Gartner prevê que 70% das migrações de mainframe serão malsucedidas
A lacuna entre promessa e realidade da IA generativa
Um relatório do Gartner, divulgado em 18 de junho de 2026, aponta que mais de 70% dos projetos de migração de mainframe iniciados neste ano não conseguirão entregar os benefícios esperados. A principal razão para isso é a superestimação das capacidades da IA generativa em lidar com a complexidade do código legado, uma distorção que se intensifica pela pressão de investidores sobre os fornecedores de tecnologia. Esse alerta é especialmente relevante para líderes de TI em setores críticos, como bancos, seguradoras e telecomunicações.
O estudo, intitulado “Too Big to Fail: Why Mainframe Exit Projects Are Likely to Fail in the Age of Generative AI”, destaca que a indústria tem superestimado a capacidade da IA generativa de gerenciar a complexidade real do código legado. Projetos de migração para a nuvem pública frequentemente exigem a reescrita total do código, o que pode envolver dezenas de milhões de linhas em grandes organizações, com prazos que variam de cinco a dez anos. Atualmente, nenhuma ferramenta de IA generativa disponível consegue resolver esse desafio de forma autônoma e confiável.
Missão crítica e escassez de talentos: a tempestade perfeita
O relatório dos analistas Dennis Smith, Alessandro Galimberti e Tobi Bet descreve o cenário atual como uma “tempestade perfeita de risco”, resultante da combinação de dois fatores. O primeiro é a natureza das aplicações em mainframe, que são sistemas de missão crítica, essenciais para o funcionamento de 70% das transações bancárias globais e dados corporativos. Um estudo da NTT Data revela que 63% dos líderes do setor bancário ainda dependem de mainframes.
O segundo fator é a escassez de profissionais qualificados. Especialistas com profundo conhecimento dessas plataformas estão se aposentando rapidamente, o que limita a capacidade das organizações de documentar e migrar esses sistemas de forma segura. Essa combinação de sistemas críticos e a perda de expertise cria uma vulnerabilidade que não pode ser compensada apenas com ferramentas de IA generativa.
O impacto para o mercado de fornecedores e para a cibersegurança
As consequências do alerta do Gartner se estendem além das equipes de infraestrutura. O relatório prevê que até 2030, 75% dos fornecedores que atuam no mercado de migração de mainframe precisarão adaptar seus modelos de negócio ou enfrentarão a extinção. Isso resultará em uma severa consolidação do setor, afetando diretamente aqueles que estão em meio a contratos ou considerando novos fornecedores.
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Além disso, para os líderes de cibersegurança, o risco é palpável. Processos de migração mal planejados podem criar janelas de exposição prolongadas, onde dados críticos transitam entre ambientes por longos períodos. Isso pode fragilizar controles regulatórios e aumentar a superfície de ataque em sistemas que lidam com informações financeiras, de saúde e governamentais sensíveis. Um dado alarmante da NTT Data indica que 80% das empresas do setor bancário não possuem um framework estratégico para a adoção de IA generativa, o que implica em decisões de alto impacto sem a devida governança.
O que o Gartner recomenda na prática
O Gartner não é contra a modernização, mas sim contra a abordagem apressada e mal planejada. Para a maioria dos clientes de mainframe, a recomendação é utilizar a IA generativa de forma mais eficaz na modernização in-place, ou seja, aprimorar o ambiente mainframe existente, em vez de depender da tecnologia como um acelerador para uma migração completa.
Essa estratégia ajuda a manter a estabilidade operacional, reduzindo o risco de falhas catastróficas e permitindo que as organizações absorvam gradualmente as capacidades reais das ferramentas de IA generativa. Para líderes de TI que estão considerando contratos com fornecedores de migração, é essencial ter cautela em relação a propostas que prometem automação extensiva sem evidências concretas de resultados em ambientes semelhantes.
O que muda na estratégia de modernização de TI
O relatório do Gartner deve servir como um ponto de inflexão para o setor. A ideia de que a IA generativa resolveria os problemas do código legado complexo ganhou força nos últimos anos, mas agora, dados concretos questionam essa narrativa. Executivos de TI em grandes organizações devem avaliar fornecedores com base em resultados verificáveis, exigindo provas de conceito com amostras representativas do próprio código legado.
É fundamental manter equipes de especialistas em mainframe envolvidas durante todo o processo e tratar projetos de migração de larga escala como programas plurianuais de gestão de risco, em vez de simples implementações tecnológicas. Embora o entusiasmo em torno da IA generativa seja real, sistemas críticos não podem ser testados com base em promessas infundadas.
Fonte por: Its Show
Autor(a):
Redação
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