Los analistas de Gartner están advirtiendo sobre la formación de una enorme burbuja en torno a los proyectos de migración de mainframe basados en inteligencia artificial. La firma de investigación predice que la mayoría de las empresas que recurran a la IA generativa para migrar código heredado (legacy) a plataformas alternativas se enfrentarán a una gran decepción.
Según un informe reciente de Gartner titulado “Demasiado grande para fallar: por qué los proyectos de salida de mainframe probablemente fracasarán en la era de la IA generativa”, más del 70 por ciento de los proyectos de salida de mainframe lanzados en 2026 no alcanzarán sus objetivos previstos. La firma atribuye este fracaso a una sobreestimación de lo que las herramientas de IA generativa pueden lograr realmente.
También se espera que el mercado de estas migraciones impulsadas por IA se contraiga drásticamente. Gartner pronostica que, para 2030, el 75 por ciento de los proveedores que operan en el mercado de salida de mainframe habrán dejado de existir o se habrán visto obligados a pivotar sus modelos de negocio.
La complejidad de los datos heredados
Los analistas Dennis Smith, Alessandro Galimberti y Tobi Bet sostienen que la magnitud de las aplicaciones de misión crítica hace que una migración integral sea una imposibilidad física y financiera para la mayoría de las grandes empresas. Señalan que el volumen y la complejidad interconectada de los datos en los mainframe representan obstáculos insuperables.
Si bien el equipo reconoce que la IA generativa es eficaz para detectar y describir la deuda técnica, consideran que la tecnología tiene "limitaciones significativas en lo que respecta a la conversión y migración automatizada de código heredado". Los investigadores también señalaron que la IA no tiene en cuenta capacidades únicas de los mainframe, como el mantenimiento de niveles específicos de rendimiento y capacidad de procesamiento tras una migración.
Según informa theregister.com, Gartner sugiere que el bombo publicitario de los proveedores está impulsado por la agresiva demanda de los inversores por capacidades de IA. Esta presión obliga a los proveedores a implementar IA incluso cuando no es necesario, para satisfacer a un mercado de usuarios que lucha por encontrar personal capaz de operar sistemas mainframe cada vez más antiguos.
Gartner advierte sobre una brecha peligrosa entre la "promesa de marketing" de la IA generativa y su capacidad real de transformación de código. Los analistas afirmaron que una mala toma de decisiones en la migración no es solo un problema de presupuesto, sino "una amenaza para la continuidad operativa y del negocio".
En lugar de buscar una "solución aparentemente mágica", la firma aconseja un enfoque inteligente basado en la plataforma que evalúe las cargas de trabajo de forma individual. El informe sugiere que el impulso por abandonar los mainframe está disminuyendo a medida que los clientes se dan cuenta de la casi imposibilidad de salir de la plataforma con un coste y un riesgo aceptables.
Esta perspectiva contrasta con las recientes especulaciones del mercado. Las acciones de IBM sufrieron presión recientemente después de que Anthropic promocionara las capacidades de conversión de COBOL de su herramienta Claude Code, lo que alimentó los rumores de que la era del mainframe podría estar llegando a su fin. Sin embargo, Gartner sostiene que el mainframe sigue siendo la plataforma líder para ciertas aplicaciones de misión crítica, incluso ante el auso de las arquitecturas nativas de la nube.