Perché è la chiave per modernizzare AS400 sono gli LLM on premise?

DeepSeek è la chiave per modernizzare IBM i AS400 con l'intelligenza artificiale

il panorama dei modelli open-source per l'on-premise si è ampliato notevolmente, offrendo opzioni valide anche a chi cerca un "alto livello di parametri".

• Le aziende possono oggi scegliere tra molteplici alternative come Llama 3.3 (70B), GLM 4.6 (355B) o il recente GLM-5.1 (754B), ognuna con caratteristiche diverse in termini di licenza, parametri e requisiti hardware.

• Le soluzioni di modernizzazione come AS400/iSeries MCP Server permettono di integrare agenti AI direttamente con IBM i, senza riscrivere il codice legacy.

• È possibile eseguire LLM nativamente su IBM i tramite PASE, eliminando la necessità di infrastrutture esterne e preservando la sovranità dei dati.

Per modernizzare i sistemi IBM i (AS400), quali modelli open-source possono essere utilizzati in on-premise oltre a DeepSeek?

Ci sono molteplici alternative open-source valide e in rapida evoluzione accanto a DeepSeek. Per applicazioni che richiedono un altissimo numero di parametri, il recente GLM-5.1 di Zhipu vanta 754 miliardi di parametri con licenza MIT.

Per un equilibrio tra prestazioni e costi di calcolo, Llama 3.3 di Meta offre 70 miliardi di parametri con prestazioni simili a GPT-4, perfetta per l'uso aziendale. Inoltre, Cohere Command A+ (218B parametri, 24B attivi) e GLM 4.6 (355B parametri, 32B attivi) offrono prestazioni di frontiera con requisiti hardware contenuti, ideali per il rispetto della sovranità dei dati.

Quali sono i vantaggi concreti nell’usare modelli open-source (invece di soluzioni cloud) su sistemi AS400?

• Sovranità e Sicurezza dei Dati: I dati non lasciano mai l'infrastruttura aziendale, rispettando rigorosamente GDPR, HIPAA e altre normative. Si evita la dipendenza da vendor esterni.

• Controllo sui Costi: L'eliminazione delle chiamate API elimina i costi a consumo variabili; il TCO su tre anni può essere inferiore del 60-70% rispetto alle API cloud.

• Integrazione Nativa e Prestazioni: Si possono eseguire LLM direttamente su IBM i tramite PASE usando llama.cpp, senza necessità di server Linux aggiuntivi, per una latenza minima e massima affidabilità.

Oltre all'uso generico dell'AI, come si integra un modello open-source con le logiche di business già esistenti su IBM i?

L'integrazione avviene a più livelli. Un approccio diretto è usare strumenti come il server open-source AS400/iSeries MCP, che fa da ponte tra i moderni agenti AI e i sistemi IBM i, permettendo di eseguire interrogazioni e transazioni complesse senza riscrivere il codice legacy e interagendo via chat. Inoltre, grazie alla compatibilità di IBM i con linguaggi moderni, è possibile chiamare direttamente le API REST dei modelli da script RPG, COBOL o Python, automatizzando così operazioni complesse e portando l'intelligenza artificiale direttamente sulle green screen.

Quali sono gli scenari di modernizzazione più comuni per IBM i con modelli open-source come DeepSeek o Llama?.

Ecco tre scenari principali:

• Comprensione e Modernizzazione del Codice (RPG/COBOL): L'AI aiuta a comprendere, documentare e convertire il codice legacy in formati moderni (free-format o Java), accelerando il refactoring. Aziende come Infosys hanno sviluppato approcci strutturati per la modernizzazione dell'RPG.

• Automazione Intelligente dei Flussi di Lavoro: Agenti AI possono automatizzare l'inserimento e l'estrazione di dati dai sistemi IBM i, interagendo direttamente con la logica di business core.

• Assistente per Sviluppatori e Operatori: L'AI può analizzare i log di sistema, spiegare errori complessi (es. CPF9898) in linguaggio naturale e persino suggerire o generare il codice per risolverli, riducendo drasticamente i tempi di risoluzione dei problemi.

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