Przełom w modernizacji kodu dzięki AI
Nowoczesne podejście do migracji kodu umożliwia znaczną redukcję czasu oraz kosztów, jakie wcześniej były związane z manualnym przepisaniem przestarzałych systemów. Rozwiązania oparte na AI są obecnie wdrażane przez czołowe instytucje, co pozwala usprawnić procesy transformacji technologicznej i przyspieszyć wdrażanie innowacji w sektorze IT.
Narzędzie DevGen.AI – efektywność na masową skalę
W ostatnim czasie Morgan Stanley wdrożył DevGen.AI, które w zaledwie kilka miesięcy przetworzyło 9 milionów linii legacy code i wygenerowało specyfikacje zrozumiałe dla programistów. Zastosowanie tego rozwiązania pozwoliło zaoszczędzić 280 000 godzin pracy, co zostało potwierdzone patentem przyznanym w czerwcu 2025 roku. Najważniejszą zaletą narzędzia jest odciążenie specjalistów od powtarzalnych zadań bez konieczności ich zastępowania.
Migracje w Google – optymalizacja na szeroką skalę
Firma Google opublikowała wyniki szeroko zakrojonych migracji kodu, gdzie LLM wygenerował 74% niezbędnych zmian i 69% edycji podczas 39 dużych projektów migracyjnych w ciągu roku. Dzięki temu proces migracji stał się o około połowę szybszy. Dodatkowe narzędzia Google pozwoliły skrócić czas konwersji typów w kodzie (np. int32→int64) z dwóch lat do jednego roku, z czego 70% kodu zostało wygenerowane przez AI.
Agentic AI – przyszłość zautomatyzowanych migracji
Coraz więcej przedsiębiorstw, takich jak Mistral, New Relic i Snyk, wdraża podejście agentowe, znane jako agentic AI. Zautomatyzowane agenty nie tylko generują kod, lecz także sprawdzają jego bezpieczeństwo, uruchamiają procesy migracji oraz walidują wyniki. Według analityków Gartnera, 40% takich projektów nie osiągnie sukcesu, ale pozostałe przyniosą wymierne korzyści biznesowe i technologiczne.
Naukowe benchmarki i narzędzia open source
Postęp w dziedzinie migracji kodu wspieranych przez AI znajduje odzwierciedlenie w wynikach eksperymentów naukowych. LLMigrate osiąga 85% skuteczności w migracjach C→Rust, zachowując przy tym bezpieczeństwo pamięci. CODEMENV to benchmark 922 przypadków migracji Python/Java, gdzie GPT-4o uzyskał wynik 44%. Code Reborn pozwala na migrację COBOL→Java z 93% dokładnością, przy jednoczesnym uproszczeniu kodu o 35%.
Nowe style pracy programistów – vibe coding
Pojęcie vibe coding, wprowadzone przez Andreja Karpathy’ego, odnosi się do pracy w kreatywnym „flow”, gdzie programista współpracuje z LLM w iteracyjnej pętli generowania i recenzowania kodu. Takie podejście jest szczególnie efektywne przy szybkich prototypach, choć wymaga dodatkowej ostrożności w przypadku produkcyjnych systemów, aby uniknąć błędów i luk bezpieczeństwa.
Wnioski z wdrożeń AI w migracjach
Zastosowanie AI pozwala uzyskać znaczące skrócenie czasu migracji oraz automatyzację ręcznych zadań, jak pokazały przypadki Morgan Stanley czy Google. Równocześnie, ręczna walidacja kodu pozostaje kluczowa dla zapewnienia bezpieczeństwa i jakości. Edukacja i szkolenia w zakresie AI nabierają coraz większego znaczenia w kontekście nowych workflowów, takich jak agentic AI oraz vibe coding.
Praktyczne porady wdrożeniowe
Warto rozpocząć migrację od precyzyjnego zdefiniowania jej zakresu, np. refaktoring API lub zmiany architektury. Iteracyjne wykorzystanie LLM‑ów – generowanie kodu, testowanie i recenzowanie – pozwala minimalizować ryzyko błędów. Kluczowe pozostaje wprowadzenie automatycznej walidacji CI/CD oraz manualnej kontroli kodu, szczególnie w newralgicznych fragmentach. Dodatkowo, należy zadbać o bezpieczeństwo i zgodność ze standardami dzięki narzędziom takim jak Snyk, a także przygotować się na aktualizacje agentów oraz samych metod migracji.
