Gartner ha pubblicato un paper dal titolo eloquente (Too Big to Fail: Why Mainframe Exit Projects Are Likely to Fail in the Age of Generative AI), le cui conclusioni suonano come una doccia fredda per chiunque stia valutando di abbandonare il mainframe affidandosi agli strumenti IA oggi disponibili sul mercato.

Secondo infatti le previsioni di Gartner, più del 70% dei progetti di mainframe exit avviati nel 2026 non produrrà i benefici attesi, a causa di una sistematica sopravvalutazione delle capacità dell’IA generativa nel contesto delle migrazioni di codice legacy. Una critica precisa al modo in cui quella tecnologia viene venduta, adottata e applicata a un problema che ha una complessità strutturale molto diversa da ciò che i vendor tendono a comunicare.

Al centro dell’argomentazione di Gartner c’è il fatto che migrare dal mainframe non significa convertire del codice COBOL in Java o Python. Significa invece spostare decenni di dati interconnessi, applicazioni mission-critical stratificate nel corso di generazioni tecnologiche e logiche di business che spesso non esistono in forma documentata. Per la maggior parte delle grandi imprese, la sola volumetria e complessità di questo patrimonio informativo rende la migrazione totale una impossibilità tanto fisica quanto finanziaria.

L’IA generativa si dimostra utile in una fase specifica del processo, ovvero aiutare le organizzazioni a rilevare e descrivere il debito tecnico accumulato nel tempo, rendendolo visibile e mappabile. La distanza tra comprendere quel debito e trasformarlo automaticamente in codice moderno rimane però enorme e i modelli IA attuali non la colmano. Non gestiscono infatti le capacità peculiari del mainframe in termini di performance e throughput e non sono in grado di garantire che le stesse prestazioni vengano mantenute dopo la migrazione, requisito non negoziabile per chi opera in ambiti come la finanza, la sanità o la logistica su larga scala.

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Uno degli elementi più interessanti dell’analisi riguarda le ragioni per cui l’IA è diventata la risposta di default a un problema che non si presta a risposte semplici. Gartner individua nella pressione degli investitori uno dei principali motori distorsivi, con la domanda aggressiva di capacità IA come indicatore primario della salute a lungo termine di un vendor che ha spinto molte aziende a integrare l’intelligenza artificiale nelle proprie offerte anche dove non è necessaria né efficace.

Questa dinamica va incontro alle preoccupazioni reali delle organizzazioni che usano il mainframe (difficoltà crescente di trovare personale qualificato, peso del debito tecnico, costi di manutenzione), producendo una combinazione in cui l’IA sembra in effetti la soluzione giusta perché risponde emotivamente a domande legittime, indipendentemente dalla sua adeguatezza tecnica.

Il gap tra la promessa di marketing e le capacità reali di trasformazione del codice è il punto su cui Gartner insiste con maggiore decisione. Le conseguenze di un errore di valutazione si misurano infatti come rischio diretto alla continuità operativa del business. Inoltre, cedere alle promesse di migrazione “magica” ignorando un approccio orientato alla piattaforma, che implica una valutazione rigorosa dei workload e la scelta della piattaforma più adatta per ciascun tipo di lavoro, produce debito tecnico massiccio e rischio enterprise critico.

L’analisi si chiude con una previsione sul mercato dei vendor specializzati nella mainframe exit che vale la pena sottolineare. Entro il 2030, il 75% di questi operatori sarà costretto a rivedere il proprio modello di business o a cessare l’attività. Un chiaro segnale di come la narrativa del mainframe come piattaforma in declino inesorabile stia perdendo presa anche tra i clienti stessi, sempre più consapevoli del costo reale e del rischio di un’uscita completa.

IBM ha accolto queste conclusioni nel migliore dei contesti possibili. Dopo che Anthropic aveva alimentato nuove speculazioni sul tramonto del mainframe decantando le capacità di conversione COBOL di Claude Code (con conseguente scivolone del titolo IBM in borsa), i dati di vendita del mainframe z17 mostrano in realtà una domanda insolitamente elevata. La stessa Gartner la classifica ancora come la piattaforma dominante per determinate applicazioni mission-critical anche nell’era delle architetture cloud-native.

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