איך להתמודד עם המחסור במומחי COBOL באמצעות GenAI

כישורי השימוש בשפת COBOL הולכים ונכחדים מן העולם. אלו הן חדשות רעות למגזר הממשלתי, לענף השירותים הפיננסיים, לחברות תיירות, תחבורה וטלקום ולארגונים אחרים שמנהלים את תשתיות ה-IT המרכזיות שלהם על גבי מחשבי מיינפריים. הצרכנים התרגלו לחוויית שירות חלק ללא תקלות בעת שהם מבקשים להיעזר בשירותים ממשלתיים, לבצע תשלום בכרטיס, או להזמין חופשה. זה פשוט עובד, זה היופי של המיינפריים. אולם מאחורי הקלעים, האמינות והאבטחה של המיינפריים מתבססות על מיליארדי שורות קוד COBOL בנות עשרות שנים, או שפות תכנות ישנות אחרות כמו PL/I  ו-RPG עבור מערכות יבמ, ורבים מהאנשים שיכולים לכתוב, לתקן ולעדכן את הקוד הזה מתקרבים לגיל פרישה.

הקשר הבסיסי בין COBOL ושפות תכנות מהדור הקודם לשפות חדשות יותר כמו Java או C++ דומה ליחס בין לטינית לשפות רומיות מודרניות. לשפות החדשות שורשים רבים בשפת המורשת הקדומה. אולם העובדה שאתה יכול לדבר צרפתית אינה אומרת שיש לך את היכולת לפענח את הטקסטים הקלאסיים של רומא העתיקה. יש צורך בתרגום, גם בטקסט וגם בהקשר. בינה מלאכותית יוצרת,  GenAI – יכולה להאיץ את התהליך הזה, אולם היא זקוקה להנחיה ופיקוח של מומחים אנושיים, ועל כן ארגונים חייבים לנקוט פעולה כעת, בעת שהם נאבקים למלא את שורות מומחי ה-COBOL.

להלן חמש דרכים שבאמצעותן ניתן למתן את משבר מומחי ה-COBOL באמצעות GenAI:

תרגום COBOL לשפות תכנות מודרניות יותר – דור חדש של מומחי COBOL יכול להשתמש ב-GenAI כדי לתרגם קוד COBOL לשפות כמו Java או ++C. שימוש מושכל ב-GenAI יכול לסייע לארגונים להפוך את התרגום לאוטומטי, וליצור יותר עקביות ואמינות בתהליך זה, שבתנאים אחרים יכול להיות ארוך, מורכב ועתיר עבודה.

הפקת תיעוד טכני – מומחים יכולים גם להנחות את הGenAI ליצור תיעוד טכני עבור תוכנות COBOL  מדור קודם. עניין זה קריטי לתפעול מיינפריים, שכן תיעוד של קוד חיוני ישן יותר הוא לרוב דל או לא קיים. דבר זה הופך לבעיה כשמגיע הזמן לחדש את מערכות ה-IT כדי לאפשר פונקציות חדשות, ולאפשר עבודה עם פלטפורמות התומכות בענן.

זיהוי יחסי תלות – סיווג ומיון המרכיבים במבנה הבקרה הסבוך של מערכות COBOL עלול להציב אתגרים רציניים ולגרום לעיכובים יקרים. עיכובים כאלה יכולים להשפיע, למשל, על כושר התחרותיות של בנקים, שצריכים להציע ללקוחות שירותים חדשים או להתאים ריביות. אולם GenAI יכולה לסייע למפתחים "לפרק לגורמים" או לבצע הנדסה-לאחור של מערכות ישנות, כדי לזהות תלות בין מודולים ובסיסי קוד שונים ולקבוע גישות לתהליך המודרניזציה בצורה מדויקת וקלה יותר.

"השילוב בין מומחיות COBOL ושליטה ב-GenAI יעשה את ההבדל בין ארגון משגשג לארגון שמנסה לשרוד"

המלצה על פתרונות מעשיים – GenAI יכולה לספק המלצות לעדכון ולשיפור איכות הקוד והארכיטקטורה. יישום אלגוריתמי GenAI על קוד מדור קודם מאפשר למתכנתים לחסוך זמן ולשלוט בעלויות תוך כדי תחזוקה, שכתוב והנדסה מחדש של מערכות מבוססות COBOL – בפחות מאמץ.

שימוש בבינה מלאכותית כדי להפיק יותר מהפוטנציאל הגלום במיינפריים – שילוב בין מומחיות אנושית לטכנולוגיות AI יאפשר לארגונים להאיץ את יוזמות המודרניזציה של המיינפריים שלהם, ולנצל טוב יותר את מלאי הנתונים שלהם. מומחיות COBOL תהיה המפתח להבנת ההיגיון העסקי של חברה, בעוד ש-AI ,איץ משימות יצירת קוד עם מספר מועט יותר של שגיאות.

כדי לשמור על המשכיות עסקית ולהגן על ההשקעות בתשתית ה-IT שלהן, חובה על ממשלות ותעשיות של תשתיות קריטיות למצוא דרכים חדשות להפיק את המרב מהמיינפריים שלהן. בהיעדר כוח אדם מיומן משלהם, ארגונים אלה יזדקקו לשותפים מהימנים, שיביאו מומחיות טכנית ועסקית לפרויקטים שלהם. בין אם מדובר באופטימיזציה של קוד קיים, שילוב בין מערכות חדשות ומערכות מדור קודם, חיזוק אבטחת הסייבר או תחזוקה כללית ופתרון תקלות, השילוב בין מומחיות COBOL ושליטה ב-GenAI יעשה את ההבדל בין ארגון משגשג לארגון שמנסה לשרוד.

הכותב הוא מנכ"ל קינדריל ישראל.