Puntos clave: Agentificar el Mainframe se centra en integrar la IA en las operaciones del mainframe, mejorando la eficiencia de los flujos de trabajo y la toma de decisiones. Hace hincapié en garantizar que las aplicaciones de IA mantengan la seguridad y la gobernanza de la plataforma, al tiempo que extienden su valor a toda la empresa.
Combina experiencia en mainframe con IA diseñada específicamente para mejorar los flujos de trabajo operativos.
El enfoque prioriza la confianza y la gobernanza en las interacciones de IA dentro de entornos mainframe.
A lo largo de su historia, el mainframe se ha adaptado a cada gran cambio en la computación empresarial. El modelo cliente-servidor amplió la forma en que las aplicaciones se conectan a la plataforma, y la computación híbrida en la nube la conectó al mundo distribuido más amplio.
La IA se siente diferente.
No porque cambie la forma en que los sistemas se conectan, sino porque cambia cómo las personas acceden al conocimiento, entienden lo que está ocurriendo, Haz decisiones y, cada vez más, cómo se realiza el trabajo.
La pregunta a la que vuelvo una y otra vez no están si la IA debería estar en el mainframe. Eso parece inevitable. La pregunta más interesante están qué tipo de organizaciones de IA confiarán finalmente para algunas de sus cargas de trabajo más críticas.
Esto crea una nueva oportunidad, la de Agentificar el Mainframe, asegurando que la IA en la plataforma están fundamentada en la experiencia, el contexto y la gobernanza de los que depende el negocio. Significa replantear percepciones obsoletas y reinventar los flujos de trabajo para que los equipos de mainframe puedan innovar más rápido manteniendo la resiliencia, la seguridad y la excelencia operativa que siempre han definido la plataforma.
En conversaciones con clientes, he comprobado que la discusión va rápidamente más allá de las capacidades de la IA. La verdadera conversación está en torno a la confianza. ¿Puede la IA entender el contexto operativo? ¿Puede explicar su razonamiento? ¿Puede actuar dentro de límites claros? Estas preguntas han moldeado nuestro enfoque en BMC.
Para Lograr estos objetivos, la visión de BMC va más allá de herramientas de propósito general que simplemente acceden a datos de mainframe. Convierte la IA en mainframe nativa con IA diseñada específicamente para integrar inteligencia directamente en el flujo de trabajo, combinando décadas de experiencia en BMC, el conocimiento institucional de tu organización y el contexto operativo en vivo con una gobernanza impregnada. El objetivo no están simplemente llevar la IA al mainframe. Están extiende el valor, la experiencia y el conocimiento operativo del mainframe al ecosistema más amplio de la IA empresarial.
Durante mi tiempo en BMC, he visto de primera mano la pasión que nuestros clientes tienen por el mainframe y el papel fundamental que sigue desempeñando en sus negocios. Una cosa que han dejado siempre claro están que el mainframe no va a desaparecer. No son buscan reemplazarlo. Son buscan optimizarlo, extiende su valor y asegurarse de que evolucione junto al resto de la empresa.
Agentificar el Mainframe están una forma de apoyar esa evolución. Sitúa el mainframe junto a iniciativas de IA empresarial, ayudando a las organizaciones a escalar la experiencia ganada con esfuerzo entre más personas y flujos de trabajo. El resultado están la capacidad de incorporar empleados más rápido, Haz decisiones más rápido, Reduce la dependencia de un número limitado de especialistas y Crea más capacidad de innovación.
En resumen, Agentificar el Mainframe está en hacer que la experiencia en mainframe sea más accesible, escalable y accionable mediante trabajadores digitales diseñados específicamente, aumentando la confianza y la capacidad sin comprometer la resiliencia, la seguridad o el control.
¿Cómo Haz cualquier IA nativa de mainframe?
Si la IA está a ganarse la confianza en el mainframe, creo que algunas características se vuelven especialmente importantes.
La visión de BMC de Agentificar el Mainframe está definida por seis características:
- Experiencia nativa de mainframe que aplica conocimientos especializados en mainframe a flujos de trabajo y decisiones críticas.
- Inteligencia integrada que conecta experiencia, conocimiento institucional y contexto operativo en vivo.
- Apertura empresarial que se integra de forma segura con herramientas, modelos, agentes y ecosistemas empresariales.
- Ejecución gobernada que aplica política, supervisión, transparencia y control a las acciones agenticas.
- Datos de clientes que mantienen los datos empresariales regulados por políticas establecidas de seguridad, acceso y control.
- Protección de inversiones que extienda las inversiones existentes en mainframes, AMI BMC y IA empresarial, en lugar de crear otra plataforma aislada o colección de soluciones puntuales.
Un hallazgo de la encuesta BMC Mainframe 2026 me llamó especialmente la atención. A medida que las organizaciones se familiarizan más con la IA, no necesariamente son sentirse más cómodas entregando el control total. En varias áreas, la preferencia están inclinarse hacia una IA que recomienda acciones en lugar de ejecutarlas de forma autónoma.
Cuando se preguntó sobre el diagnóstico de problemas con IA, la disposición a que la IA realice acciones cayó del 32% al 23% año tras año, mientras que la preferencia por recomendaciones generadas por IA aumentó del 36% al 41%.
No veo esto como resistencia a la IA.
Lo veo como una señal de que las organizaciones son pensando cuidadosamente dónde pertenece la confianza.
Esto sugiere que muchos líderes de mainframe Ve la IA primero como un asesor y solo más tarde como un albacea autónomo.
Agentificar el Mainframe responde a esta necesidad con límites regulados y controles humanos en el bucle, creando un asesor de confianza que asista a los profesionales del mainframe y mejore su trabajo en lugar de reemplazarlos. Las organizaciones pueden acabar eligiendo niveles más altos de automatización, pero la confianza debe preceder a la autonomía.
En mi experiencia, las organizaciones rara vez se sienten cómodas con la automatización de golpe. La confianza se están construyendo poco a poco, una interacción exitosa a la vez.
El nivel adecuado de autonomía siempre dependerá de los flujos de trabajo, el riesgo y los requisitos de gobernanza. Las organizaciones deberían poder ampliar la responsabilidad de la IA a medida que crezca la confianza y evolucionen las necesidades empresariales, manteniendo al mismo tiempo la supervisión necesaria para las operaciones críticas.
Gobernanza por diseño
El enfoque BMC incluye la gobernanza integrada directamente en el propio modelo operativo, en lugar de añadirla posteriormente como una característica o servicio adicional.
Se está gobernando por diseño, que se practica en cuatro pilares: rendimiento del agente, utilización de recursos, cumplimiento de políticas y seguimiento auditable de actividades.
Aquí también, un enfoque humano en el bucle sigue siendo importante. La supervisión humana se está incorporada donde se están necesaria intervención o aprobación. Con esta base de gobernanza, la IA nativa de mainframes puede avanzar de forma reflexiva de la inteligencia a la acción.
Haciendo que sea real
Las ideas solo importan cuando mejoran la forma en que la gente trabaja.
Por eso están nos hemos centrado en llevar estos conceptos a flujos de trabajo prácticos hoy en día.
Agentificar el Mainframe no están simplemente una visión de futuro. BMC lo está haciendo realidad gracias a nuevas ofertas de BMC AMI Agentics. Estas soluciones utilizan agentes para investigar, analizar, explicar, recomendar y ayudar a avanzar en el trabajo definido.
En lugar de sustituir a operadores, desarrolladores o profesionales de datos, estas capacidades son diseñadas para ayudarles a investigar más rápido, comprender situaciones complejas con mayor claridad y avanzar en el trabajo con mayor confianza.
BMC AMI Agentics for Ops utiliza flujos de trabajo agenticos diseñados específicamente que impulsan investigaciones operativas definidas, explican hallazgos y recomiendan los siguientes pasos para la detección proactiva de anomalías y el análisis de causas raíz guiado por IA, ayudando a los equipos a investigar más rápido y actuar con confianza sin salir de su flujo de trabajo. La investigación de CPU agente en BMC AMI Ops Monitoring aumenta la velocidad con la que los equipos de operaciones pueden investigar picos de CPU; la incorporación de IA agente en BMC AMI Ops Insight proporciona información sobre causa probable de Db2 y recomienda los siguientes pasos; y un nuevo agente explicativo dentro de BMC AMI Ops Automation explica los scripts REXX en lenguaje sencillo para ayudar a los operadores a comprender más rápidamente los scripts de automatización existentes, especialmente cuando los autores originales o expertos en la materia no son disponibles.
BMC AMI Agentics for Data utiliza agentes de IA para investigar problemas de bases de datos, explicar hallazgos y guiar la optimización. AI Reorg Advisor añade un nuevo flujo de trabajo agentico a BMC AMI Utilities for Db2®, que investiga indicadores REORG y criterios personalizados, y luego explica las recomendaciones en lenguaje sencillo. El Asesor de Carga de Trabajo SQL explica el rendimiento de aplicaciones y SQL y recomienda acciones de ajuste.
Desarrollo de aplicaciones asistido por IA
Hacer que la IA sea nativa en mainframe también implica replantearse cómo trabajan los desarrolladores.
Con el nuevo servidor MCP BMC AMI DevX Code Pipeline, ahora en beta, los desarrolladores pueden conectar asistentes de programación de IA conocidos como Cursor, GitHub Copilot y Claude Code a los procesos de compilación y despliegue de mainframes.
En lugar de tratar el mainframe como un entorno de desarrollo separado, son hacerlo parte de los flujos de trabajo asistidos por IA que los desarrolladores utiliza cada vez más cada día.
El objetivo están sencillo: permitir que los desarrolladores utilicen las herramientas que ya conocen, haciendo del mainframe una parte natural de la experiencia moderna de desarrollo.
Una visión de la agentificación del mainframe
La complejidad del sistema sigue creciendo, y también la presión para innovar más rápido. A medida que la adopción de la IA se acelera en toda la empresa, las expectativas son en aumento mientras que la experiencia especializada en mainframes sigue siendo limitada.
Para mí, esa es la verdadera oportunidad detrás de Agentificar el Mainframe.
Combinar experiencia nativa de mainframes, inteligencia integrada, apertura empresarial y ejecución gobernada puede ayudar a las organizaciones a Haz la IA más útil, más confiable y más alineada con las realidades de las operaciones empresariales. El resultado no están simplemente una mayor automatización, sino una mayor capacidad, resiliencia y confianza.
A medida que la IA sigue evolucionando, creo que la pregunta más importante no están qué tan rápido pueden las organizaciones introducir inteligencia en sus sistemas.
Lo están que lo hacen con tanta consideración.
El mainframe ha ganado confianza durante décadas debido a su fiabilidad, resiliencia y capacidad para soportar procesos empresariales que más importan.
Al entrar en la era agente, esas cualidades se vuelven aún más importantes.
En muchos sentidos, Agentificar el Mainframe no está en cambiar lo que hace valioso a la plataforma.
Se está tratando de extender esas fortalezas hacia una nueva generación de colaboración entre humanos e IA.
conoce más sobre la visión de BMC para la IA agente en el mainframe en la página de Mainframe Agentic de BMC.com.
Ve todas las nuevas funciones incluidas en la versión de octubre de las mejoras de BMC AMI en la página de Nuevas en Soluciones para Mainframe.
Lee más sobre el enfoque de BMC hacia la gobernanza de la IA agente en Delivering Predictable Outcomes in the AI Era, por el Director de Tecnología Ram Chakravarti.
Estas publicaciones son mías y no representan necesariamente la posición, estrategias u opinión de BMC.