Dlaczego nikt nie chce pracować z systemami legacy? Czy AI może to zmienić? 

Legacy – problem, o którym rzadko mówi się wprost 

Systemy legacy to temat, który w wielu organizacjach budzi mieszane uczucia. Z jednej strony — są krytyczne biznesowo, bo odpowiadają za realizację podstawowych procesów operacyjnych. Z drugiej — są źródłem frustracji dla zespołów technicznych, które mają je utrzymywać lub rozwijać. 

Choć większość dyskusji wokół legacy koncentruje się na wyzwaniach technologicznych (monolit, stary stack, brak modularności), prawdziwy problem często leży gdzie indziej — w tym, że nikt nie chce z takim systemem pracować. 

Niechęć do projektów legacy jest powszechna i zrozumiała: niskie poczucie wpływu, stres związany z ryzykiem wdrożenia, brak dokumentacji i wiedzy domenowej, problemy z integracjami. To wszystko sprawia, że rotacja w takich projektach jest wyższa, a motywacja zespołów niższa niż gdziekolwiek indziej w IT. 

Praca z systemami legacy — dlaczego zespół się wypala? 

System legacy to system, którego nie rozumiemy. A dokładniej — którego nie rozumie nikt w całości. Składa się z fragmentów kodu pisanych przez różnych ludzi, dokumentacji, która nigdy nie była aktualizowana, decyzji, których nikt już nie potrafi wytłumaczyć. 

Zarządzanie takim systemem to często balansowanie między „niczego nie dotykać” a „musimy wprowadzić zmiany, ale boimy się, co się wydarzy”. Nic dziwnego, że: 

• programiści chcą jak najszybciej przejść do nowych projektów, 

• PM-owie i Team Leadowie czują, że nie mają kontroli, 

• onboarding nowych osób trwa tygodniami, 

• każdy deploy to potencjalny incydent produkcyjny,
• a analizy i decyzje opierają się na przypuszczeniach, nie danych.  

Sztuczna inteligencja jako realne wsparcie dla zespołów 

W pracy z systemami legacy kluczowe wyzwania rzadko wynikają z samej złożoności kodu. O wiele częściej chodzi o brak pełnego obrazu systemu, trudność w lokalizowaniu wiedzy oraz wysokie ryzyko wynikające z ograniczonej przewidywalności zmian. 

Nowoczesne podejście do wspierania zespołów IT w tym obszarze opiera się na wykorzystaniu narzędzi opartych na AI, które nie działają w oderwaniu od kontekstu technicznego, ale są głęboko zintegrowane z repozytoriami kodu, systemami zgłoszeniowymi, dokumentacją i historią wdrożeń. Ich rolą nie jest podejmowanie decyzji za zespół, lecz dostarczanie spójnej, aktualnej i przetwarzalnej wiedzy — na potrzeby planowania, analizy i oceny ryzyka. 

W szczególności warto zwrócić uwagę na architektury, które wykorzystują zestawy współpracujących ze sobą agentów AI. Tego typu rozwiązania opierają się na automatycznie budowanym grafie wiedzy o systemie — odwzorowującym powiązania między komponentami, historię zmian, zależności i punkty ryzyka. 

Efekt? Zamiast przeszukiwać logi, kod i dokumentację, zespół dostaje zintegrowane odpowiedzi. Zamiast analizować ręcznie wpływ zmiany — otrzymuje podpowiedzi w czasie rzeczywistym. 

Poniżej przedstawiamy siedem obszarów, w których zastosowanie takiego podejścia może realnie ułatwić zarządzanie projektami legacy — zwłaszcza z perspektywy Project Managera i osób odpowiedzialnych za stabilność oraz rozwój zespołu. 

1. Automatyczne budowanie mapy wiedzy o systemie 

Jednym z najbardziej dotkliwych problemów w pracy z systemami legacy jest brak całościowego obrazu tego, jak system działa, jak jest zbudowany i jak poszczególne jego części wpływają na siebie nawzajem. Wiedza o systemie jest zwykle fragmentaryczna, rozsiana między różnymi osobami i narzędziami, a czasem – zwyczajnie nieistniejąca. 

W praktyce oznacza to, że gdy Project Manager lub deweloper zadaje pytanie: 
„Gdzie znajduje się logika przeliczania rabatów?” albo „Który komponent odpowiada za komunikację z bramką płatności?”, odpowiedź nie zawsze jest oczywista — a czasem nie wie tego nikt. 

Nowoczesne podejście wspierane przez AI pozwala to zmienić. Zamiast próbować „ręcznie” dokumentować system lub organizować cykle spotkań przekazywania wiedzy, możliwe jest wykorzystanie algorytmów analizy kodu, historii commitów, plików konfiguracyjnych, metadanych z systemów zgłoszeniowych (Jira, ServiceNow) oraz zewnętrznych integracji. Na tej podstawie tworzony jest dynamiczny graf wiedzy – odwzorowujący faktyczną strukturę systemu: moduły, komponenty, zależności między nimi oraz historię ich modyfikacji. 

Ten graf nie jest statycznym rysunkiem. To interaktywna mapa, która pozwala: 

• wyszukiwać komponenty odpowiadające za konkretne funkcje, 

• śledzić zależności między klasami, pakietami, mikrousługami, 

• analizować powiązania z zewnętrznymi systemami lub punktami integracji, 

• identyfikować, które elementy są najczęściej modyfikowane, a które pozostają „czarną skrzynką”. 

Co zyskuje zespół? 
 
Zamiast zadawać dziesiątki pytań lub przeszukiwać repozytorium w poszukiwaniu odpowiedniego pliku, zespół ma dostęp do jednego źródła wiedzy technicznej – aktualnego, kompletnego i wizualnie zrozumiałego. 

Dla zespołów, które dopiero przejmują system, to narzędzie przyspieszające aklimatyzację i redukujące krzywą uczenia się. Dla tych, które utrzymują system od lat, to sposób na uporządkowanie i aktualizację wiedzy, której dotąd nikt nie był w stanie w pełni udokumentować. 

To także wsparcie dla osób nietechnicznych – np. analityków, architektów i menedżerów projektów – którzy mogą zobaczyć zależności w systemie bez konieczności czytania kodu. 

2. Wczesne wykrywanie luk w wiedzy i punktów ryzyka 

Jednym z kluczowych ryzyk w pracy z systemem legacy jest nierównomierne rozłożenie wiedzy o kodzie. W praktyce oznacza to, że niektóre obszary systemu były rozwijane lub modyfikowane wyłącznie przez jedną osobę — często przez wiele lat. Taki fragment kodu staje się tzw. single point of knowledge: kluczowym, ale słabo rozumianym komponentem, od którego zależy stabilność całej aplikacji. 

Problem pojawia się, gdy ta jedna osoba: 

• odchodzi z organizacji, 

• zmienia projekt, 

• lub zwyczajnie nie pamięta już kontekstu sprzed kilku lat. 

W systemie z długą historią rozwoju takich miejsc może być dziesiątki. Co gorsza — nikt nie wie, gdzie dokładnie się znajdują. 

Z pomocą przychodzi tu AI. Na podstawie analizy historii commitów, autorów zmian, ticketów przypisanych do konkretnych komponentów oraz metryk aktywności w repozytorium, system potrafi wskazać: 

• które fragmenty kodu były edytowane tylko przez jednego inżyniera, 

• kiedy ostatni raz dany moduł był modyfikowany (np. 4 lata temu), 

• czy dany obszar jest objęty testami jednostkowymi lub dokumentacją, 

• jakie były ostatnie zgłoszenia związane z tym obszarem. 

Dzięki temu można wygenerować mapę ryzyk w systemie — nie na bazie intuicji, ale twardych danych. Takie narzędzie pozwala spojrzeć na kod nie tylko jak na strukturę techniczną, ale jak na strukturę zależności wiedzy w zespole. 

Co zyskuje Project Manager lub Team Lead? 

Zyskuje przede wszystkim czas i przestrzeń na działanie zanim wystąpi problem. Można zidentyfikować obszary zagrożone utratą wiedzy i: 

• zorganizować sesje przekazania odpowiedzialności (knowledge transfer), 

• przypisać dodatkowe osoby do kodu bez właściciela, 

• wzmocnić dokumentację w newralgicznych miejscach, 

• lepiej planować rozwój zespołu (np. onboarding na konkretny obszar systemu), 

• świadomie wprowadzać testy w obszarach z wysokim ryzykiem awarii. 

Zamiast reagować na kryzys — można mu zapobiec. 
Zamiast działać pod presją — można podejmować decyzje na podstawie danych. 

Dla liderów zespołów to także narzędzie komunikacyjne — ułatwia przedstawienie realnego ryzyka biznesowi i uzasadnienie konieczności prac technicznych w często „niewidocznych” częściach systemu. 

3. Analiza wpływu zmian (impact analysis) 

Jednym z największych wyzwań związanych z pracą nad systemami legacy jest nieprzewidywalność skutków zmian. Nawet drobna modyfikacja — np. poprawka walidacji adresu e-mail czy zmiana wartości domyślnej w formularzu — może prowadzić do błędów w zupełnie innych, z pozoru niezwiązanych obszarach aplikacji. 

Dlaczego tak się dzieje? Bo w systemach rozwijanych przez lata, bez zachowania zasad separacji odpowiedzialności, bez modularnej architektury i bez spójnej dokumentacji, zależności między komponentami są często ukryte — zarówno w kodzie, jak i na poziomie danych, konfiguracji czy logiki biznesowej. 

W takim środowisku bardzo trudno jest ręcznie określić, co może się „zepsuć”, gdy modyfikujemy konkretny fragment systemu. I tu właśnie pojawia się jedna z kluczowych ról AI — automatyczna analiza wpływu zmiany (impact analysis). 

System oparty na AI analizuje: 

• zależności w kodzie (np. między klasami, metodami, paczkami), 

• powiązania między modułami a zestawami testów, 

• historię ticketów i błędów zgłaszanych po wcześniejszych zmianach w tym samym obszarze, 

• połączenia z innymi komponentami (np. przez wspólną bazę danych, API, pliki konfiguracyjne). 

W wyniku takiej analizy powstaje mapa potencjalnych skutków zmiany — która może objąć zarówno elementy kodu, jak i procesy biznesowe, które mogą zostać naruszone. 

Co zyskuje zespół QA i Project Manager? 

Przede wszystkim: przewidywalność i kontrolę. AI dostarcza danych, które pozwalają: 

• dokładnie określić, które moduły i funkcjonalności należy objąć testami regresji, 

• świadomie zaplanować harmonogram wdrożenia (np. z uwzględnieniem integracji z systemami zewnętrznymi), 

• ograniczyć zakres smoke testów do rzeczywiście zagrożonych obszarów, 

• podejmować decyzje o rollbacku lub release’ach etapowych nie na bazie intuicji, ale analizy zależności. 

To również ogromna ulga dla zespołu QA — nie trzeba testować „wszystkiego na wszelki wypadek”. Można skupić się na tym, co faktycznie może być dotknięte, dzięki czemu proces testowania jest krótszy, celniejszy i mniej frustrujący. 

Z kolei Project Manager otrzymuje realne argumenty do rozmów z biznesem i decydentami: gdzie jest ryzyko, ile czasu realnie potrzeba na przygotowanie i jakimi zasobami należy zarządzać. 

4. Szybszy i skuteczniejszy onboarding nowych członków zespołu 

Wprowadzenie nowej osoby do projektu opartego na systemie legacy to zawsze duże wyzwanie — zarówno dla niej samej, jak i dla reszty zespołu. Nieaktualna dokumentacja, brak spójnych źródeł wiedzy, skomplikowane zależności w kodzie oraz nieformalny obieg informacji powodują, że proces wdrożenia trwa tygodniami, a i tak często kończy się tym, że nowy członek zespołu „uczy się wszystkiego w praktyce”. 

W efekcie seniorzy są nieustannie proszeni o pomoc, PM musi ponownie planować harmonogramy, a nowa osoba przez długi czas nie czuje się pewnie w projekcie. Co gorsza — w środowisku legacy błędy wynikające z nieznajomości systemu mogą mieć poważne konsekwencje. 

Dzięki AI można ten proces radykalnie uprościć i przyspieszyć. 

System analizuje: 

• strukturę kodu i zależności między komponentami, 

• aktualne zgłoszenia i przypisane zadania, 

• historię zmian, testów i incydentów, 

• przypisanie odpowiedzialności do fragmentów systemu. 

Na tej podstawie generuje spersonalizowany pakiet onboardingowy — zestaw wiedzy, dopasowany do roli danej osoby, z podziałem na najważniejsze obszary, kluczowe komponenty i kontekst historyczny. Przykładowo: 

• jeśli nowa osoba dołącza jako backend developer — dostaje dostęp do mapy modułów backendowych, listy ostatnich zmian, najczęściej zgłaszanych błędów i linków do testów jednostkowych, 

• jeśli jako QA — otrzymuje listę obszarów o największym ryzyku regresji, historię incydentów i powiązanych zgłoszeń. 

Co zyskuje zespół i organizacja? 

Przede wszystkim — oszczędność czasu i zmniejszenie obciążenia starszych członków zespołu. Zamiast powtarzać te same informacje i prowadzić długie, nieefektywne spotkania onboardingowe, wiedza trafia do nowej osoby w przystępnej, uporządkowanej formie. 

Nowi pracownicy szybciej nabierają samodzielności, lepiej rozumieją kontekst systemu, a ich integracja z zespołem przebiega sprawniej. To również element budowania większego poczucia bezpieczeństwa i kompetencji, które w środowisku legacy są szczególnie ważne — bo nie chodzi o to, żeby znać wszystkie szczegóły, ale wiedzieć, gdzie i jak szukać informacji. 

Dla Project Managera to także korzyść w postaci lepszej przewidywalności efektywności nowej osoby i szybszego osiągnięcia pełnej produktywności w zespole. 

5. Identyfikacja priorytetów refaktoryzacji na podstawie danych 

W przypadku systemów legacy bardzo często słyszymy: „To trzeba przepisać” albo „Ten moduł wymaga refaktoryzacji”. Problem w tym, że decyzje o modernizacji kodu są podejmowane intuicyjnie — na podstawie opinii zespołu, a nie obiektywnych danych. W rezultacie działania optymalizacyjne bywają przypadkowe, oderwane od kontekstu biznesowego i trudne do obronienia przed interesariuszami. 

Tymczasem skuteczna refaktoryzacja powinna być świadoma, etapowa i oparta na priorytetach. I właśnie w tym miejscu zastosowanie sztucznej inteligencji przynosi realną wartość. 

System AI może analizować: 

• złożoność cyklomatyczną kodu (np. liczba warunków logicznych, ścieżek wykonania), 

• częstotliwość zmian w danym module (kiedy, przez kogo, jak często), 

• historię błędów i incydentów powiązanych z tym obszarem, 

• stopień pokrycia testami, 

• liczbę zależności z innymi komponentami. 

Na podstawie tych danych można wygenerować priorytetową listę obszarów kodu, które: 

• są najbardziej „kruche” (często zmieniane, mało testów, skomplikowana logika), 

• mają największy wpływ na inne części systemu (czyli każda zmiana niesie ryzyko efektu domina), 

• są odpowiedzialne za najwięcej incydentów. 

Co zyskuje Project Manager i zespół architektoniczny? 

Dzięki takiemu podejściu możliwe jest: 

• planowanie działań refaktoryzacyjnych w logicznych, mierzalnych etapach, 

• uzasadnienie decyzji biznesowi nie tylko technicznymi argumentami, ale konkretnymi danymi (np. „ten moduł powodował 28% wszystkich zgłoszeń błędów w ostatnim kwartale”), 

• lepsze alokowanie zasobów zespołu — refaktoryzujemy to, co rzeczywiście przynosi największe ryzyko lub koszt, 

• łączenie modernizacji z konkretnymi celami sprintów — np. refaktoryzacja „przy okazji” wdrażania nowej funkcji, która i tak wymaga zmian w danym module. 

To nie tylko ułatwia zarządzanie technicznym długiem, ale również zmniejsza napięcia na linii IT–biznes. W miejsce ogólnych postulatów pojawia się konkretna mapa obszarów wymagających uwagi — oparta na danych i możliwa do weryfikacji. 

6. Wsparcie w analizie incydentów i przyspieszenie reakcji na błędy 

W środowisku legacy incydenty produkcyjne są często nieuniknione — ale to, co naprawdę wpływa na stabilność systemu i komfort pracy zespołu, to szybkość i skuteczność reakcji. Niestety, analiza błędów w starych systemach bywa wyjątkowo czasochłonna i frustrująca. Zespół często działa po omacku: przeszukuje logi, porównuje wersje, odtwarza kontekst — wszystko ręcznie, często pod presją czasu. 

AI potrafi znacząco przyspieszyć ten proces, łącząc różne źródła wiedzy i analizując je w czasie rzeczywistym. System nie ogranicza się do pojedynczego logu czy zgłoszenia — bierze pod uwagę: 

• historię ostatnich commitów i wdrożeń, 

• treści zgłoszeń błędów w Jira czy Helpdesku, 

• korelację występowania błędów z konkretnymi zmianami w kodzie, 

• typowe ścieżki wykonania w systemie (np. w oparciu o wcześniejsze trace’y), 

• powiązane incydenty z przeszłości. 

Na tej podstawie generuje propozycje: 

• który fragment kodu mógł odpowiadać za błąd, 

• jakie zmiany ostatnio miały wpływ na ten obszar, 

• czy podobny problem pojawił się wcześniej i jak został rozwiązany. 

Co zyskuje zespół techniczny i PM? 

Zamiast tracić godziny na ręczne przeszukiwanie logów czy uruchamianie środowisk testowych, zespół dostaje wstępną diagnozę błędu i kontekst historyczny. To znacząco skraca czas potrzebny na identyfikację przyczyny problemu oraz umożliwia szybsze wdrożenie poprawki. 

Dla Project Managera oznacza to: 

• krótszy czas przestoju systemu, 

• lepsze SLA (Service Level Agreement), 

• mniejszą presję na zespół i spokojniejsze zarządzanie incydentami, 

• możliwość raportowania przyczyn i rozwiązań w sposób uporządkowany. 

W przypadku powtarzalnych błędów AI może także wskazywać wzorce — np. „tego typu błąd pojawiał się wcześniej w module X po zmianach związanych z walidacją danych wejściowych” — co pozwala myśleć nie tylko reaktywnie, ale i prewencyjnie. 

7. Stałe monitorowanie luk w dokumentacji i pokrycia odpowiedzialnością 

W złożonych systemach legacy jednym z największych problemów — obok starego kodu i braku testów — jest brak spójnej, aktualnej i łatwo dostępnej dokumentacji. Niejednokrotnie zespół nie wie: 

• kto odpowiada za dany moduł, 

• gdzie znajduje się jego opis (jeśli w ogóle istnieje), 

• czy dane komponenty są nadal używane, 

• albo czy zmiana w danym miejscu nie wpływa na obszary, których nikt już nie utrzymuje. 

Co więcej, dokumentacja — nawet jeśli istnieje — bywa nieaktualna, niespójna, albo rozsiana po różnych narzędziach (Confluence, SharePoint, PDF-y w sieciowej chmurze, wiadomości na Slacku). W takim środowisku utrzymanie wiedzy o systemie w ryzach staje się niemal niemożliwe. 

Z pomocą przychodzi tu AI, która nie tylko analizuje kod i repozytoria, ale też: 

• wykrywa obszary systemu pozbawione przypisanego właściciela (np. brak commiterów, brak powiązań z backlogiem), 

• identyfikuje komponenty bez dokumentacji lub z ostatnią aktualizacją sprzed kilku lat, 

• wskazuje funkcjonalności aktywne w systemie, ale niepołączone z żadnym aktualnym procesem biznesowym, 

• analizuje powiązania między komponentami a systemami zewnętrznymi lub danymi (np. brakuje opisu, jak są wykorzystywane dane klienta). 

Co zyskuje Team Lead, PM i organizacja? 

Przede wszystkim — widoczność miejsc, w których brakuje wiedzy. Zespół może: 

• podjąć świadome działania (np. uzupełnić dokumentację, przypisać ownership, zaplanować sesję przeglądową), 

• zidentyfikować potencjalne zagrożenia przed zmianami lub integracjami, 

• uporządkować środowisko — co jest realnie używane, a co wymaga archiwizacji lub wycofania, 

• poprawić onboarding i utrzymanie — bo wiadomo, gdzie brakuje podstawowych informacji. 

Dla PM-a to również możliwość raportowania do biznesu nie tylko tego, co „zrobiono”, ale także gdzie istnieją obszary ryzyka niewidoczne na pierwszy rzut oka. To cenne narzędzie do planowania roadmapy utrzymania oraz modernizacji systemu — zwłaszcza w sytuacjach, gdy wiedza historyczna w organizacji zaczyna zanikać. 

AI jako partner w pracy z trudnym systemem 

System legacy nie zniknie z dnia na dzień. Ale praca z nim może stać się bardziej zrozumiała, przewidywalna i spokojna — jeśli tylko damy zespołowi odpowiednie narzędzia. Sztuczna inteligencja nie zastąpi ludzi. Ale może stać się ich najlepszym wsparciem: przypominać, co zostało zapomniane; wskazywać, co warto poprawić; upraszczać to, co skomplikowane. 

I właśnie wtedy — nawet trudny, dziedziczony system legacy przestaje być problemem nie do ruszenia.