Introducción
Un componente central en muchas infraestructuras empresariales tradicionales ha sido el mainframe, una plataforma que durante décadas ha funcionado como la columna vertebral de aplicaciones críticas, especialmente en sectores como la banca, los seguros, el retail, el gobierno entre otros.
Los sistemas mainframe destacan por su fiabilidad, alto rendimiento y capacidad para procesar grandes volúmenes de transacciones. No obstante, hoy representan un reto significativo porque son costosos de mantener, difíciles de integrar con tecnologías modernas, y existe una creciente escasez de profesionales capacitados en lenguajes legados como COBOL, PL/I o ensamblador.
Uno de los mayores desafíos que enfrentan las organizaciones es precisamente la migración de aplicaciones escritas en COBOL hacia lenguajes de programación modernos. Esta dificultad responde en gran parte a un cambio generacional en la fuerza laboral tecnológica, porque los desarrolladores más jóvenes se forman en lenguajes contemporáneos como Java o Python, y muchos de los profesionales con experiencia continúan dominando tecnologías más antiguas como COBOL donde la mayoría ya están jubilando.
A pesar de este contexto, COBOL no desaparecerá pronto. Sigue siendo un componente esencial en muchos sistemas empresariales críticos. De hecho, según Reuters, el 43 % de los sistemas bancarios aún dependen de COBOL, y actualmente se estima que existen más de 220 mil millones de líneas de código COBOL activas en todo el mundo.
Al mismo tiempo, la creciente necesidad de impulsar la innovación digital y responder con agilidad a los cambios del mercado ha llevado a muchas organizaciones a explorar alternativas más flexibles, escalables y alineadas con entornos de nube.
En este escenario, muchas empresas están comenzando a considerar el uso de soluciones de Inteligencia Artificial Generativa como una herramienta clave para acelerar y automatizar el proceso de modernización de sus sistemas mainframe. Estas tecnologías permiten facilitar la transición hacia plataformas modernas sin necesidad de rediseñar completamente la funcionalidad de las aplicaciones, ni alterar el comportamiento de las cargas de trabajo que actualmente se ejecutan en entornos mainframe.
AWS dentro de su plan de innovación puso a disposición AWS Transform para Mainframe, una solución innovadora diseñada para modernizar sistemas legacy. Esta fue presentada como “Amazon Q Developer Transform capability for Mainframe” durante re:Invent 2024 y ahora se encuentra disponible para el público en general. Esta herramienta incorpora un agente de IA especializado que permite acelerar de forma significativa los procesos de modernización que, tradicionalmente, tomaban varios años, ayudando así a las organizaciones a completar sus transformaciones de manera más ágil y eficiente.
¿Qué es AWS Transform for Mainframe?
AWS Transform para Mainframe es un servicio que está diseñado para acelerar la modernización de aplicaciones heredadas en entornos mainframe mediante el uso de IA generativa. Esta solución automatiza tareas tradicionalmente complejas, como el análisis de código legado, la documentación de sistemas mainframe, la extracción de reglas de negocio, la descomposición de aplicaciones monolíticas en dominios funcionales y la refactorización de código.
Al descomponer inteligentemente las aplicaciones, AWS Transform permite planificar y ejecutar la secuencia de migración de manera más eficiente, posibilitando la transformación paralela de funciones empresariales. De este modo, no solo se acelera el proceso de modernización, sino que también se mejora la toma de decisiones, la agilidad operativa y la eficiencia general de la migración.
Fuente: AWS
Agentes de AWS Transform para Mainframe
Como parte del proceso de transformación de aplicaciones mainframe, AWS Transform para Mainframe incorpora una serie de agentes especializados diseñados para facilitar y automatizar la modernización del código heredado hacia lenguajes modernos como Java. Estos agentes permiten realizar tareas críticas de análisis, refactorización y conversión de forma más ágil y precisa, optimizando cada etapa del proceso de transformación. Los agentes son:
| Agente | Descripción | Capacidades clave |
|---|---|---|
| Agente para el análisis de código |
Este agente se encarga de analizar el código legacy en COBOL para comprender su estructura, identificar dependencias, detectar artefactos faltantes y preparar el terreno para la generación automatizada de código en Java. Su análisis profundo permite evaluar la complejidad técnica de la base de código y categorizar componentes automáticamente. |
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| Agente para la generación de documentación | Este agente genera documentación técnica y funcional detallada a partir del código COBOL existente. Puede procesar millones de líneas de código en minutos, identificar la lógica de negocio subyacente y ofrecer descripciones claras y adaptadas al perfil de cada usuario (desarrolladores, analistas, líderes de negocio). Además, se puede integrar con bases de conocimiento para enriquecer el contexto técnico y de dominio. |
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| Agente para la descomposición de código | Este agente identifica los límites entre dominios técnicos y de negocio dentro del código monolítico, facilitando su preparación para una migración iterativa y segmentada hacia la nube de AWS. Es clave para avanzar hacia arquitecturas más modulares y desacopladas. |
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| Agente para el plan de migración | Este agente asiste en la planificación estratégica de la migración, permitiendo a los usuarios definir prioridades, restricciones y objetivos. Basado en estos insumos, el agente genera secuencias optimizadas de oleadas de migración, proporcionando diferentes opciones para adaptar el plan a las necesidades del negocio. |
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| Agente para la refactorización de código | Este agente tiene la capacidad de refactorizar automáticamente el código, manteniendo su equivalencia funcional y preparándolo para ejecutarse en un entorno moderno. Opera bajo supervisión humana, permitiendo validar cada etapa del proceso para asegurar que el nuevo código sea completo, mantenible y alineado con los dominios funcionales definidos. |
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Fuente: AWS
Conclusiones
La modernización de sistemas mainframe ya no tiene que ser un proceso largo, costoso ni riesgoso. Con AWS Transform para Mainframe, las empresas ahora cuentan con una solución integral basada en Agentic AI, capaz de automatizar tareas críticas como el análisis de código COBOL, la documentación técnica, la extracción de reglas de negocio, la planificación de oleadas de migración y la refactorización a lenguajes modernos como Java.
Gracias a sus agentes especializados, AWS Transform para Mainframe no solo acelera los proyectos de transformación y modernización, sino que reduce significativamente la complejidad técnica y el esfuerzo humano requerido, permitiendo que las empresas continúen innovando sin comprometer la estabilidad de sus operaciones actuales. Este enfoque híbrido entre automatización inteligente y supervisión humana abre la puerta a una modernización escalonada, segura y alineada con las necesidades del negocio en el mundo digital actual.
Recursos
Consulte los siguientes recursos para obtener más información sobre el servicio de AWS Transform para Mainframe:
- AWS Transform
- AWS Transform para Mainframe
- Acelere la modernización de las cargas de trabajo de mainframe y VMware con AWS Transform
- YouTube: Introducción AWS Transform para Mainframe
- Youtube: AWS Transform: acelere la modernización del mainframe con IA agentic
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