نحرّرها ونجعلها قابلة للاستثمار من قِبل الذكاء الاصطناعي. دون انفجار كبير. دون توقف الإنتاج. نُطلق قيمة نظامك الجوهري بدل إعادة بنائه بالكامل.
COBOL وAS/400 وحواسيب IBM Z المركزية وDB2 وVSAM وCICS وJCL… تعمل تطبيقاتك الجوهرية منذ عقود. مستقرة لكنها جامدة، والفرق التي كانت تعرف كيف تطوّرها تتقاعد.
أثمن بياناتك محبوسة في صيغ خاصة وواجهات قديمة ومعالجات ليلية. توجد لكنها بعيدة المنال على نماذج الذكاء الاصطناعي الحديثة في الزمن الحقيقي.
تتألق إثباتات المفهوم في العروض وتنهار في الإنتاج لأن البيانات لا تصل أو تصل متأخرة أو بصيغة خاطئة. العائق ليس الذكاء الاصطناعي بل الوصول للبيانات.
مسار تدريجي ومُسعّر من التشخيص إلى نشر الذكاء الاصطناعي، دون تعطيل عملياتك.
رسم خريطة كاملة لنظامك القديم، تحديد البيانات القابلة للاستثمار والقيود التقنية، خارطة طريق مُسعّرة على 18 شهراً وحالات الاستخدام ذات الأولوية.
لا نمس النواة. نجعلها متاحة عبر بوابة API أمام النظام القديم، استخراج البيانات إلى طبقة حديثة قابلة للاستثمار من قِبل نماذج الذكاء الاصطناعي.
إعادة كتابة تدريجية للمكونات حسب المجال (نمط Strangler)، خدمات مصغّرة تحلّ محل وحدات النظام القديم تباعاً، طبقة ذكاء اصطناعي توليدي ووكلاء مستقلون.
التقنيات القديمة التي يتقنها فريقنا، تاريخها، والمسار الملموس لجعلها قابلة للاستثمار من قبل الذكاء الاصطناعي.
تحديث نظام معلومات قديم لا يقتصر على استبداله. يكتشف معظم صنّاع القرار في تقنية المعلومات الذين نرافقهم أن نواة نظامهم تعتمد على تقنيات تعود نسختها الأولى إلى الستينيات أو السبعينيات — COBOL و JCL و CICS و IMS و VSAM و AS/400 و PL/1 و NATURAL — ولا تزال حتى اليوم تنفّذ مليارات اليوروات من المعاملات يومياً. هذه الأنظمة موثوقة وسريعة وحيوية، لكنها معتمة أمام أدوات تعلّم الآلة الحديثة والتحليل في الزمن الحقيقي والذكاء الاصطناعي التوليدي.
مهمّتنا تكمن تحديداً في تحرير هذه القيمة المحبوسة. ليس بإعادة كتابة كل شيء، بل بجعل بياناتك ومعاملاتك متاحة لنماذج اللغة الكبيرة (GPT-4 و Claude و Mistral و LLaMA)، ووكلاء الذكاء الاصطناعي، ونماذج التقييم، والتوائم الرقمية، ومنصّات البيانات من الجيل التالي. فيما يلي التقنيات الرئيسية التي يتقنها فريقنا، وتاريخ كلٍّ منها، ومسار الجاهزية للذكاء الاصطناعي المطبّق عليها.
1959 · بنوك، تأمين، قطاع عام
Common Business Oriented Language. لا يزال في الإنتاج في 70 % من بنوك العالم. الإصدارات ANS 68 و ANS 85 و COBOL 2002 و COBOL 2014. أكثر من 200 مليار سطر قيد التشغيل. حاضر بقوة في معالجات نهاية اليوم، وتقييم الائتمان، وإدارة بوالص التأمين، والحسابات الاكتوارية.
مسار الجاهزية للذكاء الاصطناعي
تغليف REST / gRPC حول برامج COBOL، وعرض مضبوط عبر API Gateway، واستخراج لحظي عبر Change Data Capture لتغذية نماذج الذكاء الاصطناعي دون لمس النواة المعاملاتية.
1988 · صناعة متوسطة، توزيع
AS/400 ثم iSeries ثم IBM i. نظام متكامل من IBM مع قاعدة بيانات DB2/400 أصلية، وبرامج RPG (II، III، IV، IV ILE)، ولغة التحكم CL. منتشر بقوة عند الموزّعين الكبار والصناعيين وموزّعي المناطق. مستقر حتى 20 سنة دون انقطاع.
مسار الجاهزية للذكاء الاصطناعي
Open Access for RPG، تحديث شاشات 5250 إلى REST / Web، عرض DB2/400 نحو مستودع بيانات سحابي، وكلاء ذكاء اصطناعي متّصلون بالنظام عبر API.
1964 · بنوك، قطاع عام، اتصالات
منصّة IBM Z (z14 و z15 و z16) تحت z/OS، السابقة MVS و OS/390. النواة المعاملاتية للبنوك الكبرى والمؤسسات العامة وشركات الاتصالات. تُشغّل JCL و JES2 و RACF للأمن، وتدير عشرات الآلاف من معاملات CICS في الثانية بتوفّر 99.999 %.
مسار الجاهزية للذكاء الاصطناعي
تغليف API عبر z/OS Connect أو IBM API Connect، تفريغ البيانات نحو بحيرة بيانات سحابية (AWS و Azure و GCP و OVH السيادي)، وطبقة RAG لنماذج اللغة الكبيرة.
1968 · معالجة المعاملات عبر الإنترنت
Customer Information Control System. مرصد المعاملات لدى IBM، حاضر بقوة على Mainframe. يدير المعاملات الفورية وشاشات BMS (Basic Mapping Support) وتنسيق العمل بين COBOL و DB2 و VSAM. لا يزال في قلب العمليات المصرفية اللحظية.
مسار الجاهزية للذكاء الاصطناعي
كشف معاملات CICS كخدمات REST عبر z/OS Connect، التكامل مع Kafka للأحداث، وطبقة وكلاء ذكاء اصطناعي للخدمة المؤتمتة.
1966–1983 · قواعد بيانات قديمة
IMS (Information Management System) و DB2 على z/OS و VSAM (Virtual Storage Access Method) تشكّل معظم البيانات القديمة في الإنتاج. IMS هرمي للبنوك التاريخية، DB2 علاقي للأنظمة الأحدث، VSAM للملفات المفهرسة السريعة (KSDS و ESDS و RRDS).
مسار الجاهزية للذكاء الاصطناعي
Change Data Capture عبر IBM InfoSphere أو Debezium لتصدير التغييرات إلى بحيرة بيانات، فهرسة متّجهية لنماذج اللغة الكبيرة، استعلامات هجينة SQL + RAG.
1964 · بنوك، تأمين
PL/1 (Programming Language One) للحسابات العلمية والمالية. NATURAL و Adabas (Software AG) لأنظمة الشركات الكبرى في الثمانينيات والتسعينيات، خاصة في التأمين والصناعة. Pacbase لهندسة البرمجيات المهيكلة. شيفرة ضخمة وتوثيق نادر.
مسار الجاهزية للذكاء الاصطناعي
محوّلات PL/1 → Java مدعومة بنماذج اللغة الكبيرة، كشف Adabas عبر Event Replicator، هجرة تدريجية نحو PostgreSQL أو قاعدة بيانات سحابية، ووكلاء ذكاء اصطناعي للتوثيق الآلي.
عمليات ومعالجات Mainframe
Job Control Language لقيادة المعالجات، JES2 / JES3 لطابور التنفيذ، REXX للأتمتة، و ISPF للتطوير. هي العمود التشغيلي للـ Mainframe. غالباً آلاف من مهام JCL تُشغَّل كل ليلة لعمليات الإغلاق والتقارير والمزامنات.
مسار الجاهزية للذكاء الاصطناعي
تنسيق تدريجي نحو Airflow أو Argo Workflows أو Dagster، إعادة منصّة المعالجات نحو Spark / Databricks، مراقبة موحّدة عبر Grafana ومرصدية مدعومة بالذكاء الاصطناعي.
أنظمة عالية التوفّر
Tandem NonStop (HP) و Stratus VOS و Unisys ClearPath. منصّات تحمّل الأعطال المستخدمة في المدفوعات (البطاقات البنكية، التبادل البيني للبنوك) والبورصات وشركات الاتصالات. بنى خاصة بلغات احتكارية (TAL و COBOL85 و PL/I-NonStop).
مسار الجاهزية للذكاء الاصطناعي
تغليف عبر وسيط MQ / Kafka، تحديث تدريجي نحو Java / Spring على Linux، مع الحفاظ على متطلّبات التوفّر 99.9999 %.
إلى جانب التقنيات نفسها، التحدّي هو بناء طبقة تجريد تجعل إرثك قابلاً للاستثمار في منظومة الذكاء الاصطناعي الحديثة. يمرّ ذلك عبر ثلاثة أعمدة: (1) API Gateway آمنة تعزل القديم عن المستهلكين الجدد؛ (2) قناة Change Data Capture (Debezium و IBM InfoSphere CDC و Striim و Qlik Replicate) تصدّر تغييرات DB2 و VSAM و IMS و Adabas إلى بحيرة بيانات قابلة للاستثمار من قبل نماذجك؛ (3) طبقة RAG أو متجر متّجهات (Pinecone و Weaviate و pgvector و Qdrant) تتيح لنماذج اللغة الكبيرة استعلام وثائق عملك وإجراءاتك التشغيلية وأرشيف معاملاتك.
هذه البنية التدرّجية، التي شاعت عبر نمط Strangler لـ Martin Fowler، تتيح استبدال وحدة قديمة في كلّ مرّة، بدءاً من المحيط (الواجهات الأمامية، التقارير، تكاملات الشركاء) قبل التعامل مع النواة المعاملاتية. في كل مرحلة، تلتقط قيمة أعمال قابلة للقياس: وكلاء ذكاء اصطناعي محادثة موصولون بالبيانات اللحظية، تقييم ائتمان ديناميكي، كشف احتيال عبر anomaly detection، توصيات سياقية، توائم رقمية صناعية، وصيانة تنبّؤية.
القطاعات التي يحرّر فيها هذا العمل أكبر قيمة هي تاريخياً: البنوك (النواة المصرفية، التقييم، KYC/AML)، التأمين (الاكتتاب، المطالبات، الاكتوارية)، القطاع العام (الأنظمة الضريبية، الاجتماعية، السجلات، بوّابات المواطنين)، الاتصالات (BSS/OSS، الانصراف، وكلاء الخدمة)، والصناعة/الطاقة (SCADA، الصيانة التنبّؤية، التحسين الطاقي). في المنطقة الفرانكوفونية، يتدخّل فريقنا في فرنسا والمغرب الكبير (المغرب، الجزائر، تونس) وغرب إفريقيا (السنغال، ساحل العاج، امتثال BCEAO وبنك المغرب).
خبرة مزدوجة في إدارة المشاريع الكبرى (بنوك، تأمين، اتصالات) وهندسة الذكاء الاصطناعي. نتحدث مع اللجان التنفيذية ونكتب الكود.
لا انفجار كبير. نمط Strangler، تسليم تدريجي، قيمة أعمال في كل خطوة، عائد قابل للقياس.
إتقان للغات الثلاث، حساسية ثقافية للمغرب الكبير وإفريقيا الفرانكوفونية، قدرة على إنجاز مشاريع عابرة للقارات.
شركة فرنسية، بيانات مستضافة في أوروبا (خيار سيادي)، سرية وامتثال لـ RGPD بحكم التصميم.
خمسة قطاعات حيث يحرّر تحديث الأنظمة القديمة + الذكاء الاصطناعي أكبر قيمة. منهجية متكيّفة مع كل تنظيم.
لنناقش معاً خلال 30 دقيقة نظامك القديم، حالات استخدام الذكاء الاصطناعي والمرحلة الأولى المُسعّرة التي يمكننا الالتزام بها.