終結技術債惡夢：AWS Transform 代理式 AI 釋放 30% IT 團隊資源投入創新
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DIGITIMES
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台北
- 2025-12-03 00:00:00
在 AWS re:Invent 2025 大會上，AWS 宣布大幅強化其應用程式現代化服務「AWS Transform」，引入全新代理式 AI（Agentic AI）功能。這項更新直接解決企業長期面臨的「技術債」（Tech Debt）問題——一個讓 IT 技術人員經常需要額外花費 30% 時間成本進行手動現代化工作的隱形挑戰。對於追求數位轉型效率與成本優化的企業而言，這項突破將寶貴的 IT 資源從繁重的維護工作中釋放，真正投入能創造業務價值的創新。
技術債的隱形成本與組織困境
由於技術升級、基礎架構、硬體環境等因素改變，企業服務往往需要 IT 技術人員花費大量時間，透過手動方式搬遷資料、移轉服務使用平台，甚至重新編寫既有服務程式碼，以利服務能在更現代化環境下順利運作。對許多組織而言，典型情況是團隊 30% 的時間耗費在這些手動現代化工作上。
這些工作雖然必要，卻將寶貴資源從能夠創造新業務價值的創新中抽離。對 IT 技術人員來說，這往往變成一場惡夢——重複性高、技術挑戰複雜，卻又無法迴避。企業內部可能存在許多針對特定需求編寫、甚至過時的程式語言編碼及框架，往往難以透過標準工具進行轉換。
AWS Transform 自推出以來，已協助客戶分析估計達 11 億行程式碼，並節省超過 81 萬小時的手動作業時間。然而，客戶反映他們還有更多系統需要現代化。此次更新的 AWS Transform 正是為了回應這些需求，透過代理式 AI 技術大幅簡化 IT 技術人員原本所需花費的時間成本。
客製化轉型能力:速度提升 5 倍,支援任何編碼
此次更新的最大亮點在於 AWS Transform 的客製化能力（custom capability）。過去，企業內部可能存在許多針對特定需求編寫、甚至過時的程式語言編碼及框架，往往難以透過標準工具進行轉換。
目前透過專門的代理式 AI 功能，系統將能學習、執行一致且高品質的程式編碼轉換，支援包含 Java、Node.js 到 Python 等常見程式編碼轉換升級，即便是企業專屬程式編碼內容也能順利轉換。這項能力不僅能加速 Windows .NET、VMware 與大型主機的現代化轉型，更增加「客製化」能力，讓企業能針對特定的程式語言、框架甚至是內部專屬語法進行現代化。
官方數據顯示，對於一般組織而言，AWS Transform Custom 能將數百、甚至數千個應用程式的現代化轉換速度，提升至傳統手動操作的 5 倍。更重要的是，代理式 AI 還會透過回饋機制持續進行自我最佳化，意味著系統會隨著使用而變得更加精準與高效。
這種能力的突破在於，企業不再需要為每個特殊情境投入大量人力進行客製化開發，而是讓 AI 代理學習並自動處理這些複雜的轉換工作。
量化成果:企業實際案例的驚人數字
實際應用案例最能說明 AWS Transform 代理式 AI 功能帶來的影響力。三家來自不同產業的企業展現了這項技術如何將理論價值轉化為可衡量的商業成果。
加拿大航空（Air Canada） 利用此工具在短短幾天內，協調、執行了數千個
AWS Lambda 函數編碼內容的現代化轉換。這個原本可能需要數週甚至數月的專案，專案執行時間與成本大幅降低 80%。對於像航空公司這樣需要高度可靠性與即時反應的產業，能夠快速完成系統現代化而不影響營運，具有關鍵戰略意義。
企業資源規劃軟體公司 QAD 的經驗同樣令人矚目。這家軟體公司表示，過去需要兩週的現代化轉換工作，現在僅需 3 天即可完成，並且可在每年節省超過 7500 個開發工時。對於軟體公司而言，這些節省下來的工時可以直接投入產品創新與客戶價值創造，而非陷在技術債的維護工作中。
湯森路透集團（Thomson Reuters） 的規模化應用展示了 AWS Transform 在大型組織中的威力。利用代理式 AI 自動化，該集團目前已達到每月遷移 150 萬行程式碼的速度，並且降低 30% 的成本。這樣的規模與效率，在傳統手動方式下幾乎不可能達成。
這些案例共同指向一個核心價值：AWS Transform 不僅加速了現代化進程，更重要的是釋放了組織最寶貴的資源——人才的時間與創造力。
Windows 環境全面現代化:節省高達 70% 營運成本
針對依賴微軟生態系統的企業，AWS Transform 目前提供全端堆疊（Full-stack）的 Windows 環境現代化加速功能。這項能力直接回應了許多企業面臨的核心挑戰：如何在維持業務連續性的同時，降低對昂貴專有技術的依賴。
代理式 AI 會先分析完整的 Windows 軟體堆疊，包含 .NET 應用、SQL Server 資料庫、UI 框架及作業系統，並且提出協調且一致的轉型計畫。這種全面性的分析確保轉型過程不會因為某個環節的疏漏而導致系統故障或效能問題。
一旦獲准，代理式 AI 將執行轉型，將系統遷移至開源（Open Source）與雲端原生（Cloud-native）的替代方案。例如，系統可以從微軟 SQL Server 環境轉至開放架構設計的 PostgreSQL。這種轉換不僅是技術層面的遷移，更是商業模式的優化。
AWS 強調，此功能不僅能提升現代化轉型效率，更能藉由擺脫昂貴的軟體授權協議，藉此協助企業客戶節省高達 70% 的營運成本。對於大型企業而言，這樣的成本節省可能意味著每年數百萬甚至數千萬元的支出優化，這些資金可以重新投資於業務創新或市場擴張。
這項能力特別適合那些長期被軟體授權費用困擾的組織。透過自動化的全端堆疊轉型，企業可以在維持或甚至提升系統效能的同時，大幅降低持續營運成本。
大型主機與 VMware 遷移的 AI 代理強化
針對傳統架構的大型主機（Mainframe），AWS Transform 新功能更增加三個 AI 代理服務。這些代理能夠深入分析程式碼、提取業務規則，並且自動生成技術文件。對於那些運行數十年、文件不完整或已遺失的遺留系統，這項能力具有關鍵價值。
此外，新的任務代理能自動生成測試計畫與自動化腳本，解決過去佔用 IT 技術人員至少一半專案時間的測試難題。測試是現代化過程中最耗時且容易出錯的環節之一，透過 AI 代理自動化這個流程，不僅加速專案進度，更提升測試的完整性與可靠性。
而在 VMware 遷移方面，新的代理式 AI 功能更簡化大規模的資產盤點與網路遷移規劃流程，支援從評估到佈署的完整編程排布。更可處理非結構化資料輸入，如文件、聊天記錄等內容來規劃遷移工作。這種彈性讓組織可以利用既有的各種資訊來源，而非需要將所有資訊重新整理成特定格式。
此功能同時也強化對 Cisco ACI、Fortigate 與 Palo Alto Networks 等網路架構與資安配置的支援，確保遷移過程不會犧牲安全性或網路效能。
生態系統整合:AWS Transform Composability 計畫
為了進一步擴大 AWS Transform 的應用範圍與產業深度，AWS 同步推出 AWS Transform Composability 計畫。這項計畫讓埃森哲（Accenture）、Capgemini（凱捷）與 Pegasystems 等合作夥伴能將其專有工具與知識庫整合進 AWS Transform。
這種開放式整合為特定產業提供更具脈絡的轉型工作流程。例如，金融產業有其特殊的合規要求、風險管理框架與業務邏輯，透過產業專家合作夥伴的知識庫整合，AWS Transform 能夠提供更符合金融產業需求的現代化方案。
這個生態系統方法確保 AWS Transform 不僅是一個技術工具，更成為一個能夠理解產業脈絡、整合最佳實踐的完整解決方案平台。
從技術債到創新投資的資源大轉換
在 re:Invent 2025 大會現場，AWS 進行了一場象徵性的展示——在回收退役伺服器機架之前，AWS 現場拆解這些設備，象徵著技術債的終結。這個視覺化展示傳達了 AWS Transform 新能力的核心訊息：企業可以真正擺脫過時技術的束縛。
此次更新擴大了客戶快速大規模現代化遺留應用程式與程式碼的能力，以實現 AI 的完整價值。組織現在可以將數百至數千個應用程式進行現代化轉換，速度比傳統方式快 5 倍。
更重要的是，透過將原本耗費在技術債上的 30% 團隊時間釋放出來，企業能夠將這些寶貴資源重新導向創新。這不僅是時間的節省，更是組織策略重心的轉移——從「維持現狀」轉向「創造未來」。
對於追求數位轉型的企業而言，技術債一直是個沉重的包袱。AWS Transform 的代理式 AI 功能提供了一條清晰的路徑，讓組織能夠在加速現代化的同時，大幅降低成本、提升效率，並將最優秀的人才從重複性工作中解放，投入真正能夠驅動業務成長的創新專案。
從加拿大航空的 80% 時間成本縮減，到 QAD 的年省 7500 工時，再到湯森路透每月 150 萬行程式碼的遷移規模，這些實際成果證明：技術債的惡夢可以終結，而 AI 代理正是這場轉型的關鍵推手。
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