Anthropic公司近日表示，其AI平台Claude能够帮助复杂的COBOL系统在未来长期运行，但这一进展可能引起IBM等传统供应商的不满。

现代化改造COBOL系统曾是一项成本高昂且劳动密集的工程，传统上需要大量顾问团队花费数月甚至数年来梳理工作流程、记录依赖关系并厘清数十年来积累的业务逻辑。全球仍有数千亿行COBOL代码在生产环境中运行，支撑着银行、政府和航空等关键系统，但掌握相关知识的开发人员日益稀缺。

Anthropic认为，AI可以自动化过去消耗大量人力的探索阶段。例如，Claude Code等工具能够映射数千行COBOL代码的依赖关系，追踪模块间的数据流，并记录当前员工已不再主动记忆的工作流程。这些自动化过程可以识别风险、隔离紧密耦合的组件，并标记重复或可能脆弱的代码。

通过分析这些结构和功能关系，AI可以根据技术风险、业务价值和组织优先级，确定哪些组件应优先进行现代化改造。一旦确定优先级，AI可以生成初步功能测试，以验证迁移后的代码是否与遗留系统产生相同的输出。随后，人工团队决定这些自动化测试是否足够，哪些场景需要手动验证，以及必须保持哪些性能基准。

现代化改造以增量方式进行，每个模块在进一步更改前都经过测试和验证。AI工具可以将COBOL逻辑转换为现代语言，围绕遗留组件创建API包装器，并构建允许新旧代码并排运行的脚手架。这降低了大范围故障的风险，并使组织能够推进复杂的现代化项目。

AI还提供关于潜在技术债务、孤立模块和高风险领域的详细洞察，使团队能够战略性地规划现代化工作。工程师可以审查这些建议，并根据监管要求、业务优先级和操作约束来安排工作顺序。自动化文档和分析为团队提供了全面的态势感知，但最终决策仍依赖于人的判断。

尽管这对许多工程团队来说是一大进步，但作为COBOL大型机和企业系统的主要供应商，IBM可能不会乐见其成。AI替代传统上由人类顾问完成的工作，威胁到了IBM商业模式的部分环节。这表明，随着AI持续重塑遗留系统现代化进程，即使是老牌企业软件供应商也可能面临颠覆。