El martes, Anthropic publicó herramientas que permiten a Claude leer, analizar y traducir COBOL heredado en lenguajes modernos como Java y Python. Al final del día de negociación, Los inversores borraron alrededor de 40.000 millones de dólares del valor de mercado de IBM. – la mayor caída en un solo día de la compañía en 25 años – clasificando el anuncio como una amenaza existencial para el negocio de mainframes de IBM.
La reacción fue rápida. También se basó en una interpretación errónea fundamental de por qué las empresas utilizan mainframes.
El COBOL de IBM tiene 66 años. Fue diseñado en 1959, se ejecuta en mainframes IBM y continúa impulsando los sistemas de procesamiento de transacciones con una Se estima que hay 250 mil millones de líneas de COBOL en producción activa.según el Proyecto Open Mainframe.
Los ingenieros que lo escribieron se jubilan; quienes los reemplazan en gran medida no pueden leerlo. Durante décadas, esta brecha de habilidades ha sido uno de los problemas sin resolver más costosos de la TI empresarial, y un problema de IBM. ha estado trabajando para arreglar la IA desde al menos 2023cuando lanzó watsonx Code Assistant for Z para ayudar a migrar COBOL a Java moderno.
Claude Code, dice Anthropic, ahora puede analizar bases de código completas, mapear dependencias ocultas y generar traducciones funcionales de código que la mayoría de los ingenieros actuales no pueden leer. Para las empresas que ejecutan COBOL en plataformas distribuidas (Windows, Linux y otros entornos que no son mainframe), esta característica es realmente útil y cada vez más práctica.
La verdadera barrera nunca fue técnica
“La modernización de COBOL ha sido un problema técnicamente resuelto desde hace algún tiempo”, dijo a VentureBeat el analista de Gartner Matt Brasier. “El verdadero problema es que los costos de modernización son altos y el retorno de la inversión es bajo”.
Amazon y Google llevan años ofreciendo herramientas de migración COBOL basadas en IA. AWS Transform y un servicio comparable de Google Cloud Platform apuntaban al mismo problema: reducir la fricción para los clientes que buscaban migrar cargas de trabajo de mainframe a la nube.
“Esto es básicamente otra fuente de competencia”, dijo a VentureBeat Raj Joshi, vicepresidente senior de Moody’s Ratings. “IBM siempre ha vivido en un ámbito muy competitivo. En el margen, eso es básicamente negativo, no hay duda al respecto. Hay un competidor más poderoso. Pero IBM ha coexistido con esas amenazas”.
Steve McDowell, analista jefe de NAND Research, va directo al argumento estructural: “Las aplicaciones no se ejecutan en mainframes porque están escritas en COBOL”, dijo. “Se ejecutan en mainframes porque los mainframes ofrecen una clase de determinismo, computación escalable y confiabilidad que los servidores de uso general no pueden igualar”.
La cuestión va más allá del posicionamiento en el mercado. “Las herramientas GenAI son útiles, pero su naturaleza no determinista significa que el código resultante no es consistente: la misma operación se implementará de diferentes maneras en diferentes partes del código”, dijo Brasier. “Las principales herramientas combinan enfoques deterministas y no deterministas. Sin embargo, ninguna de ellas resuelve el problema del retorno de la inversión”.
Lo que la traducción COBOL deja sin resolver
“Traducir COBOL es la parte fácil”, dijo a VentureBeat el director de comunicaciones de IBM, Steven Tomasco. “El verdadero trabajo es rediseñar la arquitectura de datos, reemplazando el tiempo de ejecución, la integridad del procesamiento de transacciones y el rendimiento acelerado por hardware creado durante décadas de estrecho acoplamiento de software y hardware. Este es el problema que IBM ha pasado décadas aprendiendo a resolver, y la IA es la herramienta más poderosa que hemos tenido para hacerlo”.
Según IBM, Royal Bank of Canada, National Social Security Organization y ANZ Bank han utilizado Watsonx Code Assistant for Z para acelerar la modernización del código COBOL sin salir de IBM Z.
Eso no significa que Anthropic no tenga una posición competitiva. Para las empresas que ejecutan COBOL fuera del mainframe (en sistemas distribuidos, entornos Windows y Linux), Claude Code ingresa a un espacio donde la integración vertical de IBM es menos ventajosa. “IBM entiende la tecnología mainframe a un nivel que otros no pueden igualar. Si solo miro COBOL, estoy usando Watsonx de IBM”, dijo McDowell. “Anthropic, sin embargo, tiene una presencia más amplia en muchos equipos de desarrollo, donde un solo proveedor hace que valga la pena”.
Lo que realmente deberían hacer los compradores corporativos
Los ingenieros senior de infraestructura y datos pasarán las próximas semanas respondiendo preguntas de ejecutivos que vieron los titulares y asumieron que el difícil problema acababa de resolverse. Eso no sucedió.
“Es COBOL, pero hay innumerables aplicaciones vinculadas a él”, dijo Joshi. “No es como si transformaras millones de filas y de alguna manera estuvieras listo para ir a la nube. Es una enorme evaluación de riesgos y dependencias y todo eso”.
La pregunta más útil para los compradores es si el ruido de esta semana crea una oportunidad. Braiser cree que sí.
“Deberían utilizar las discusiones resultantes en la junta directiva y con los accionistas para revisar las iniciativas de modernización diferidas y ver si alguna de ellas ahora tiene un retorno de la inversión”, dijo Brasier.
McDowell abordó directamente la cuestión competitiva. “¿Anthropic le quitará negocios a la herramienta de IBM? Sí, por supuesto”, dijo. “Pero me sorprendería que esta herramienta generara ingresos significativos para IBM”.
Chirag Mehta, analista de Constellation Research, advirtió que los líderes de TI no deberían reaccionar emocionalmente ni reescribir la estrategia de la noche a la mañana.
“Trate esto como una razón para ejecutar un piloto pequeño y limitado para medir los resultados, no como una razón para eliminar y reemplazar proveedores”, dijo Mehta a VentureBeat.
Mehta sugiere que las empresas elijan una porción de aplicación o flujo de trabajo bien definido con entradas y salidas claras, y evalúen enfoques iguales: calidad del mapeo de dependencias, calidad de la documentación de la lógica empresarial recuperada, cobertura de pruebas y comprobaciones de equivalencia, regresiones de rendimiento y confiabilidad.
En opinión de Mehta, el mayor recordatorio es que la modernización es más que convertir código. Las partes difíciles son extraer conocimiento institucional, reelaborar procesos y controles, gestionar el cambio y contener el riesgo operativo en sistemas que no pueden romperse. La IA puede comprimir el trabajo de “análisis y traducción”, pero no elimina la carga de la gobernanza y la rendición de cuentas.
“Los equipos ganadores tratarán la IA como un acelerador dentro de un programa de modernización disciplinado, con puntos de control mensurables y protecciones contra riesgos, no como un botón mágico de conversión”, dijo Mehta.
