Encuentra el camino hacia la modernización que proteja lo que importa.

Resumen

• La IA puede acelerar la modernización del código, pero solo crea valor duradero cuando los equipos basan sus resultados en la comprensión de la aplicación, la disciplina de ingeniería y la validación.
• Las aplicaciones COBOL y PL/I de misión crítica requieren más que una simple conversión de código. Los responsables deben comprender las dependencias, las reglas de negocio, el comportamiento de las transacciones y los controles operativos antes de elegir una ruta de modernización.
• La ruta de modernización adecuada depende de los objetivos empresariales, la arquitectura, la tolerancia al riesgo y las prioridades operativas.
• Las pruebas y la validación ayudan a los equipos a demostrar que las aplicaciones modernizadas siguen ofreciendo los resultados empresariales previstos.
   

La IA ha cambiado la conversación sobre la modernización del código.

Los líderes Enterprise ya no se preguntan solo si la inteligencia artificial puede explicar el código, resumir la lógica o acelerar la documentación. Se plantean una pregunta más compleja: ¿Puede la IA ayudar a modernizar las aplicaciones críticas para el negocio sin debilitar el comportamiento empresarial que dichas aplicaciones protegen?

Creemos que la publicación del Cuadrante Mágico de Gartner^® para herramientas de modernización de código con IA refleja el creciente interés del mercado en esa cuestión.

Nuestra experiencia apunta en la misma dirección. Las organizaciones reconocen cada vez más que los objetivos de negocio deben guiar las decisiones de modernización, no las limitaciones tecnológicas. El desafío no reside simplemente en elegir una nueva plataforma o modelo de desarrollo, sino en determinar cómo evolucionar las aplicaciones COBOL y PL/I críticas para el negocio, preservando al mismo tiempo el comportamiento empresarial, la integridad arquitectónica, la continuidad operativa y la integridad de las transacciones.

Por eso, los líderes de la modernización necesitan algo más que la conversión de código asistida por IA. Necesitan comprender las aplicaciones, seleccionar rutas de ejecución de forma rigurosa, validar de forma determinista y tener la certeza de que se preservará el comportamiento empresarial esencial.

En Rocket Software, consideramos la modernización de código con IA como una disciplina de ejecución. La IA puede reducir el tiempo que desarrolladores, arquitectos y propietarios de aplicaciones dedican a interpretar aplicaciones COBOL y PL/I desconocidas. Sin embargo, la IA solo genera valor duradero cuando los responsables de la modernización fundamentan sus resultados en datos de código, modelos de aplicación estructurados, documentación del producto y contexto específico del cliente.

¿Qué implica el reconocimiento de Gartner a Rocket para los líderes en modernización?

Rocket Software fue reconocida como una empresa destacada en el Cuadrante Mágico de Gartner^® de 2026 para herramientas de modernización de código con inteligencia artificial.

Consideramos que este reconocimiento forma parte de un cambio más amplio: las organizaciones buscan formas prácticas de utilizar la IA en la modernización sin perder la comprensión de las aplicaciones, la disciplina de las pruebas y la validación que requieren los entornos de misión crítica.

Para las organizaciones que necesitan modernizar su código sin dejar de atender a clientes, empleados, socios y demás partes interesadas, esta distinción es crucial. En nuestra opinión, la postura de Rocket refleja un enfoque práctico para la modernización de sistemas críticos: combinar el análisis asistido por IA con la comprensión de las aplicaciones, las pruebas automatizadas y la validación, de modo que las organizaciones puedan modernizarse con mayor confianza .

El verdadero desafío de la modernización no radica en si las organizaciones pueden generar código nuevo, sino en si pueden cambiar plataformas, herramientas y modelos de implementación, preservando al mismo tiempo la lógica de negocio, la integridad arquitectónica, el comportamiento de las transacciones, los procesos de recuperación y los controles operativos que mantienen en funcionamiento los sistemas centrales.

Los responsables de la modernización necesitan algo más que la conversión de código asistida por IA. Necesitan comprender las aplicaciones, seleccionar rutas de ejecución de forma rigurosa, validar de forma determinista y tener la certeza de que se preservará el comportamiento empresarial.

¿Qué deben esperar los líderes de la modernización del código mediante inteligencia artificial?

La modernización del código mediante IA utiliza inteligencia artificial junto con análisis de aplicaciones, herramientas de ingeniería, pruebas y revisión humana para ayudar a los equipos a comprender, evaluar, transformar, validar y mantener las aplicaciones existentes.

A diferencia de la conversión básica de código, la modernización potenciada por IA conecta el código fuente con las dependencias, los flujos de datos, las transacciones, los procesos operativos, las pruebas y los resultados comerciales que dan forma al comportamiento de la aplicación.

¿Qué deben esperar los líderes de la modernización del código mediante inteligencia artificial?

Leaders should expect AI to reduce the time modernization engineers spend understanding applications, not remove the need for engineering judgment. The strongest use cases start with comprehension: plain-language code explanation, business rule extraction, dependency analysis, impact assessment, and documentation.

Those capabilities matter because mission-critical applications rarely reveal themselves through source code alone. A COBOL program can connect to batch schedules, transaction flows, file updates, database interactions, copybook references, job control, and operational procedures. AI output becomes more useful when deterministic analysis shows how those pieces connect.

That is why Rocket combines AI with static code analysis, structured application models, product documentation, and customer-specific context. The goal is not AI theater: output that looks impressive without producing reliable, verifiable outcomes. The goal is faster understanding, with traceability back to the programs, data elements, dependencies, and execution paths that shape application behavior.

The goal is not AI theater. The goal is faster understanding with traceability back to the application behavior modernization leaders need to preserve.

How should enterprises choose the right modernization path?

AI can accelerate analysis, but leaders still need to make a clear architectural decision. Application modernization can take many forms, including platform modernization, application replatforming, code refactoring, and language modernization. The right approach depends on business objectives, architecture, risk tolerance, and operational priorities. AI can help leaders evaluate options, but it should not blur the path.

A shared discipline connects every modernization strategy: application analysis, AI-assisted understanding, automated testing, and validation help ensure organizations change what needs to change without breaking the business behavior they depend on.

Rocket's code modernization portfolio helps organizations understand, modernize, test, validate, and evolve mission-critical COBOL and PL/I applications across mainframe, distributed, and cloud environments. Through solutions including Rocket Enterprise Suite and Rocket Visual COBOL, organizations can analyze dependencies, extract business logic, improve development workflows, automate testing and validation, and choose modernization strategies aligned to business objectives.

The common thread across those paths is discipline. Modernization leaders need to understand what the application does, where dependencies exist, which business rules matter most, and how they will prove that transformed code still supports expected outcomes.

Why does validation define modernization credibility?

Modernization credibility comes from evidence. Developers, testers, architects, and release leaders need test cases that reflect meaningful business scenarios, regression tests that compare outputs before and after change, and operational checks that confirm performance, recovery, and transaction behavior.

That validation work turns modernization from a promise into a controlled engineering process. AI can explain what exists, flag affected application areas, and document what modernization engineers need to review. Engineers still need to validate that the modernized application preserves expected behavior before production change.

Modernization credibility comes from evidence that the application still behaves as expected.

The value of this approach is reflected in real modernization outcomes. Organizations using Rocket code modernization solutions have achieved measurable results, including improved developer productivity, reduced testing cycles, lower transformation risk, significant operational cost savings, and greater confidence in modernization initiatives while maintaining business continuity.

How do modernization leaders make this stick?

The next phase of modernization will reward organizations that treat AI as part of a repeatable operating discipline, not a shortcut around application knowledge. Leaders should ask four practical questions before they commit to a modernization path:

• Which business behaviors must the application preserve?
• Which dependencies shape transaction outcomes, data movement, and operational timing?
• Are we changing the execution environment, the developer workflow, or both?
• How will we prove that the modernized application produces the expected results?

AI can accelerate answers to those questions, but it cannot make those questions optional. Modernization still depends on architecture, context, engineering discipline, and validation. For enterprises running mission-critical applications, that is the difference between moving code and moving the business forward safely, repeatedly, and with confidence.

Read the full Gartner report

Descargo de responsabilidad

Fuente: Gartner, Cuadrante Mágico^™ para Herramientas de Modernización de Código Aumentadas con IA, por Prasanna Lakshmi Narasimha, Deacon DK Wan, Erin Khoo, Wei Jin, 3 de agosto de 2026.

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