Аналитики предупреждают, что слепая вера в способность генеративного ИИ автоматически переписывать сложный устаревший код приведет к провалу большинства корпоративных ИТ-миграций.
3 мин
Аналитическая компания Gartner выпустила отрезвляющий прогноз для корпоративного сектора: более 70 процентов проектов по отказу от мейнфреймов, запланированных на 2026 год, не достигнут своих целей. Главной причиной аналитики называют чрезмерную переоценку возможностей генеративного искусственного интеллекта. Руководители компаний ожидают, что новые ИИ-инструменты смогут легко и безболезненно переписать устаревший код, но реальность оказывается гораздо сложнее.
Мейнфреймы десятилетиями остаются основой критически важных бизнес-процессов в банках, страховых компаниях и государственных структурах. Эти системы относятся к категории «слишком важных, чтобы рухнуть» (too-big-to-fail). Однако опытные инженеры, способные обслуживать такой код, постепенно уходят на пенсию, что создает серьезный дефицит кадров в сфере ИТ-инфраструктуры. На этом фоне обещания поставщиков программного обеспечения о том, что нейросети способны автоматически перевести сложную бизнес-логику на современные языки программирования, звучат как идеальное решение назревающей проблемы.
По словам Алессандро Галимберти, вице-президента и аналитика Gartner, сегодня наблюдается огромный разрыв между маркетинговыми обещаниями разработчиков генеративного ИИ и реальной способностью алгоритмов трансформировать сложные устаревшие системы. Под давлением инвесторов вендоры встраивают ИИ-инструменты в свои продукты, зачастую не заботясь о том, улучшает ли это конечный результат. В результате компании, выбирающие «волшебные» стратегии миграции вместо прагматичного подхода, рискуют получить колоссальный технический долг и поставить под угрозу непрерывность бизнеса.
Эта ситуация наглядно демонстрирует пределы текущего поколения больших языковых моделей (LLM). Генеративный ИИ отлично справляется с написанием новых блоков кода или поиском ошибок в современных фреймворках. Но анализ запутанных зависимостей в системах, которые дописывались и модифицировались на протяжении десятков лет, пока остается для него непосильной задачей. Ошибки при автоматическом переводе такого кода не просто приводят к финансовым потерям — они могут остановить работу целых предприятий. Крупнейшие игроки рынка, включая IBM, Broadcom и Kyndryl, продолжают инвестировать в мейнфреймы, подтверждая их статус надежной платформы. В то же время к 2030 году, по прогнозам исследователей, 75 процентов компаний, предлагающих услуги по миграции с мейнфреймов, будут вынуждены сменить бизнес-модель или закрыться из-за падения спроса на универсальные решения.
Эксперты рекомендуют отказаться от иллюзий о быстрой автоматизированной миграции. Вместо этого генеративный ИИ следует использовать для модернизации систем «на месте» — например, для документирования старого кода, создания тестов и помощи молодым специалистам в понимании логики работы мейнфреймов. Для крупных и средних ИТ-сред оптимальной стратегией становится оптимизация текущих инвестиций, а полный отказ от платформы должен рассматриваться только в исключительных случаях с четким расчетом рисков. Небольшим компаниям стоит обратить внимание на модель «мейнфрейм как услуга» (MFaaS) для снижения затрат на хостинг. Время покажет, когда алгоритмы действительно смогут безопасно переписывать ядро корпоративных систем, но в ближайшие годы прагматизм должен преобладать над маркетинговым оптимизмом.
Генеративный ИИ пока не способен безопасно и эффективно переводить сложный устаревший код мейнфреймов на современные платформы, что делает попытки полной автоматической миграции крайне рискованными.
Вместо того чтобы использовать ИИ для избавления от старых систем, компаниям гораздо выгоднее и безопаснее применять нейросети для понимания, документирования и модернизации мейнфреймов «на месте».
