公司花费数百万美元更新旧系统，随后却发现自己不理解到底在进行什么现代化改造。
数十年来，业务逻辑一直隐藏在 COBOL、RPG 和 CL 代码中，这些代码是由已退休的工程师编写的。没有人记录这些规则，知识也随人一同流失了。
这不仅仅是一个技术问题。这是一个隐藏的财务黑洞：预算膨胀，项目延期，数字化投资的回报率（ROI）仍是镜花水月。
Damco Solutions 的首席执行官 Mohit Gupta 在为《福布斯》科技委员会撰写的文章中解释了人工智能如何改变游戏规则。
人工智能充当“制度性记忆”：分析源代码，提取业务规则，构建依赖关系图，并以机器般的速度创建文档。
传统方法需要专家数月的手动劳动，而他们的结论在完成时就已经过时。人工智能则能够读取系统今天的实际行为，并自动更新知识。
现代化改造中最昂贵的部分是发现（discovery）阶段。正是在这里，公司最常损失金钱：基于不完整的数据做出决策，然后在已经启动的项目中进行返工。
人工智能能在不牺牲质量的情况下缩短这一阶段，让您能够提前看到所有依赖关系，避免在转型过程中出现昂贵的意外。
然而，人工智能无法完全取代人。只有专家才能评估旧规则是否符合当前的业务现实，以及某个决策会带来哪些风险。
最有价值的成果不是新技术，而是组织能够准确理解和透明地管理自身系统的能力。
曾经只存在于少数专家头脑中的知识，现在变得易于获取、有据可查，并可在整个公司内重复使用。
现代化改造不再是一次性项目，而是变成了一项持续性的能力，能够带来多年的回报。
那些率先投资于这种“组织情报”的公司，将获得比那些继续与自身遗忘作斗争的公司更稳固的优势。
最终，成功的衡量标准不是生产环境中运行的平台是什么，而是组织现在对其资金和流程的理解、适应和决策能力有多大改善。
