La IA está acelerando la modernización empresarial, pero también multiplica la complejidad.
- La IA no está jubilando la tecnología vieja
- El problema no es tener 383 aplicaciones, sino saber qué pasa si tocas una
- Dejarlo para después tampoco está funcionando demasiado bien
- Y ahora la propia IA quiere ayudar a ordenar el desorden
- Modernizar también significa decidir dónde vive cada cosa
- La modernización ya no tiene una meta final
- ¿Sabías que?
Casi todos tenemos ese cajón lleno de cables que nadie se atreve a botar porque, aunque llevan años ahí, existe una pequeña posibilidad de que alguno todavía conecte algo importante. Ahora imagina el mismo problema, pero con cientos de aplicaciones, servidores, nubes, redes y sistemas que pueden mover millones de dólares cada día.
No está tan lejos de lo que ocurre dentro de algunas grandes empresas. Un nuevo estudio de Kyndryl encontró que solo el 9% de las organizaciones encuestadas tiene completamente mapeadas sus aplicaciones críticas y las dependencias entre ellas. Al mismo tiempo, el 48% reconoce que ya está retrasado frente a sus objetivos de modernización tecnológica.
Y entonces llegó la inteligencia artificial pidiendo más datos, más capacidad de cómputo, mejores redes y sistemas capaces de responder mucho más rápido.
El resultado tiene algo de paradoja: la IA está obligando a las empresas a modernizarse, pero esa modernización no consiste simplemente en apagar lo viejo y encender algo nuevo. En muchos casos está ocurriendo exactamente lo contrario: mainframes, nube pública, nube privada y sistemas instalados dentro de las compañías están aprendiendo a convivir bajo el mismo techo tecnológico.
La IA no está jubilando la tecnología vieja
Durante años, hablar de transformación digital podía sonar a una mudanza: sacar aplicaciones de servidores antiguos, llevarlas a la nube y despedirse de buena parte de la infraestructura heredada.
La realidad que describe el State of Modernization Report 2026 de Kyndryl es bastante menos ordenada.
El estudio, realizado entre 2.000 líderes de negocio y tecnología de cinco continentes y 12 industrias, encontró que las aplicaciones críticas de las empresas se encuentran repartidas entre mainframes, nube pública, nube privada y sistemas on-premises. En lugar de concentrarse progresivamente en una única plataforma, muchas organizaciones están ampliando el número de tecnologías que utilizan.
La IA tiene bastante responsabilidad en ese cambio.
Kyndryl encontró que es el principal motivo para aumentar el uso de mainframes y edge computing, además de una de las fuerzas que están impulsando la expansión de nube privada, SaaS, redes y aplicaciones empresariales. Todas las organizaciones del estudio que utilizan mainframes, por ejemplo, aseguran tener planes para implementar IA sobre esas plataformas.
Así que aquel computador gigante que parecía condenado a convertirse en pieza de museo tecnológico todavía tiene trabajo pendiente.
La diferencia es que ahora debe comunicarse con servicios en la nube, aplicaciones más recientes, modelos de inteligencia artificial y redes distribuidas. Modernizar, en ese escenario, se parece menos a reemplazar un electrodoméstico y más a conseguir que varias generaciones de tecnología hablen el mismo idioma.
El problema no es tener 383 aplicaciones, sino saber qué pasa si tocas una
La empresa promedio incluida en el estudio opera 383 aplicaciones críticas para su negocio.
El número impresiona, pero es solo la mitad del problema.
Imagina que una compañía decide reemplazar una vieja aplicación de inventarios. Parece sencillo hasta que descubre que ese programa también envía datos al sistema de facturación, alimenta una herramienta logística, consulta clientes en otra base de datos y genera información que termina en un tablero financiero.
Ahora imagina que algunas de esas conexiones nunca quedaron documentadas.
Ahí aparece lo que en tecnología se conoce como una dependencia: una aplicación necesita de otra pieza del sistema para funcionar correctamente. Modificar una sin conocer esas relaciones puede producir un efecto dominó bastante menos entretenido que tumbar fichas.
Según Kyndryl, apenas el 9% de las organizaciones consultadas afirma comprender por completo esas dependencias y una cuarta parte reconoce tener una gran cantidad de aplicaciones sin documentar.
Modernizar sin esa visibilidad puede convertirse en una especie de Jenga tecnológico: sacar una pieza parece fácil hasta que descubres qué estaba sosteniendo.
Dejarlo para después tampoco está funcionando demasiado bien
Frente a semejante laberinto, posponer una modernización puede sonar tentador. El problema es que también tiene consecuencias.
El 98% de las organizaciones encuestadas ha retrasado alguna iniciativa de modernización y ha experimentado efectos negativos relacionados con esas decisiones.
Entre quienes aplazaron proyectos, el 44% dijo que esto dificultó adoptar nuevas capacidades rápidamente, el 43% terminó enfrentando mayores costos a largo plazo y el 40% reportó nuevas vulnerabilidades relacionadas con seguridad o cumplimiento.
Ahí es donde la llegada de la IA aumenta la presión.
El 82% de los líderes encuestados asegura que la inteligencia artificial ya está incrementando las exigencias sobre su arquitectura de red. Un modelo puede ser muy avanzado, pero sigue necesitando mover datos, acceder a aplicaciones y comunicarse con la infraestructura que sostiene el negocio.
La IA puede llegar con cerebro nuevo; si detrás encuentra carreteras tecnológicas llenas de desvíos, también tendrá que esperar en el tráfico.
Y ahora la propia IA quiere ayudar a ordenar el desorden
Aquí aparece otro giro interesante.
La inteligencia artificial está aumentando la urgencia por modernizar, pero también comienza a utilizarse para realizar parte del trabajo que esa modernización exige.
El informe pone el foco especialmente en la IA agéntica, sistemas capaces de planificar y ejecutar secuencias de tareas dentro de determinados límites y herramientas, en lugar de limitarse a responder una pregunta cada vez.
El 10% de las organizaciones encuestadas ya utiliza IA agéntica en entornos productivos para trabajos de modernización. Entre sus usos aparecen descubrir sistemas heredados, identificar dependencias, convertir código, generar documentación y ejecutar pruebas automatizadas.
Es fácil entender por qué puede resultar atractiva.
Si una compañía posee cientos de aplicaciones y años de código acumulado, pedirles a equipos humanos que revisen manualmente cada conexión puede requerir enormes cantidades de tiempo. Un agente puede ayudar a recorrer ese mapa, encontrar relaciones y documentarlas para que los especialistas decidan después qué hacer.
Eso no significa entregarle las llaves del centro de datos a una IA y marcharse de vacaciones.
Los humanos siguen siendo necesarios para validar resultados, tomar decisiones y supervisar los cambios. Pero algunas de las tareas más repetitivas pueden pasar de ocupar semanas de trabajo a convertirse en procesos mucho más automatizados.
Los primeros datos del informe son llamativos: entre las organizaciones que ya emplean IA agéntica en modernización, 67% afirma estar adelantada o al día con sus objetivos, frente al 51% entre las demás organizaciones.
La diferencia no demuestra por sí sola que la IA agéntica sea la responsable de ese mejor desempeño, pero sí ayuda a explicar por qué tantas empresas están experimentando con ella.
Modernizar también significa decidir dónde vive cada cosa
Y como si mantener cientos de aplicaciones conectadas no fuera suficiente, existe otra pregunta cada vez más importante: ¿en qué país, nube o infraestructura deberían ejecutarse?
La respuesta ya no depende únicamente de velocidad y precio.
La soberanía digital —es decir, el control sobre dónde se almacenan y procesan los datos y bajo qué reglas— está ganando peso a medida que aumentan las regulaciones y las tensiones sobre el manejo de información.
El 63% de las organizaciones consultadas espera aumentar el uso de nubes soberanas, servicios diseñados para cumplir requisitos específicos sobre residencia de datos, jurisdicción o control operativo. Sin embargo, apenas el 6% afirma incorporar la soberanía desde el comienzo de su estrategia general de transformación.
Incluso el mainframe está entrando nuevamente en esa conversación.
El informe encontró que 37% de las organizaciones trasladó cargas de trabajo de regreso al mainframe, mientras los requisitos de soberanía y gobernanza aparecen entre las razones que están influyendo en esas decisiones.
Sí: después de años escuchando que todo acabaría en la nube, algunas aplicaciones están haciendo el viaje de regreso.
La modernización ya no tiene una meta final
Tal vez ese sea el cambio más importante que deja el informe.
Durante mucho tiempo, modernizar podía imaginarse como un proyecto con principio y final: migrar el sistema, apagar el servidor antiguo y pasar al siguiente asunto.
La llegada de la IA hace que esa idea sea cada vez menos realista.
El 44% de las organizaciones estudiadas ya incorpora la modernización continua dentro de su modelo operativo, mientras apenas el 16% sigue apostando por grandes transformaciones realizadas de una sola vez.
Tiene sentido. Nuevos modelos de IA demandarán más infraestructura; aparecerán nuevas regulaciones; algunas cargas terminarán en la nube y otras volverán a sistemas privados; una aplicación que hoy parece moderna puede convertirse mañana en la siguiente pieza que necesite actualización.
Modernizar, entonces, deja de ser la gran limpieza tecnológica que ocurre cada ciertos años.
Se parece más a mantener una ciudad funcionando mientras cambias las calles, construyes nuevos edificios y descubres que debajo todavía hay tuberías instaladas hace décadas.
Y apagar toda la ciudad mientras haces las obras, evidentemente, no es una opción.
¿Sabías que?
Los mainframes, esas enormes plataformas empresariales que muchas veces asociamos con una era anterior de la computación, no solo siguen funcionando dentro de grandes compañías: el 37% de las organizaciones del estudio de Kyndryl trasladó cargas de trabajo nuevamente hacia ellos.
Es una buena muestra de cuánto ha cambiado la idea de modernización. La tecnología más nueva no siempre sustituye a la anterior. En ocasiones, el objetivo consiste en decidir qué plataforma hace mejor cada trabajo y conseguir que todas esas piezas —desde un mainframe hasta un agente de IA— funcionen juntas sin convertir la infraestructura de la empresa en ese cajón de cables que nadie se atreve a tocar.
