- AWS Transform introduce nuove capacità di IA per affrontare il debito tecnico.
- Le funzionalità per Windows ottengono un potenziamento significativo, coprendo anche le applicazioni interne.
- AWS assicura che gli aggiornamenti possono portare a notevoli risparmi in termini di costi e tempo.
Affrontare il debito tecnico della tua organizzazione potrebbe presto diventare molto meno gravoso grazie a un nuovo aggiornamento di Amazon Web Services (AWS).
In occasione dell'evento AWS re:Invent 2025, l'azienda ha svelato nuove funzionalità di AI agentiva per il suo servizio AWS Transform, affermando che permetteranno alle aziende di modernizzare qualsiasi codice o applicazione.
Ciò include linguaggi di programmazione personalizzati e applicazioni interne o specifiche, con AWS Transform in grado di affrontare una vasta gamma di sfide per potenzialmente aiutare le aziende di ogni dimensione.
AWS Transform
L'azienda sostiene che molte organizzazioni dedicano circa il 30% del tempo dei loro team al lavoro manuale di modernizzazione, sottraendo risorse preziose all'innovazione.
AWS afferma che i clienti hanno già utilizzato AWS Transform per analizzare circa 1,1 miliardi di righe di codice e risparmiare oltre 810.000 ore di sforzo manuale, ma hanno richiesto di più, in particolare per sfruttare i vantaggi degli strumenti di AI agentiva.
AWS sostiene che Transform può eliminare fino al 70% dei costi di manutenzione e licenza. AWS Transform è in grado di gestire la modernizzazione full-stack di Windows, accelerata fino a cinque volte, operando su applicazioni .NET, SQL Server, framework dell'interfaccia utente e livelli di implementazione.
I suoi agenti sono in grado di analizzare l'intero stack Windows di un'azienda prima di proporre piani di modernizzazione coordinati su tutti i livelli. Una volta approvati, l'agente trasforma l'applicazione, il framework UI, il database e il sistema operativo, fornendo al contempo aggiornamenti e riepiloghi completi della trasformazione.
Parallelamente, AWS Transform acquisisce automaticamente il feedback e continua a migliorare nel tempo, in modo che ogni successiva trasformazione diventi più affidabile ed efficiente.
