Modernizzazione applicativa nell'era dell'Agentic AI

Ogni azienda con un patrimonio applicativo consolidato convive prima o poi con lo stesso dilemma: i sistemi che hanno sostenuto la crescita del business per anni diventano, con il tempo, il principale freno alla sua evoluzione. Non è un problema tecnico isolato, ma un rischio trasversale che attraversa sicurezza, conformità, costi e capacità di innovare. Il debito tecnico accumulato, la perdita di know-how interno, l'obsolescenza delle piattaforme e la fine del supporto dei vendor espongono le organizzazioni a vulnerabilità concrete; al tempo stesso, una scarsa manutenibilità e una scalabilità limitata, tecnica e di team, rallentano il time-to-market e fanno accumulare gap funzionali rispetto alla concorrenza. A questo si aggiunge un effetto meno visibile ma altrettanto costoso: la stratificazione del software nel tempo, unita alla difficoltà di reperire personale qualificato su tecnologie datate, fa lievitare progressivamente i costi di esercizio, mentre la rigidità dei sistemi legacy limita l'accesso alle tecnologie emergenti e cristallizza un'esperienza utente ormai superata.  

Una ricerca 2025 degli Osservatori Digital Innovation del Politecnico di Milano su 69 grandissime aziende italiane rileva che il 39% del parco applicativo richiede interventi di modernizzazione.  

La domanda, quindi, non è più se modernizzare, ma quando e come farlo. 

Chi ha guidato progetti di modernizzazione su larga scala sa che il rischio maggiore non è tecnologico, ma metodologico. Quattro sono i nodi che determinano il successo o il fallimento di un percorso di trasformazione. 

Il primo è riscoprire il sistema legacy: recuperare la conoscenza, spesso dispersa o mai documentata, su funzionalità, logiche di business, organizzazione applicativa, modelli dati, stack tecnologico e inter-dipendenze. Nella fase di analisi iniziale basta una comprensione generale di questi aspetti per indirizzare le scelte strategiche; i dettagli si approfondiscono strada facendo. 

Il secondo è affettare l'elefante: per gestire la complessità e minimizzare i rischi, un'applicazione legacy monolitica va scomposta e modernizzata progressivamente, identificando con cura dove tagliare i fili tra i componenti. 

Il terzo è cambiare il motore in volo: il sistema deve continuare a funzionare mentre viene trasformato. Questo richiede solidità, con test rigorosi pre-rilascio su qualità, non regressione e sicurezza e procedure di rollback affidabili; coesistenza tra funzionalità nuove e legacy; e rilasci di tipo canary, con rollout progressivo sugli utenti e periodi di funzionamento in parallelo sotto monitoraggio controllato. 

Il quarto è gestire il cambiamento nel tempo: la modernizzazione di applicazioni core business di grandi dimensioni non è un progetto con una fine definita, ma un percorso continuo, che deve saper accogliere nuove esigenze di business, cambiamenti regolamentari e imprevisti. Una roadmap è utile come riferimento, ma la vera differenza la fa una governance capace di adattare il percorso senza generare entropia né perdere il controllo.

Lungo tutta questa value stream, il modello che in adesso.it chiamiamo Agentic Coding agisce come acceleratore e presidio di qualità, con agenti e automazioni a supporto di ogni fase, dai requisiti alla manutenzione: un ciclo di sviluppo agentico ma sempre supervisionato da un team esperto, capace di ridurre i disservizi, migliorare il time-to-market delle evoluzioni funzionali, sostenere l'evoluzione tecnologica continua, preservare la conoscenza e facilitare la rotazione delle risorse. 

Vale la pena ricordare che il concetto stesso di legacy è una finestra mobile: l'innovazione tecnologica non si ferma, e ciò che oggi è moderno, tra qualche anno sarà a sua volta obsoleto, se non si organizza un ciclo di sviluppo capace di assicurare l'evoluzione continua del nuovo sistema.

Questi principi trovano riscontro in progetti concreti: dalla sostituzione di una piattaforma di e-learning SaaS con una soluzione custom sviluppata da un piccolo team affiancato da agenti AI, con sprint di un solo giorno; alla modernizzazione di una piattaforma di mobile banking, migrata da un monolite Java EE a microservizi Spring Boot e Kafka su Kubernetes, abilitando nuovi servizi di business fin dai primi rilasci in produzione; fino alla trasformazione di una piattaforma e-commerce B2B/B2C e back-office con oltre tre milioni di righe di codice, con un virtual data model per garantire l'allineamento in tempo reale tra vecchio e nuovo sistema, senza disservizi significativi.

Il filo conduttore di questi progetti è sempre lo stesso: la modernizzazione applicativa non è un'operazione tecnica una tantum, ma una capacità organizzativa da costruire, in cui la tecnologia, oggi sempre più potenziata dall'Agentic AI, è messa al servizio di un metodo solido, di una governance flessibile e di un controllo costante su qualità, sicurezza e velocità. Le organizzazioni che sapranno costruire questa capacità trasformeranno il debito tecnico da rischio a leva competitiva.

Quando conviene modernizzare un sistema legacy invece di sostituirlo con SaaS o migrarlo in lift&shift?  

La scelta dipende da due variabili: quanto l'applicazione è specifica per il business rispetto a processi standardizzabili, e quanto il suo impianto tecnologico è già pronto per il cloud. Se i processi sono standardizzabili, conviene il repurchase verso SaaS. Se l'architettura è già cloud-ready, il lift&shift permette una migrazione rapida. Se invece l'applicazione sostiene processi specifici del business con un'impronta tecnologica legacy, la modernizzazione applicativa è l'unica leva capace di produrre una soluzione realmente ottimale.  

Come cambia il make-or-buy con l'Agentic AI?  

L'Agentic AI riduce investimenti, tempi e rischi della modernizzazione applicativa, rendendola più accessibile anche dove in passato il costo avrebbe fatto propendere per una soluzione a pacchetto. Mantiene lo spazio di personalizzazione, riduce il lock-in verso i vendor e aumenta il controllo sui dati, ridisegnando la convenienza relativa delle diverse strategie di trasformazione.  

Cos'è l'Agentic Coding?  

È il termine con cui adesso.it definisce un ciclo di sviluppo agentico ma sempre supervisionato da un team esperto, in cui agenti e automazioni supportano ogni fase, dai requisiti alla manutenzione. Consente di ridurre i disservizi, migliorare il time-to-market delle evoluzioni funzionali, sostenere l'evoluzione tecnologica continua, preservare la conoscenza e facilitare la rotazione delle risorse.  

Quali sono le quattro sfide metodologiche della modernizzazione applicativa?  

Riscoprire il sistema legacy, recuperando la conoscenza spesso dispersa o mai documentata; affettare l'elefante, scomponendo il monolite in componenti modernizzabili progressivamente; cambiare il motore in volo, mantenendo il sistema operativo mentre viene trasformato; gestire il cambiamento nel tempo, con una governance capace di adattare il percorso senza generare entropia.  

Quali sono le quattro fasi del metodo di modernizzazione applicativa?  

Comprendere, progettare, eseguire, gestire e manutenere. Sono macrofasi iterative e parzialmente sovrapposte: si parte dal recupero della conoscenza sul sistema esistente, si definisce l'architettura target e la roadmap, si trasforma il sistema con rilasci incrementali e coesistenza controllata tra vecchio e nuovo, e si assicura continuità ed evoluzione nel tempo. 

Osservatori Digital Innovation, PoliMi School of Management (Politecnico di Milano), ricerca 2025 su un campione di 69 grandissime aziende trend-setter italiane. www.osservatori.net