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Investigación original
Informe de la Encuesta BMC Mainframe 2026
Cómo la IA está impulsando la próxima era de la transformación de mainframes
Capítulo 01
Resumen ejecutivo
Durante los últimos 21 años, BMC ha encuestado a la comunidad de mainframes sobre el estado de la plataforma, tendencias en prácticas y uso, planes futuros y más. Los resultados de la Encuesta BMC Mainframe 2026 muestran que la plataforma sigue siendo un motor de crecimiento e innovación, con la inteligencia artificial (IA) actuando como catalizador para su próxima era de transformación. Los resultados de la encuesta muestran que el enfoque de la IA en mainframe ha pasado de experimental a operativo, centrándose en la confianza, la gobernanza y resultados medibles.
Este cambio hacia un enfoque operativo está acompañado de un cambio del entusiasmo al pragmatismo. Las organizaciones invierten en la gestión de mainframes agentes, prefieren utilizar la IA como asesor, alertando a los usuarios sobre problemas y recomendando los siguientes pasos, pero aún no se les confía en que los realicen de forma autónoma. Curiosamente, los encuestados millennials son significativamente más propensos que otros grupos de edad a confiar en la IA para realizar acciones y aprovechar la IA para la documentación y la transferencia de conocimiento. En todas las disciplinas, las organizaciones son invirtiendo en IA, automatización, datos de confianza, gobernanza y modernización para mejorar la resiliencia operativa, acelerar la innovación y desbloquear nuevo valor empresarial. La encuesta muestra que el mainframe está evolucionando de una plataforma crítica para la misión a una plataforma empresarial inteligente que impulsa la próxima generación de negocios digitales.
La confianza en el mainframe se mantiene cerca de máximos históricos, con un 94 % de los encuestados viéndolo como una plataforma a largo plazo o para nuevas cargas de trabajo. Del mismo modo, el 94 % de los encuestados afirma que sus organizaciones son continúan invirtiendo en el mainframe. Las empresas extra grandes (más de 50.000 MIPS) son significativamente más propensas a aumentar la inversión que las pequeñas (menos de 1.000 MIPS) y medianas (entre 1.001 y 10.000 MIPS).
Aunque la IA atrae la atención en todo el panorama de TI, las organizaciones no están sustituyendo la inversión en mainframes por inversión en IA: continúan optimizando la plataforma, incluyéndola en su infraestructura de IA.
Crecimiento
Las perspectivas de crecimiento para la plataforma también se mantienen sólidas, con un 69 por ciento de los encuestados que afirma que la capacidad de propósito general de su organización está creciendo, impulsada por las aplicaciones mainframe existentes y las nuevas aplicaciones que acceden a los datos del mainframe.
El 83 por ciento de los encuestados informa que el volumen de transacciones ha aumentado o se ha mantenido igual en el último año, con un 77 por ciento que dice lo mismo en el volumen de datos y un 83 por ciento que reporta un número constante o incrementado de bases de datos. Las empresas extragrandes lideran en actividad de mainframes, con más del 65 por ciento reportando aumentos en estas tres actividades.
Aunque las organizaciones son centradas en las mismas prioridades principales que en 2025, el utiliza de la IA están influyendo en la evolución de las disciplinas en todo el mainframe. Los líderes —aquellos que dicen que el mainframe crecerá y atraerá nuevas cargas de trabajo y esperan que el número de MIPS desplegados de su organización crezca en los próximos 12 meses— son liderando el camino.
Líderes
Las organizaciones que liderarán la próxima era de la innovación en mainframes no serán cuidadoras, sino aquellas que son adoptando un enfoque estratégico hacia la IA y otras tecnologías emergentes para modernizar operaciones, acelera productividad y desbloquear nuevo valor empresarial. Quienes adopten un enfoque cauteloso hacia la IA se arriesgarán a ver cómo la competencia se adelanta.
Capítulo 02
Desde el entusiasmo por la IA hasta la adopción pragmática
Durante los últimos años, la IA ha sido un tema principal de debate, planificación e inversión en la comunidad de mainframes, utilizando herramientas de IA, aprendizaje automático (ML) e IA generativa (GenAI) para una variedad de tareas. La IA ha pasado de la experimentación a la planificación estratégica, con las organizaciones de mainframe que parecen adoptar un enfoque más pragmático.
IA como asesor, aún no albacea
Ese pragmatismo está visible en los tipos de responsabilidades que son actualmente dispuestas a otorgar a la IA. Tras la expectación y el bombo inicial en torno a las capacidades de la IA, los ejecutivos de mainframe parecen adoptar un realismo cauteloso, recurriendo a la tecnología para actuar como asesores, pero no como albaceas. En resumen, la IA no ha ganado la confianza total del mundo mainframe, lo que ha provocado un enfoque de "humano en el bucle".
La IA están convirtiéndose en una herramienta cada vez más importante en la transformación de mainframes, pero el mercado están volviéndose más pragmático a medida que maduran las expectativas. La utiliza de la IA ha pasado de ser experimental a operativa; las organizaciones han pasado de preguntarse cómo pueden utiliza IA a preguntarse dónde pueden confiar en ella, cómo puede gobernarse y dónde aporta un valor medible.
Como muestra el gráfico, la disposición a utilizar IA para realizar acciones está disminuyendo, sustituida por el deseo de que recomiende acciones que deba llevar a cabo un operador humano.
Capítulo 03
Preocupaciones y desafíos relacionados con la IA
Como era de esperar, el coste de trasladar la integración de IA de piloto a producción es la principal preocupación. La tendencia a alejarse de la experimentación hacia una planificación pragmática y estratégica proviene en parte de estas preocupaciones. Aplicar la IA de forma sensata, centrándose en resultados que aporten valor empresarial, puede ayudar a justificar estos costes.
También se son las principales preocupaciones en la implementación de IA en seguridad, regulación/cumplimiento y integración de datos.
Adoptar las herramientas adecuadas ayudará a garantizar la validez y seguridad de las soluciones basadas en IA y de los datos organizativos.
Adoptar las herramientas adecuadas ayudará a garantizar la validez y seguridad de las soluciones basadas en IA y de los datos organizativos.
Capítulo 04
Certificados digitales: un área a vigilar
A medida que las organizaciones adoptan la IA y otras tecnologías emergentes, mantener prácticas sólidas de seguridad y cumplimiento sigue siendo esencial. La gestión de certificados digitales está en un área donde muchas organizaciones aún tienen la oportunidad de mejorar la eficiencia y Reduce el riesgo.
Con los requisitos de CA/Browser Forum reduciendo el ciclo de vida de los certificados TLS de 398 días en 2025 a 200 días en 2026 y reduciendo a un ciclo de vida de 47 días para marzo de 2029, las organizaciones deben prepararse para un aumento significativo en la emisión, renovación y actividad de monitorización de certificados. A medida que aumenta la integración de herramientas basadas en IA y la utiliza de agentes de IA, también lo hará la necesidad de más licencias digitales renovadas y con mayor frecuencia, probablemente alcanzando un volumen al que la gestión manual no pueda escalar y una complejidad que exponga las limitaciones de las soluciones de automatización caseras.
Al mismo tiempo, las conexiones con aplicaciones basadas en IA seguirán aumentando a medida que la tecnología están integre aún más con el mainframe. Aunque garantizar conexiones seguras tanto para humanos como para aplicaciones están una pieza crítica del rompecabezas de la seguridad del mainframe, la Encuesta BMC Mainframe 2026 muestra que la mayoría de los encuestados son utilizando soluciones automatizadas internas para gestiona los certificados digitales de su organización o son gestionando los certificados manualmente.
A medida que la adopción de la IA se expande y los agentes de IA se vuelven más frecuentes, lo que lleva a un mayor volumen de certificados que requieren gestión, los procesos manuales son poco probable que escalen eficazmente, mientras que las soluciones de automatización propias pueden tener dificultades para seguir el ritmo de la creciente complejidad, los requisitos de cumplimiento en evolución y el crecimiento de inventarios de certificados. La exploración e implementación de productos robustos de gestión de certificados para proveedores están convertirse en una parte clave de las agendas de transformación de las organizaciones exitosas en un futuro próximo.
Capítulo 05
Garantizar la seguridad de los datos
Los resultados de la encuesta muestran que las organizaciones otorgan alta prioridad a conectar la IA de forma segura y efectiva con sus datos, siendo los "problemas de integración de datos" la tercera prioridad al implementar soluciones de IA y la "modernización de la gestión de datos" como la tercera capacidad AIOps más importante.
También se está dando alta prioridad a proteger esos datos. La recuperación de datos fue la única prioridad que supuso un cambio significativo respecto a la encuesta del año pasado , que el 35 por ciento de los encuestados enumeró (un aumento del 4 por ciento).
El almacenamiento de objetos S3 ayuda a abordar estos desafíos almacenando datos en un formato accesible y escalable que soporta copias de seguridad, recuperación ante desastres y cumplimiento normativo. También simplifica la conversión de datos de mainframe a formatos abiertos que pueden ser absorbidos por plataformas analíticas impulsadas por IA.
Además, las copias de seguridad inmutables y fuera de la plataforma proporcionan una tercera copia segura de los datos, permitiendo tanto la recuperación ante ransomware como la recuperación quirúrgica dirigida. Las organizaciones pueden restaurar datos, aplicaciones o sistemas completos desde múltiples momentos en el tiempo, en lugar de depender únicamente de la copia de seguridad más reciente. En conjunto, estas capacidades ayudan a Reduce el riesgo cibernético, minimizan la interrupción empresarial y ofrecen la resiliencia operativa que requieren las empresas digitales actuales.
Sin embargo, la encuesta muestra que solo el 52 por ciento de los encuestados consideraría el almacenamiento de objetos en la nube para mejorar los requisitos regulatorios, citando la complejidad de la implementación y la falta de experiencia interna como las dos principales barreras para la adopción del almacenamiento de objetos.
Para garantizar la protección de datos, las organizaciones deberían centrarse en la detección de amenazas en tiempo real, proteger activos críticos de recuperación y restaurar rápidamente datos confiables de mainframe con una pérdida de transacciones casi nula. Al igual que en la gestión de certificados, la priorización del almacenamiento, seguridad y soluciones de recuperación de datos están probablemente aumentarán a medida que aumente el volumen de datos y más soluciones de IA accedan a los datos de la organización.
Capítulo 06
Donde la IA cumple en el mainframe
Las organizaciones informan de casos de utiliza para la IA en diferentes disciplinas de mainframe. Desde reorganizaciones de bases de datos y gestión de colas IMS hasta la optimización del rendimiento, la detección de problemas y la generación de documentación, las empresas son priorizando iniciativas de IA que mejoran la productividad, simplifican las operaciones, preservan el conocimiento y aceleran la modernización.
IA agente ganando impulso
Los líderes indican que en los próximos dos años planean dirigir sus inversiones en IA hacia AIOps, desarrollo de aplicaciones y transferencia de conocimiento. Pero la gestión de mainframes de agentes también es una de las principales estrategias de inversión, con un 40 por ciento de los líderes que planea invertir en la creación de agentes para gestionar el mainframe y un 36 por ciento que planea invertir en agentes externos para ese fin.
Capítulo 07
AIOps: Valor estable, obstáculos crecientes
Las operaciones de mainframe son evolucionando de la gestión de sistemas reactiva a las operaciones inteligentes. Las organizaciones son combinando cada vez más IA, automatización, observabilidad y análisis para mejorar la conciencia operativa, acelerar la resolución de problemas y gestionar proactivamente entornos híbridos complejos. El setenta por ciento de los encuestados afirma usar AIOps solo en mainframe o en sistemas mainframe y no mainframe.
De quienes usan AIOps en el mainframe, el 68 por ciento de los encuestados —y el 74 por ciento de los líderes— reportan haber visto tiempo para valorar en un año.
Encontrar causas y determinar cómo solucionar problemas sigue siendo uno de los principales retos en las operaciones de mainframe. El utiliza de la IA, especialmente la GenAI, aborda estos desafíos directamente. No están extrañar, por tanto, que el 58 % de los líderes que priorizan las tecnologías de IA consideren la implementación de soluciones GenAI como la capacidad AIOps más importante.
Aunque la lógica basada en reglas combinada con IA y aprendizaje automático ha mejorado la detección de problemas e incluso ha permitido soluciones proactivas antes de que los problemas afecten al servicio, los equipos de operaciones aún son deben determinar las causas raíz y encontrar soluciones. La implementación de herramientas asistidas por GenAI proporciona a los operadores la ventaja de asesoramiento contextual sobre qué acciones tomar a continuación. Estas herramientas absorben soluciones de problemas anteriores, documentación y otros conocimientos organizativos para sugerir los siguientes pasos en lenguaje natural, actuando como un asesor de confianza que se apoya en años de experiencia para proporcionar una orientación clara, independientemente de la experiencia o nivel de habilidad del operador.
La IA no está sustituyendo la mentoría o la experiencia, sino que hace que ambos sean más efectivos. Junto con los programas de mentoría y la automatización, la IA da a los mainframers menos experimentados confianza en sus acciones y conocimiento de soluciones pasadas sobre las que construir. El 40 % de los encuestados son usar IA para documentación y transferencia de conocimiento; de quienes priorizan el personal y las habilidades y son contratar y formar personal para cubrir sus necesidades, el 49 % son optar por recurrir a asistentes de IA.
Las organizaciones parecen estar aprovechando la IA, la automatización, la inteligencia organizacional y herramientas multiplataforma para abordar el problema de las carencias de habilidades.
Capítulo 08
Asistencia al desarrollador
La IA están cambiando fundamentalmente la forma en que las organizaciones desarrollan, comprenden y modernizan aplicaciones, acelerando la entrega de software al reducir el esfuerzo necesario para comprender código complejo, generar documentación, preservar el conocimiento institucional y modernizar aplicaciones heredadas. Cuando se les preguntó sobre su disposición a utiliza IA para gestiona tareas, el 40 por ciento de los encuestados afirmó que son dispuesto a utiliza IA para recomendar acciones relacionadas con la gestión de código y el 23 por ciento dijo son dispuesto a utiliza IA para completar esas acciones.
La propia búsqueda de acelerar el desarrollo de aplicaciones no muestra señales de desaceleración. Aprovechar GenAI para la asistencia al desarrollador está la principal capacidad en la que los encuestados planean invertir en los próximos dos años. Mejorar la experiencia de los desarrolladores fue la principal capacidad adicional necesaria para mejorar los esfuerzos DevOps, elegida por el 39 % de los líderes, citando la mejora de la calidad del desarrollo, la velocidad y la eficiencia como las principales razones.
A medida que las organizaciones buscan desarrollar nuevas aplicaciones y refactorizar y reescribir código existente, garantizar la calidad del código mediante pruebas se convierte en una preocupación fundamental. Cuando se les preguntó qué capacidades adicionales son necesarias para mejorar sus esfuerzos Ágiles y DevOps, el 38 % de los líderes citó pruebas automatizadas (situándose justo detrás de la experiencia de desarrollo mejorada).
Las organizaciones que buscan aprovechar nuevas tecnologías con aplicaciones nuevas y refactorizadas no solo deberían implementar pruebas automatizadas, sino también considerar herramientas que integren pruebas unitarias, funcionales, de integración, de rendimiento y de regresión en sus cadenas de herramientas DevOps.
Capítulo 09
Recomendaciones
La Encuesta BMC Mainframe 2026 muestra la naturaleza transformadora de la IA en la plataforma mientras transforma la historia del mainframe. Sin embargo, esa historia están sigue evolucionando a medida que las organizaciones ajustan su enfoque hacia la tecnología, cómo la emplean en el mainframe y cómo miden su éxito.
Para aprovechar la próxima ola de innovación en mainframes, las organizaciones deberían centrar las iniciativas de IA en resultados empresariales medibles. Adoptando un enfoque deliberado y basado en el valor de la adopción de la IA, pueden acelerar la modernización, mejorar la eficiencia operativa y convertir el mainframe en una ventaja estratégica duradera.
A medida que las organizaciones amplían su utiliza de la IA, deberían fortalecer las bases de gobernanza y seguridad necesarias para apoyarla. Automatizar la gestión de certificados puede ayudar a Reduce riesgos, mejorar la eficiencia operativa y prepararse para un futuro con creciente complejidad de certificados y ciclos de vida más cortos.
La IA está acelerando el desarrollo de aplicaciones y la modernización del código, pero la velocidad sin calidad genera riesgos. Las organizaciones deben Haz de las pruebas automatizadas una piedra angular de su estrategia DevOps para Protege la resiliencia del sistema, garantizar la calidad de las aplicaciones y escalar la innovación con confianza.
La Encuesta BMC sobre Mainframes 2026 muestra que la plataforma no solo está vibrante y en crecimiento, sino que también se está convirtiendo en una plataforma estratégica para la IA empresarial y la transformación digital. La IA está redefiniendo el futuro del mainframe, no como un reemplazo de lo anterior, sino como el catalizador de su próxima era de transformación.
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