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Michele Slocovich CAST
Michele Slocovich

Solution Design Director CAST Italia

Michele accelera la digital transformation enterprise attraverso l'integrazione strategica di GenAI e Software Intelligence. Specializzato nel rendere l'AI generativa più accurata e deterministica per code modernization (40%→80% automation rates), guida organizzazioni verso ecosistemi digitali sostenibili e AI-ready.

Stefano Castelluccio CAST
Stefano Castelluccio

Solution Design Manager & Innovation Specialist – CAST Italia

Con un’esperienza trentennale nel campo dell’intelligenza artificiale, Stefano supporta la trasformazione e l’evoluzione di processi e sistemi digitali attraverso l’impiego strutturato e armonizzato della IA e della Software Intelligence. È specializzato nell’individuazione di approcci efficienti, efficaci e sostenibili per l’integrazione e l’automazione di soluzioni GenAI nei processi SDLC.

Executive Summary

L'AI promette di accelerare analisi, sviluppi, modernizzazioni e trasformazioni del software. Ma senza una comprensione accurata del codice esistente, anche i modelli più avanzati non possono vedere le relazioni, i collegamenti nascosti e le dipendenze critiche che definiscono le applicazioni enterprise. Proprio come le persone, l'AI ha bisogno di una mappa per navigare sistemi complessi.
Il nuovo Server MCP di CAST risolve questa sfida, fornendo agli agenti AI una mappa completa e deterministica delle strutture interne del software: oggetti, dati, framework, transazioni, call graph, interazioni e dipendenze—esplicite e nascoste—attraverso 150+ tecnologie.

Durante il webinar scoprirai:

  • Perché gli LLM non riescono a comprendere codebase da milioni di linee di codice e come il contesto mappato da CAST supera questo limite
  • Come funziona il Server MCP: come questo espone via protocollo standard grafi architetturali, transazioni, dipendenze e dettagli oggetti a qualsiasi AI agent.
  • In che modo gli agenti AI utilizzano CAST per:
    • Ridurre il debito tecnico in modo mirato mappando flaw strutturali critici
    • Estrarre business rule con precisione tramite call graph deterministici
    • Eseguire analisi d'impatto affidabili che evitano rotture
    • Trasformare mainframe, .NET o Java con contesto preciso per modernizzazione sicura
    • Aggiornare framework, database e componenti mappando tutte le dipendenze dirette e indirette
  • Cosa stanno facendo i CSP e gli AI provider per rendere l'AI realmente "software-aware"

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