El éxodo de los mainframes en Japón se topa con un muro, y la IA no es la solución
Fujitsu y Hitachi se desvinculan del negocio de mainframes mientras Gartner prevê que el 70 % de los proyectos de migración fracasarán. Se suponía que la IA generativa resolvería la modernización de sistemas heredados: no lo hace.
El retiro es real
Fujitsu ya había anunciado su salida del negocio de mainframes. Hitachi ahora sigue el mismo camino, confirmando que eliminará progresivamente VOS3 —su Sistema Operativo 3 de Almacenamiento Virtual (Virtual-storage Operating System 3)— con ventas que terminan en noviembre de 2027 y soporte de mantenimiento completo que se desactivará para diciembre de 2034.
Esto no es una salida discreta. Se trata de dos de los gigantes de TI más grandes de Japón admitiendo abiertamente que décadas de inversión en mainframes ya no pueden sostenerse bajo sus propios términos.
Las implicaciones se extienden mucho más allá de la gestión del ciclo de vida de productos. La infraestructura de mainframes ha servido durante largo tiempo como columna vertebral de las operaciones japonesas en finanzas, manufactura y sector público. Fujitsu y Hitachi construyeron divisiones enteras alrededor de estos sistemas —equipos de ingeniería, prácticas de consultoría, programas de formación y ecosistemas de socios—. Su retiro señala un cambio estructural: los vendedores que pasaron cincuenta años vendiendo garantía de mainframes ahora están vendiendo una estrategia de salida.
La cronología importa. La IA generativa se ha vendido a las empresas como la llave que desbloquea la modernización de sistemas heredados —automatizando la traducción de código, reingeniería inversa de sistemas no documentados, acelerando los plazos de migración—. El discurso ha sido convincente: deja que la IA maneje las partes difíciles y las compañías finalmente podrán deshacerse de sus dependencias de mainframes.
Gartner dice que ese discurso es peligrosamente prematuro.
La tasa de fracaso del 70 por ciento
En un informe publicado el 18 de junio de 2026, Gartner predicó que más del 70 por ciento de los proyectos de descentralización de mainframes iniciados en 2026 no lograrán sus objetivos originales. El hallazgo no se trata de tecnología fallida —es sobre expectativas desalineadas con la realidad.
La brecha central, según Gartner, reside entre la afirmación de marketing de que la IA generativa reduce dramáticamente el esfuerzo de modernización y la capacidad real de los sistemas de IA actuales para manejar el trabajo. Los vendedores, bajo presión de inversionistas, están insertando características de IA en sus productos sin importar si esas características entregan resultados significativos. El resultado es una ola de proyectos de migración lanzados con planificación insuficiente y confianza inflada en lo que la IA puede hacer.
Las aplicaciones de mainframes no son simplemente código viejo esperando ser reescrito. Son sistemas críticos modelados por años de modificación incremental. La lógica enterrada dentro de ellos a menudo es incompreensible para cualquier persona que no la haya construido. Cambia una función y puedes no saber cuál proceso descendente se romperá. Los documentos de diseño rara vez coinciden con el sistema real. Los ingenieros que entienden estas plataformas se están retirando en grandes números.
La IA puede traducir sintaxis. No puede reconstruir memoria institucional.
Lo que hace tan impactante la tasa de fracaso es que muchos de estos proyectos no fueron abandonados a mitad de ejecución. Produjeron sistemas funcionales. Pero esos sistemas no entregaron los resultados prometidos —mejoras de rendimiento, reducciones de costos o flexibilidad operativa—. El código corría, pero el caso de negocio se disolvió.
Lo que muestran los datos
ROUTE06, que proporciona plataformas de desarrollo impulsadas por IA, realizó una encuesta en abril de 2026 a 328 gerentes e ingenieros involucrados en planificación y modernización de sistemas centrales. Los resultados confirman que el obstáculo no es una simple escasez de programadores COBOL.
Entre empresas manufactureras, el 46,7 por ciento dijo que sus esfuerzos de modernización permanecen atascados en la etapa de concepción. Entre empresas atendidas por integradores de sistemas (SIers) y vendedores de TI, esa figura sube al 54,7 por ciento. Más de la mitad de las grandes corporaciones japonesas no han avanzado más allá de la fase de planificación.
De las compañías que sí intentaron modernización, el 70,2 por ciento reportó éxito general. Pero el 31,4 por ciento dijo que solo se logró éxito parcial, con problemas significativos pendientes. Los fracasos más comunes fueron sobrecostos de cronograma causados por complejidad del sistema, estancamiento del proyecto debido a conocimiento institucional concentrado en pocas personas, y sobrecostos de costos impulsados por escasez de personal.
Algunos proyectos degeneraron a no ser más que traducción de lenguaje. Varias organizaciones se encontraron forzadas a mantener sistemas heredados y modernos lado a lado —derrotando el propósito de la migración por completo—.
Las razones de la vacilación son reveladoras. Las empresas manufactureras citan retorno de inversión poco claro (51,9 por ciento) e incapacidad para estimar costos o cronogramas de migración (50,0 por ciento). Los SIers y vendedores de TI se preocupan por riesgo de interrupción del negocio (63,9 por ciento) e incertidumbre alrededor de la precisión y calidad de la conversión de código asistida por IA (52,5 por ciento).
Estos números apuntan a un problema más profundo: la modernización se está tratando como tarea de ingeniería cuando en realidad es un problema de gestión del conocimiento. El código es la parte fácil. Entender qué hace el código, por qué lo hace de esa manera, y qué pasa si lo cambias —eso requiere conocimiento institucional que ninguna herramienta de traducción puede capturar.
Efectos de segundo orden ya emergen
El retiro de vendedores está produciendo consecuencias que se extienden bien más allá de las compañías directamente afectadas. Mientras Fujitsu y Hitachi retroceden de servicios de mainframes, se llevan consigo programas de capacitación especializados, tuberías de certificación y bibliotecas de experiencia interna de las cuales dependen organizaciones más pequeñas.
Las firmas de consultoría que construyeron prácticas alrededor de migración de mainframes ahora enfrentan un mercado direccionable decreciente en un extremo y demanda creciente en el otro —clientes que necesitan ayuda precisamente porque los primeros intentos de migración flaquearon—. Esta dinámica ya es visible en el sector de consultoría empresarial de Tokio, donde firmas reportan un número creciente de compromisos enfocados en rescate y remediación en lugar de modernización desde cero.
El retiro de ingenieros de la era mainframe está acelerando la brecha de conocimiento. Muchos de estos individuos ocuparon posiciones que nunca se documentaron formalmente. Su entendimiento de interdependencias del sistema, reglas de negocio embebidas en lógica, y workarounds desarrollados a lo largo de décadas existe solo en sus cabezas. Mientras se van, se llevan contexto irrecuperable con ellos. Las herramientas de IA pueden analizar código, pero no pueden entrevistar a un arquitecto de sistemas jubilado que pasó treinta años en un banco.
También hay un efecto de adquisición. Organizaciones que se comprometieron a contratos de mainframes hasta 2030 o más allá ahora enfrentan incertidumbre sobre soporte continuo del vendedor, precios y niveles de servicio. Los equipos financieros están ajustando modelos de presupuesto de tres años. Los oficiales de riesgo están reevaluando planes de contingencia. La retirada crea efectos de onda expansiva a través de cadenas de suministro que dependen de flujos de datos estables de mainframes.
La conclusión no obvia
La narrativa predominante en tecnología empresarial ha sido que la IA resuelve el problema de sistemas heredados. Los datos sugieren el riesgo opuesto: el entusiasmo por la IA está acelerando migraciones mal planificadas que ya tenían probabilidad de fracasar.
La recomendación de Gartner corta contra la corriente de marketing. La firma aconseja a las organizaciones evaluar cada carga de trabajo individualmente y asignarla a la plataforma de ejecución más apropiada —no asumir que cada aplicación de mainframe debe migrar—. Para entornos de mainframes de tamaño mediano, Gartner recomienda modernizar dentro de la plataforma existente siempre que sea posible y reservar transiciones completas de plataforma para casos donde sean genuinamente necesarias.
La IA generativa, en esta visión, es más efectiva como herramienta para mantener y modernizar incrementalmente sistemas mainframe —no como un mazo para migración de emergencia—.
Las compañías más en riesgo son aquellas que tratan la conversión de código por IA como sustituto de entendimiento arquitectónico. Son las que lanzan proyectos sin planificación adecuada, esperando que la herramienta compense lagunas en conocimiento que ninguna herramienta puede llenar.
Las historias de éxito, cuando existen, comparten un patrón común: invierten fuertemente en descubrimiento antes de escribir una sola línea de código nuevo. Mapean flujos de datos, documentan reglas de negocio, identifican dependencias y construyen capacidad interna antes de intentar migración a gran escala. La IA asiste el proceso, pero no reemplaza el trabajo disciplinado de entender qué se está moviendo y por qué.
Qué sucede después
La eliminación progresiva de VOS3 por Hitachi crea un plazo concreto para empresas que aún ejecutan ese sistema operativo. Las ventas terminan en noviembre de 2027. El soporte de mantenimiento continúa hasta diciembre de 2034 —pero soporte sin actualizaciones no es lo mismo que viabilidad—. Las organizaciones en VOS3 necesitan estrategias de migración ahora, no después del anuncio.
El retiro de Fujitsu y Hitachi del negocio de mainframes comprimirá el ecosistema de vendedores, consultores e ingenieros especializados que respaldaron estos sistemas. Esa escasez impulsará hacia arriba el costo de la experiencia restante y ralentizará proyectos de migración aún más.
La predicción de fracaso del 70 por ciento es una proyección, no una ley. Pero está fundamentada en patrones observables: vendedores sobrevalorando capacidad de IA, empresas invirtiendo poco en descubrimiento y planificación, y una fuerza laboral jubilándose llevándose conocimiento institucional irremplazable con ellos.
La lección para corporaciones japonesas —y para cualquier empresa que lidie con modernización heredada— es sencilla. La IA es una herramienta, no una estrategia. Los proyectos de migración que exitosos son aquellos que tratan la modernización como problema arquitectónico primero y problema tecnológico segundo. Las compañías que saltan ese paso son las que Gartner dice que se unirán al 70 por ciento. Los vendedores que se alejan no están yéndose porque el trabajo sea imposible. Están yéndose porque la economía de sostener ecosistemas de mainframes ya no sostiene —y el boom de migración impulsado por IA no ha entregado los resultados que sus promotores prometieron.