Kakashi Venture Accelerator (KVA), venture studio AI-native parte del Gruppo Excellence, ha annunciato il lancio di CATALYST (Code & Architecture Transformation Accelerated by LLM & Intelligent Systems Technology), un framework proprietario progettato per modernizzare il software legacy di banche, assicurazioni e altri settori regolamentati. La piattaforma è già utilizzata in produzione nell’ambito di un programma che coinvolge centinaia di applicativi di un importante gruppo italiano del settore finanziario.
L’obiettivo è affrontare contemporaneamente tre delle principali criticità che caratterizzano oggi la trasformazione digitale delle istituzioni finanziarie: il crescente debito tecnico accumulato dai sistemi legacy, l’aumento delle pressioni normative europee e i rischi derivanti dall’impiego dell’intelligenza artificiale generativa nei processi di sviluppo software.
Debito tecnico, compliance e AI: il nuovo scenario delle banche
Molte infrastrutture informatiche del settore bancario continuano a basarsi su tecnologie come COBOL, VB6, VB.NET e J2EE, spesso prive di una documentazione completa e aggiornate nel corso degli anni con interventi incrementali. Modernizzare questi sistemi è diventato sempre più urgente non soltanto per motivi tecnologici, ma anche per rispettare un quadro normativo in continua evoluzione.
Tra i riferimenti citati figurano il regolamento DORA sulla resilienza operativa digitale, la direttiva NIS2 e l’AI Act europeo, che introducono obblighi sempre più stringenti in termini di governance, sicurezza, tracciabilità e gestione dei sistemi ad alto rischio. Secondo KVA, i ritardi nei programmi di modernizzazione rischiano quindi di trasformarsi in vere e proprie esposizioni operative e regolamentari.
Un ulteriore elemento di complessità riguarda l’utilizzo dei modelli di AI generativa. Sebbene siano in grado di produrre rapidamente nuovo codice, questi strumenti possono introdurre comportamenti divergenti rispetto ai sistemi originali, soprattutto nei casi limite, creando criticità difficili da individuare in contesti mission critical.
Un framework AI che punta sulla “migration assurance”
CATALYST nasce proprio per affrontare questo problema attraverso un approccio che KVA definisce di migration assurance. L’obiettivo non è soltanto convertire il codice legacy verso piattaforme moderne, ma dimostrare in maniera verificabile che il comportamento applicativo rimanga identico a quello del sistema originale.
Come spiega Alberto Trivero, CTO e cofondatore di Kakashi Venture Accelerator:
«Oggi l’AI generativa riscrive un singolo gestionale legacy in giorni, non in mesi. Ma modernizzare centinaia di applicativi critici e interdipendenti, a parità di comportamento e in regime regolato, è un’altra cosa. Il valore non è solo trasformare il codice, ma dimostrare, in modo verificabile e a prova di auditor, che il sistema modernizzato fa esattamente ciò che faceva prima.»
Cinque domini operativi per la modernizzazione del software
Il framework, sviluppato inizialmente nel dicembre 2025 e arrivato alla versione 2.0 nel maggio 2026, utilizza Claude Code come piattaforma di agentic coding, mantenendo però un’architettura pensata per evolvere verso un approccio model-agnostic, in grado di utilizzare differenti modelli AI in base al tipo di attività richiesta.
Il processo di modernizzazione si articola in cinque fasi principali:
- Discover, dedicata all’analisi completa del sistema legacy e delle sue dipendenze;
- Document, che genera automaticamente documentazione tecnica e knowledge base;
- Transform, responsabile della riscrittura incrementale del codice;
- Validate, fase nella quale il software modernizzato viene confrontato con quello originale utilizzando traffico reale prima del rilascio;
- Secure, che produce audit trail e documentazione di conformità richiesta dai regolatori europei.
Uno degli aspetti distintivi è proprio la validazione automatizzata del comportamento applicativo: nessuna versione può essere portata in produzione senza aver dimostrato la piena equivalenza funzionale rispetto al sistema di partenza e senza l’approvazione del responsabile di business.
Riduzione dei tempi fino al 70%
Secondo quanto comunicato dall’azienda, il primo progetto su larga scala ha già interessato oltre quindici applicativi legacy complessi, con più di 400.000 righe di codice migrate.
I risultati indicano una riduzione dei tempi di sviluppo fino al 70% sugli stack più moderni e compresa tra il 40% e il 60% sui sistemi più datati. Un’applicazione di medie dimensioni può così passare da mesi di sviluppo a pochi giorni di coding, mentre l’intero progetto, dall’analisi iniziale al go-live, richiede mediamente da due a cinque settimane.
KVA evidenzia inoltre che il sistema migliora progressivamente le proprie prestazioni grazie all’apprendimento dei pattern ricorrenti emersi durante le migrazioni precedenti.
Compliance integrata nel processo di sviluppo
Oltre alla riduzione dei tempi, il framework punta ad automatizzare gran parte delle attività di compliance normalmente svolte nelle fasi finali dei progetti.
Durante la trasformazione vengono infatti prodotti automaticamente documentazione tecnica, evidenze richieste dagli auditor e un Behavioral Equivalence Pack, il fascicolo che documenta l’equivalenza tra il software originale e quello modernizzato. Al termine del progetto viene inoltre trasferita al cliente la knowledge base costruita durante il processo, con l’obiettivo di renderlo progressivamente autonomo nelle future attività di modernizzazione.
Andrea Airoldi, Partner & Board Member del Gruppo Excellence, sottolinea:
«Da consulenti dei principali gruppi finanziari italiani vediamo ogni giorno quanto il debito tecnologico legacy pesi su costi, rischio operativo e conformità. Con CATALYST portiamo ai clienti non una promessa, ma un metodo già in produzione: modernizzazione accelerata dall’AI, con la prova di equivalenza e la tracciabilità che i regolatori europei richiedono.»
