Resumen: Este informe técnico explica cómo las empresas pueden extraer información de alto valor sobre la IA a partir de repositorios de mainframe heredados, abordando la accesibilidad, la gobernanza y la integración para maximizar el retorno de la inversión en análisis.
Resumen: Utilizando un caso de estudio ficticio -NovaGuard Financial Services-, este artículo muestra los pasos prácticos, las opciones de proveedores y los patrones de gobernanza que permiten una IA fiable en los datos de mainframe.
AI Insights: Aprovechar los datos del mainframe para obtener beneficios en 2025
Los sistemas de transacciones heredados almacenan décadas de registros operativos y de clientes que pueden mejorar sustancialmente la precisión de los modelos y la inteligencia empresarial. Sin embargo, solo una pequeña parte de los equipos de TI introducen rutinariamente registros de mainframe en canalizaciones de IA, a pesar de que el 92 % de los líderes de TI están invirtiendo en análisis impulsados por IA para avanzar en las iniciativas de datos.
La inteligencia artificial y el reto de la accesibilidad de los datos en los mainframes
La integración de los datos del mainframe con las modernas pilas de IA a menudo se ve bloqueada por desajustes de protocolo, formatos heredados y una procedencia poco clara. IDC descubrió que el 44% de las empresas se enfrentan a lagunas tecnológicas o incompatibilidades a la hora de evaluar las opciones de migración o modernización del mainframe.
En el ejemplo de NovaGuard, las rutinas de recuperación requirieron refactorización, enriquecimiento de metadatos y conectores no disruptivos antes de que los modelos pudieran consumir los datos de forma fiable.
- Principales obstáculos: formatos incompatibles, falta de metadatos y gobernanza aislada.
- Correcciones operativas: extracción automatizada, normalización de formatos y captura de linajes.
- Proveedores y herramientas a evaluar: Conectores Rocket Software, adaptadores Compuware y utilidades de mapeo Precisely.
| Desafío | Impacto en la IA | Mitigación práctica |
|---|---|---|
| Procedencia desconocida | Sesgo de modelo, riesgo de auditoría | Linaje y validación automatizados |
| Incompatibilidad de formatos | Ingestión lenta, errores | Normalización sobre la marcha |
| Acceso en silos | Conjuntos de características incompletos | Controles de acceso federados |
Ejemplo práctico: NovaGuard ejecutó un piloto que expuso predictores ocultos de pérdida de clientes en registros de transacciones de 30 años después de implementar la captura de linaje y la normalización de formato; la precisión en los modelos predictivos aumentó en dos puntos de rendimiento.
Perspectiva: Dar prioridad a la procedencia y a la extracción no disruptiva es el primer paso para convertir los archivos de mainframe en entradas de IA fiables.
AI Insights revelado: Gobernanza y seguridad de los datos de mainframe
Una gobernanza sólida va más allá del cumplimiento de la normativa y se convierte en un factor estratégico de la escala de la IA. Los marcos modernos requieren una visibilidad continua de los flujos de datos, controles de acceso integrados y registros de auditoría para que los modelos se entrenen con datos de confianza.
Perspectivas de la IA sobre gobernanza de datos, linaje y preparación normativa
A medida que las empresas preparan la IA para casos de uso en la toma de decisiones, la gobernanza debe garantizar la precisión, coherencia y fiabilidad en cada etapa del ciclo de vida de los datos. Las revisiones estáticas fallan en los sistemas dinámicos; la validación continua es obligatoria.
Los ecosistemas de proveedores incluyen IBM y BMC Software para la orquestación de políticas, Micro Focus para las utilidades de integración y Syncsort para la aceleración ETL. La gobernanza práctica vincula estas herramientas a flujos de trabajo automatizados.
- Elementos esenciales de gobernanza: linaje, metadatos, normas de conservación y acceso basado en funciones.
- Medidas de seguridad: cifrado en tránsito y en reposo, detección de anomalías y acceso reforzado a los mainframes.
- Preparación normativa: registros de auditoría automatizados y políticas como código para un cumplimiento repetible.
| Gobernanza | Por qué es importante | Aplicaciones comunes |
|---|---|---|
| Linaje automatizado | Apoya la explicabilidad y las auditorías | Motores de linaje + catálogos de metadatos |
| Controles de acceso | Reduce la superficie de ruptura | RBAC, MFA, conectores cifrados |
| Validación continua | Mantiene la confianza en los datos a lo largo del tiempo | Pruebas programadas y alertas de anomalías |
Caso práctico: una aseguradora regulada que utiliza componentes de CA Technologies y ASG Technologies aplicó el linaje y redujo el tiempo de auditoría en un 60 por ciento en el análisis de producción.
Perspectiva: Tratar la gobernanza como la columna vertebral operativa de la IA: incorporar controles a los procesos reduce el riesgo y acelera la adopción.
AI Insights al descubierto: Estrategias prácticas de integración y retorno de la inversión
Para convertir los registros de mainframe en información procesable de IA, las organizaciones deben combinar patrones de integración tácticos con una selección estratégica de proveedores y KPI claros. Diferentes equipos eligen diferentes caminos -algunos prefieren conectores preconstruidos, otros adaptadores personalizados-, pero los resultados empresariales medibles deben impulsar las decisiones.
Información de IA sobre patrones de integración, funciones de los proveedores y resultados cuantificables
Los patrones recomendados incluyen conectores en tiempo real para análisis de flujo, extracción por lotes para almacenes de características históricas e inferencia de modelos coubicados cuando la latencia o la residencia de los datos son importantes. Proveedores como Rocket Software y Geniez permiten tender puentes entre los LLM y los servicios mainframe, mientras que Precisely y Syncsort se centran en la calidad y el movimiento de los datos.
En el caso de NovaGuard, una estrategia híbrida -streaming para la detección de fraudes y batch para los modelos de vida del cliente- proporcionó una ventana de detección un 25 por ciento más rápida y un aumento apreciable de la retención.
- Opciones de integración: conectores de streaming, fachadas de API e inferencia in situ en mainframes.
- Funciones de los proveedores: Rocket Software para conectores, Geniez para marcos LLM, IBM para aceleración de IA en mainframe.
- Indicadores clave de rendimiento: precisión del modelo, tiempo de obtención de información y coste por consulta.
| Patrón | Caso de uso | Beneficio previsto |
|---|---|---|
| Conectores de streaming | Detección del fraude en tiempo real | Reducción de la latencia de detección |
| Extracción por lotes | Formación de modelos históricos | Funciones más completas, mayor precisión |
| Inferencia in situ | Toma de decisiones de baja latencia | Menores costes de movimiento de datos |
Referencias sobre herramientas y lecturas adicionales: Rocket Software proporciona orientación práctica sobre el desbloqueo de datos de mainframe para el análisis impulsado por IA en recursos de rocketsoftware.com. Los casos prácticos de modernización se debaten en el portal del CIO en modernizacionsinperturbación.cio.com y un artículo complementario sobre la integración de la IA con fuentes mainframe en modernizacionsinperturbación.cio.com integración.
Otros proveedores y recursos del ecosistema incluyen Geniez para marcos LLM a mainframe en geniez.aiun informe de The Economist sobre cómo liberar el valor del mainframe en impacto.economist.comy las perspectivas de IBM sobre la ejecución de IA en mainframes en ibm.com. Los comentarios técnicos sobre la ejecución de la IA directamente en los mainframes también están disponibles a través de TechRadar en techradar.com.
Perspectiva: Un enfoque de integración mixta alineado con casos de uso específicos, respaldado por KPI medibles y la combinación de proveedores adecuada, produce el camino más rápido hacia el valor de la IA.
AI Insights: Panorama de proveedores y lista de comprobación práctica para la adopción
Elegir a los socios adecuados acelera los resultados. Empresas del mercado como IBM, Broadcom, BMC Software, Rocket Software, Micro Focus, Syncsort, CA Technologies, Precisely, Compuware y ASG Technologies abordan aspectos de conectividad, gobernanza o rendimiento.
Inteligencia Artificial para la selección de proveedores, alcance del proyecto piloto y métricas de éxito
Para los pilotos, combine un conector ligero con una solución de linaje de grado de auditoría y una métrica de negocio enfocada. NovaGuard seleccionó un trío de conector + linaje + calidad y realizó un piloto de seis semanas sobre un caso de uso de retención de clientes.
- Lista de comprobación del piloto: definir el KPI, elegir el conjunto de datos, seleccionar los conectores, activar el linaje, medir el aumento.
- Criterios de selección: seguridad, interoperabilidad, latencia y sobrecarga operativa.
- Integraciones comunes: Rocket Software connectors, Precisely mapping, Compuware performance tools.
| Elemento piloto | Prestación mínima | Métrica del éxito |
|---|---|---|
| Selección de conjuntos de datos | Rebanada limpia y representativa | Mejora de la línea de base del modelo |
| Conector | Acceso de lectura sin interrupciones | Cumplimiento de los objetivos de tiempo de actividad y latencia |
| Gobernanza | Linaje y auditorías automatizados | Reducción del tiempo de auditoría |
Más información técnica: Rocket Software ofrece información detallada sobre el papel de los datos de mainframe en la IA empresarial en Perspectivas de Rocket Software. Para una visión más amplia del sector, consulte los pasos prácticos para desbloquear los datos de mainframe en puntos de vista de rocketsoftware.com y una perspectiva independiente en Portal de modernización del CIO.
Perspectiva: Una prueba piloto concisa, con indicadores clave de rendimiento medidos y la combinación de proveedores adecuada, demuestra rápidamente la viabilidad y refuerza la adopción a gran escala.
Consejos operativos y estrategia a largo plazo de AI Insights
El éxito a largo plazo requiere integrar la protección de datos como una competencia básica, no como un elemento de una lista de comprobación. La supervisión continua, la automatización de políticas y los libros de ejecución operativos transforman los proyectos puntuales en capacidades sostenibles.
Inteligencia artificial para operaciones: libros de ejecución, supervisión y mejora continua
Operacionalizar la IA alimentada por mainframe significa controlar el ciclo de vida: desde los programas de extracción hasta los desencadenantes de reentrenamiento de modelos y los playbooks de incidentes. La automatización reduce la desviación manual y preserva la confianza en los datos a lo largo del tiempo.
- Elementos operativos: validación programada, alertas automáticas y conductos de reentrenamiento.
- Supervisión de los KPI: deriva de datos, cambios de esquema e integridad del linaje.
- Mejora continua: incorporar las experiencias piloto a las hojas de ruta de las plataformas.
| Operación Tarea | Objetivo | Frecuencia |
|---|---|---|
| Validación de datos | Evitar entradas corruptas | Diario |
| Verificación del linaje | Garantizar la procedencia | Semanal |
| Activador de reentrenamiento de modelos | Mantener la precisión | En función de los acontecimientos |
Lectura adicional y perspectivas de seguridad: el quantum bipartidista y las implicaciones para la ciberseguridad se analizan en análisis dualmedia. Para la planificación de la seguridad operativa, vuelva a consultar la sesión informativa dualmedia en análisis dualmedia e integrar sus recomendaciones en las guías de incidentes. Se pueden consultar otras referencias y profundizaciones técnicas en análisis dualmedia y para la alineación de la gobernanza consulte el mismo recurso en análisis dualmedia. Para los escenarios políticos y el contexto de la seguridad nacional, la pieza dual sigue siendo una útil comprobación cruzada en análisis dualmedia.
Perspectiva: La disciplina operativa y la automatización repetible convierten las victorias piloto en una IA fiable a escala empresarial impulsada por los datos del mainframe.