Cum IA-ul OpenAI salvează băncile de costurile exorbitante ale modernizării sistemelor vechi

Sistemele vechi, o povară de miliarde?

Băncile se luptă cu o dilemă veche: cum modernizează infrastructura tehnologică fără să piardă bani sau să paralizeze operațiunile?

Pe măsură ce modelele de inteligență artificială devin capabile să interacționeze cu interfețele grafice la fel de bine ca un om, instituțiile financiare caută o scapare de la sistemele lor centrale, adesea vechi de decenii.

Nu e vorba doar de estetică software, ci de supraviețuire într-un mediu digitalizat rapid.

GPT-6 Astra, noul asistent digital!

Problema stă în arhitectura „legacy”.

Sistemele care gestionează soldurile, împrumuturile și plățile au fost codificate în era pre-internet, când interoperabilitatea nu exista. Aplicațiile moderne nu vorbesc limba acestor baze de date vechi.

Până acum, managerii de tehnologie aveau doar două opțiuni scumpe: înlocuirea completă a nucleului de sistem (un proces de cinci ani, cu costuri de sute de milioane de dolari) sau construirea unor „punți” de conectare personalizate, lente și greu de întreținut.

COBOL, limbajul care nu moare?

Acum apare o a treia cale: agenții de IA care „văd” ecranul și acționează pe el, eliminând nevoia de reîngroare a conductelor de date.

OpenAI a anunțat recent disponibilitatea modelului GPT-6 Astra, specializat în utilizarea autonomă a computerului.

Acesta poate citi afișaje, completa formulare, actualiza registre și naviga între programe prin clicuri și tastare, imitând fluxul de lucru al unui angajat. Performanțele sunt remarcabile: pe benchmark-ul offline OSWorld 2.0, Astra a obținut un scor de 72,6%, finalizând sarcinile în aproximativ 40 de minute. Ca comparație, predecesorul său, GPT-5.6 Sol, a înregistrat 65,7%, necesitând circa 75 de minute pentru aceleași operațiuni.

Deși progresul este evident, cele mai avansate modele de AI încă nu reușesc să finalizeze de la început la sfârșit decât puțin peste o treime din joburile lungi și realiste, conform datelor din iunie.

Eșecuri costisitoare ale migrațiilor!

Contextul istoric al acestor sisteme vechi este surprinzător de persistent. Limbajul de programare COBOL, apărut în 1959, continuă să ruleze aproximativ 95% din tranzacțiile efectuate la bancomatele din Statele Unite. Miliarde de miliarde de linii de cod COBOL rămân active în producție în sectoare precum finanțele, aviația și administrația publică. Conform estimărilor companiei de servicii IT DXC, citate de Amazon Web Services, peste 40% dintre bănci își operează încă nucleele pe bază de COBOL, iar 45 dintre cele 50 de bănci majore din lume depind de aplicații mainframe pentru operațiuni critice.

Înlocuirea acestor infrastructuri este adesea un maraton plin de riscuri.

Un exemplu emblematic este Commonwealth Bank din Australia, al cărui proiect de înlocuire a nucleului a durat cinci ani și a depășit suma de 1 miliard de dolari australieni, conform raportărilor din 2012.

Flexibilitatea agenților AI?

Un alt caz instructiv este cel al băncii britanice TSB, care a migrat către o nouă platformă în aprilie 2018. Rezultatul a fost haotic: mulți dintre cei 5,2 milioane de clienți și-au pierdut accesul la serviciile bancare.

Autoritatea Britanică de Reglementare Financiară (FCA) și Autoritatea de Reglementare Prudențială (PRA) au amendat banca cu 48,65 milioane de lire sterline în 2022, subliniind că a trebuit să treacă opt luni până când clienții au redobândit accesul normal la conturile lor.

Diferența crucială dintre automatizarea robotică tradițională și noua generație de agenți AI este flexibilitatea.

Goldman Sachs testează „colegii digitali”!

Roboții software, cunoscuți sub denumirea de automatizare robotică a proceselor (RPA), funcționează pe scripturi fixe; dacă un buton se mută sau aspectul ecranului se schimbă, robotul se blochează.

În schimb, AI-ul de tip „computer-use” analizează ecranul, ia decizii autonome și se adaptează la modificările interfeței. Mai multe gigante ale tehnologiei, inclusiv OpenAI, Anthropic, Google și Amazon, oferă acum astfel de agenți.

Pentru o bancă, acest lucru înseamnă că un agent digital poate lua locul angajatului la birou, extrăgând datele din terminalul vechi și le introduse în sistemul nou, fără a necesita o integrare tehnică complexă între cele două.