לנו לבצע 'הנדסה לאחור' (Reverse Engineering) בטוחה. הוא לא רק 'מתרגם' את השפה, הוא מפרק את ה'ספגטי' של הקוד ללוגיקה עסקית ברורה. זה מאפשר למנהלים לקבל בחזרה את השליטה על הנכסים הדיגיטליים שלהם, שהיו בני ערובה של קוד בן 40 שנה."

— ד"ר יניב שנהב, מנכ"ל IIAI, מומחה למנהיגות ופיתוח ארגוני.

ניתוח עומק: תהליך המודרניזציה המבוסס AI (AI-Driven Refactoring)

התהליך המודרני אינו "זבנג וגמרנו", אלא תהליך איטרטיבי:

1. הבנה (Discovery): מודל ה-AI סורק מיליוני שורות קוד, ממפה את התלויות (Dependencies) ומייצר הסבר בשפה טבעית על כל פונקציה.
2. בידוד (Isolation): ה-AI מזהה "איים" של לוגיקה שניתן לנתק ולשדרג בנפרד (Microservices extraction).
3. המרה (Transpilation): תרגום הקוד לשפה מודרנית, תוך אופטימיזציה והסרת קוד מת (Dead Code).
4. אימות (Validation): הרצת בדיקות השוואתיות בין הקלט/פלט של המערכת הישנה והחדשה כדי להבטיח זהות מוחלטת.

מבט על הנתונים (Exploring the Data: A 360° View)

• הזווית הפיננסית (Financial Impact): דוח של IBM ל-2025 חושף כי פרויקטי מודרניזציה הנעזרים ב-GenAI עולים כ-40% פחות מפרויקטים ידניים, ומצמצמים את עלויות ה-MIPS (יחידות עיבוד במיינפריים) ב-50% בשנה הראשונה.
• הזווית האסטרטגית (Strategic Insight): המעבר לענן מאפשר גמישות (Scalability) שלא הייתה קיימת בברזלים. בנקים שעברו לענן יכולים להשתמש ב-AI כדי להציע הלוואות בזמן אמת, בעוד שבנקים מסורתיים מוגבלים על ידי זמן העיבוד הלילי (Batch Processing).
• הזווית הישראלית (The Israeli Angle): המגזר הפיננסי בישראל (בנקים, חברות ביטוח וגופים מוסדיים) נשען בכבדות על מערכות AS/400 ו-Mainframe. הסטארט-אפים הישראלים בתחום ה-Code Migration (כמו Hodgepodge או פתרונות של Amdocs) הופכים את ישראל למעבדת ניסויים עולמית למודרניזציה חכמה [1].

המדריך המעשי לשדרוג מערכות הליבה (The Practical Playbook)

איך ניגשים לפרויקט כזה בלי לגרום לקריסה?

1. שלב 1: תיעוד אוטומטי (Documentation First) (אחריות: ארכיטקט ראשי)
   אל תכתבו שורת קוד אחת לפני שאתם מבינים מה יש לכם. הריצו כלי AI (כמו GitHub Copilot Enterprise או כלים ייעודיים ל-Legacy) כדי לייצר "ויקי" עדכני של המערכת הקיימת.
2. שלב 2: אסטרטגיית Strangler Fig (אחריות: CTO)
   אל תנסו להחליף הכל בבת אחת ("Big Bang"). החליפו רכיב אחד קטן ושולי יחסית, העבירו אותו לענן, ורק כשזה עובד – המשיכו לרכיב הבא. ה-AI מצוין בזיהוי ה"תפרים" הנכונים לחיתוך.
3. שלב 3: אדם בוחן מכונה (Human Review) (אחריות: QA/Dev)
   ה-AI עלול לעשות טעויות לוגיות עדינות. כל שורת קוד מתורגמת חייבת לעבור Code Review על ידי מפתח בכיר, והרצה של אלפי תסריטי בדיקה אוטומטיים.
4. שלב 4: שימור הידע (Knowledge Transfer) (אחריות: HR/R&D)
   השתמשו בתהליך כדי להכשיר את הדור הצעיר. כשה-AI מסביר את הקוד הישן, תנו למפתחי הג'וניור לקרוא את ההסברים וללמוד איך הליבה העסקית עובדת.

שאלות נפוצות (Common Questions)

• האם ה-AI יכול לתרגם 100% מהקוד אוטומטית?
  לא. כיום מגיעים ל-80%-90% אוטומציה. ה-10% הנותרים הם המקרים המורכבים והייחודיים ביותר, שדורשים התערבות ידנית של מומחים.
• האם הקוד שה-AI מייצר הוא קוד איכותי?
  הוא בדרך כלל קוד "עובד", אבל לא תמיד "יעיל" או "יפה". לכן נדרש שלב של Refactoring (שיפור מבנה הקוד) לאחר התרגום הראשוני.
• האם זה בטוח מבחינת אבטחת מידע?
  שימוש במודלים פרטיים (שלא משתפים מידע החוצה) הוא חובה. יתרה מכך, המעבר לשפות מודרניות בדרך כלל משפר את האבטחה, כיוון שהוא מאפשר להשתמש בכלי הגנה מודרניים שלא קיימים ל-COBOL.

סיכום (Conclusion)

מודרניזציה של מערכות Legacy הפכה מחלום רחוק לאפשרות מעשית. ה-AI הוא ה"מתורגמן" האולטימטיבי שמאפשר לארגונים להשתחרר מכבלי העבר. מי שינצל את ההזדמנות הזו, יהפוך לארגון דיגיטלי וזריז. מי שימשיך לפחד מה"קופסה השחורה", יגלה שהתחזוקה שלה הופכת ליקרה יותר מהערך שהיא מייצרת.

הצעד הבא שלך (Your Next Step)

מתמודדים עם מערכות ליבה מיושנות ומחסור במומחים? המכון הישראלי לבינה מלאכותית מציע ייעוץ אסטרטגי לבחינת כדאיות מודרניזציה, בחירת הכלים המתאימים לניתוח הקוד הקיים, ובניית מפת דרכים (Roadmap) בטוחה למעבר לענן.

• טלפון: 072-2500344
• אתר: www.iiai.co.il
• לקריאה נוספת: מיומנויות העתיד: סילבוס ההכשרה שכל סמנכ"ל משאבי אנוש חייב להכיר

מקורות (Bibliography)

• [1] IBM Institute for Business Value (2025). Accelerating Mainframe Modernization with Generative AI.
• [2] Gartner (2025). Hype Cycle for Application Modernization and Migration.
• [3] McKinsey & Company (2025). Rewiring the Enterprise: AI’s Role in Technical Debt Reduction.
• [4] AWS Migration Blog (2025). Refactoring Legacy Code at Scale with Amazon Q Developer.