En la actualidad, la modernización de aplicaciones en mainframe a través de la inteligencia artificial (IA) ha captado la atención de diversas industrias, especialmente en el ámbito empresarial. Los consejos de administración están cada vez más interesados, y los directores de información (CIO) enfrentan la presión de desarrollar estrategias claras para adaptar estas tecnologías. La IA se posiciona como un elemento crucial para acelerar la modernización de aplicaciones COBOL, aunque es esencial comprender que la IA requiere contexto adicional para ser verdaderamente efectiva.
El proceso de modernización de mainframes se divide en dos partes principales. La primera, la ingeniería inversa, se centra en comprender el funcionamiento de los sistemas actuales. La segunda, la ingeniería hacia adelante, se dedica a la creación de nuevas aplicaciones. Esta primera fase es fundamental para el éxito de cualquier iniciativa de modernización. Aunque los asistentes de programación pueden ser útiles proporcionando especificaciones claras en la segunda parte, su utilidad se ve limitada al intentar comprender el contexto del código existente.
Para lograr una modernización exitosa de COBOL, es necesario contar con una solución que permita no solo producir especificaciones validadas y rastreables, sino también integrarlas en asistente de codificación potenciados por IA. La IA trabaja de manera más efectiva cuando dispone de un contexto detallado y específico de la plataforma, algo que puede ser complejo debido a comportamientos del compilador y el entorno de ejecución específicos de cada programa COBOL.
En sectores altamente regulados como la banca y los seguros, la trazabilidad se vuelve un aspecto crítico. Los reguladores exigen demostrar que no se ha omitido ningún detalle relevante. La IA, por sí sola, no puede extraer toda la lógica empresarial ni generar documentación que cumpla con estos altos estándares. Es crucial estructurar el código en unidades precisas, que puedan ser alimentadas a la IA para asegurar una trazabilidad efectiva.
Para abordar la modernización a gran escala, se ha desarrollado AWS Transform. Esta plataforma proporciona a la IA una base sólida al construir un modelo completo de la aplicación existente. Con la ayuda de agentes especializados, AWS Transform extrae la estructura del código, el comportamiento en tiempo de ejecución y las relaciones de datos, creando un gráfico de dependencias que permite a la IA trabajar con información clara y estructurada.
Las empresas no solo enfrentan la modernización de una única aplicación, sino que gestionan carteras extensas de aplicaciones interconectadas. AWS Transform automatiza todo el ciclo de vida de modernización, desde el análisis hasta la planificación de pruebas y la reimaginación, adaptándose a las necesidades específicas de cada aplicación.
Casos de éxito como el de BMW Group, que redujo su tiempo de prueba en un 75% y aumentó la cobertura de pruebas en un 60%, o Fiserv, que completó su proyecto en 17 meses en vez de 29, destacan el impacto positivo del uso de IA. Itaú también logró reducir el tiempo de descubrimiento y prueba en más del 90%, modernizando un 75% más rápido que con métodos manuales. Estas experiencias demuestran que la IA puede ser un cambio de juego significativo en la modernización de mainframes para las empresas.
