当Experian Data Office的工程师团队面对七个遗留.NET应用的现代化任务时，他们预估需要投入近千个工作日的时间与精力。然而，借助亚马逊云科技新推出的Amazon Transform服务，Experian Data Office在转换数十万行代码的过程中，降低了大约40%的工作量，累计节省了约300个工程日。

这并非个例。自2025年5月全面上市以来，Amazon Transform已经帮助全球企业累计节省超过100万小时人工，分析代码量达18亿行。在技术债务每年吞噬美国企业2.41万亿美元的背景下，这一数据背后隐藏的，或许是一场企业现代化范式的根本性变革。

技术债务：被低估的创新“隐形税”

日益膨胀的技术债务，早已不仅仅是开发者的日常烦恼，而是演变成为制约企业创新的系统性瓶颈。来自Forrester的研究显示，近20%的企业IT预算被用于管理技术债务，而非开发新功能；《系统与软件期刊》也指出，开发者平均多达23%的工作时间，都消耗在了债务清理上。更严峻的是，这些数字同时还意味着机会成本的隐形流失——当工程师们忙着修补二十年前的COBOL模块，或是升级过期的Node.js运行时，他们显然无法同时投入生成式AI集成、实时数据架构等前沿创新。

重复工作是现代化过程中的核心挑战之一，同时也是技术债务累积的重要原因。每次版本升级、每次安全补丁、每次框架迁移，企业工程师团队都不得不重复相似的模式识别与代码转换工作。这种重复工作不仅消耗了大量的资源和时间，而且也在消磨团队的士气和精力——没人愿意花几个月时间做机械性代码迁移，并且也严重影响了团队将时间和精力投入创新活动。

传统现代化工具试图通过自动化脚本来缓解这一问题，但是在面对异构系统、隐性业务逻辑和跨层依赖时，往往会显得力不从心。这也揭示了企业现代化转型的核心矛盾：技术债务的复杂性要求深度领域知识，而重复性工作又难以吸引顶尖人才持续投入。

从“工具”到“代理”：AI角色的根本转变

Amazon Transform相较于传统工具的突破，就在于它是首个用于大规模现代化改造的Agentic AI服务——这不仅是技术术语的更迭，更是人机协作模式的重构。

传统AI辅助工具如代码补全插件，本质是被动响应用户指令；而Amazon Transform的专用代理（如负责.NET现代化的Kiro）则具