Kakashi Venture Accelerator (Kva), il primo venture studio AI-native in Italia e parte del Gruppo Excellence, annuncia il lancio ufficiale di Catalyst – il framework proprietario per la trasformazione del codice e dell’architettura, accelerato da Llm e sistemi intelligenti. Catalyst si propone come una soluzione per la modernizzazione governata del software legacy nelle istituzioni finanziarie e nei mercati regolati. Non si tratta di un prototipo: Catalyst è già operativo e implementato in produzione, sviluppato e testato attraverso un programma di ammodernamento che coinvolge centinaia di applicazioni presso un’importante realtà del settore bancario e assicurativo italiano. Attualmente, le banche italiane devono affrontare tre sfide cruciali che gli approcci tradizionali non riescono a risolvere simultaneamente. La prima riguarda il debito tecnico: gran parte del sistema finanziario utilizza ancora software obsoleto (Cobol, VB6, VB.NET, J2EE) per gestire processi critici come pagamenti e gestione del rischio, spesso privi di documentazione aggiornata. Secondo le stime del settore, la maggior parte dei programmi tradizionali tende a sforare tempi e budget.
La seconda è la pressione normativa: la direttiva Dora, in vigore dal 17 gennaio 2025, impone requisiti severi in termini di resilienza digitale, governance ICT e tracciabilità. Il decreto italiano per l’adeguamento prevede sanzioni significative, fino al 10% del fatturato e, per alcune categorie di operatori, fino a 20 milioni di euro, oltre a responsabilità personali per i dirigenti aziendali. Inoltre, la normativa NIS2 stabilisce la piena conformità entro ottobre 2026, e l’Eu AI Act innalza ulteriormente le richieste, con sanzioni che possono arrivare fino al 7% del fatturato per le violazioni più gravi, con obblighi per i sistemi ad alto rischio già attivi dal dicembre 2027. Adeguarsi rapidamente non è più un’opzione: ogni ritardo diventa una potenziale passività legale.
Infine, la terza sfida riguarda il rischio legato all’AI generativa: i modelli generalisti possono generare codice che appare corretto, ma che in situazioni limite può comportarsi in modo imprevisto in produzione. In un’infrastruttura finanziaria critica, non si tratta di un semplice difetto, ma di una grave esposizione operativa e normativa. “Oggi l’AI generativa permette di riscrivere un singolo gestionale legacy in giorni, non in mesi. Tuttavia, modernizzare centinaia di applicazioni critiche e interconnesse, mantenendo gli stessi comportamenti in un contesto regolato, è un’altra questione: il vero valore non è solo trasformare il codice, ma anche dimostrare, in modo verificabile e audibile, che il sistema modernizzato continua a svolgere le stesse funzioni di prima. Questo è il compito più complesso, noto come migration-assurance: con Catalyst, abbiamo reso questa disciplina AI-native e l’abbiamo adattata ai sistemi critici del settore bancario e assicurativo”, afferma Alberto Trivero, CTO e co-fondatore di Kakashi Venture Accelerator.
