En la actualidad, la modernización de aplicaciones en mainframe mediante la inteligencia artificial (IA) ha captado la atención de muchas empresas. Los consejos de administración están cada vez más interesados en este tema, y los directores de información (CIO) enfrentan la necesidad de desarrollar estrategias claras. La IA se presenta como un acelerador en la modernización de aplicaciones COBOL, pero para obtener los mejores resultados, necesita más que solo el código fuente.
El proceso de modernización de mainframes se divide en dos fases: la ingeniería inversa, que busca comprender los sistemas existentes, y la ingeniería hacia adelante, que se enfoca en crear nuevas aplicaciones. El éxito en la mayoría de los proyectos de modernización de mainframe depende de la primera fase. Aunque los asistentes de programación son útiles en la segunda fase, su eficacia es limitada cuando se trata de comprender el contexto del código.
Para una modernización efectiva de COBOL, se necesita una solución que no solo retroceda de manera precisa, produciendo especificaciones validadas y rastreables, sino que también integre estas especificaciones en un asistente de codificación potenciado por IA. La IA es más efectiva cuando se le ofrece un contexto completo y específico de la plataforma. Por ejemplo, los programas COBOL pueden comportarse de manera diferente según el compilador y el entorno para el que fueron diseñados, lo que complica la labor de la IA si no se resuelven estas diferencias de antemano.
En sectores regulados como la banca o los seguros, la rastreabilidad es crucial. Los reguladores exigen poder demostrar que no se ha pasado por alto ningún aspecto importante. Por tanto, es vital estructurar el código en unidades precisas que la IA pueda entender, garantizando así una trazabilidad eficaz.
Para enfrentar estos desafíos, se ha desarrollado AWS Transform, una plataforma diseñada para proporcionar a la IA un fundamento sólido. Se inicia construyendo un modelo completo del sistema, extrayendo la estructura del código, el comportamiento en tiempo real y las relaciones de datos, creando un gráfico de dependencias alineado con la semántica del compilador. Esto permite que la IA maneje información estructurada de manera clara.
Las empresas enfrentan la modernización de múltiples aplicaciones interconectadas. AWS Transform automatiza el ciclo de vida completo del proceso de modernización, desde el análisis hasta la planificación de pruebas. Cada aplicación podría requerir un enfoque distinto, y el éxito radica en identificar cuál modernizar primero.
Ejemplos de éxito incluyen a BMW Group, que redujo su tiempo de prueba en un 75% y aumentó la cobertura en un 60%; Fiserv, que completó su proyecto en 17 meses en lugar de los más de 29 meses planeados; e Itau, que logró una modernización un 75% más rápida. Estos casos demuestran que el uso eficiente de la IA en la modernización de mainframes puede significar un cambio radical para las empresas.
