¿Cómo llevar AI al core bancario sin reemplazar sistemas IBM? Descubre cómo integrar agentes inteligentes con AS400 e iSeries sin riesgos.

En muchas instituciones financieras, lo que mantiene la operación funcionando es lo mismo que impide avanzar. 

Los sistemas AS400, iSeries y otros entornos mainframe bancario siguen siendo la columna vertebral del core transaccional. Pero ese mismo legado, confiable y robusto, representa una barrera cuando el negocio exige automatización, agilidad e integración con inteligencia artificial.

Hoy, la modernización tecnológica en bancos se presenta como un tema urgente. Las expectativas de los clientes, las exigencias regulatorias y la presión competitiva no dan margen para seguir postergando el cambio. La pregunta clave ya no es si modernizar, sino cómo hacerlo sin poner en riesgo lo que funciona.

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Respaldado por datos: el camino ya comenzó

La transformación digital en la banca no es una aspiración futura sino un proceso que ya está en marcha, respaldado por cifras contundentes.

Según el 2025 Financial Playbook de Genesis Global, más del 90 % de responsables de TI a nivel global han incrementado sus presupuestos este año, con foco en  iniciativas de modernización, automatización e inteligencia artificial. 

Esta tendencia no es casual: la noción de que seguir operando sobre sistemas obsoletos es costoso y limita la innovación se está expandiendo cada vez más, en diferentes industrias..

McKinsey, por su parte, estima que el uso estratégico de inteligencia artificial en la banca puede generar hasta 340.000 millones de dólares en valor anual. Este impacto incluye mejoras en productividad, eficiencia operativa y nuevas capacidades para interactuar con clientes.

Estos datos confirman que la modernización tecnológica en los bancos es un factor determinante. Sin embargo, la realidad operativa no siempre avanza al mismo ritmo. 

En muchas instituciones, los sistemas legacy como AS400, iSeries o IBM i todavía sostienen el funcionamiento diario. Y aunque su robustez es incuestionable, también presentan serias limitaciones para integrar nuevas tecnologías. 

Entender qué son y cómo funcionan es el primer paso para modernizarlos sin reemplazarlos.

Qué significa “sistemas legacy” en el contexto bancario

Los sistemas legacy son plataformas tecnológicas heredadas, desarrolladas hace décadas, que todavía sostienen procesos críticos en muchas organizaciones. En el sector bancario, los más comunes pertenecen al ecosistema IBM: AS400, iSeries y el sistema operativo IBM i.

¿Cómo evolucionaron estos sistemas?

• AS400 fue lanzado por IBM en 1988 como un sistema midrange robusto y confiable.
  
• En los 2000, evolucionó a iSeries, con mejoras en rendimiento y conectividad.
  
• Más adelante, IBM consolidó esta línea bajo el nombre IBM i, que hoy funciona sobre servidores Power Systems.

Aunque AS400 e iSeries ya no existen como productos activos, muchas instituciones continúan operando versiones adaptadas. Por eso, es común que se sigan usando esos nombres al hablar de sistemas legacy.

¿Qué los hace difíciles de modernizar?

Estos entornos utilizan lenguajes como RPG o COBOL, y se operan mediante interfaces de texto, conocidas como pantallas verdes. Requieren el uso de comandos específicos desde terminales como 5250 o 3270, lo que restringe su uso a perfiles técnicos especializados.

Su arquitectura no fue originalmente diseñada para integrarse con APIs, flujos automatizados ni modelos de inteligencia artificial. Esa rigidez limita su capacidad para adaptarse a las exigencias actuales de negocio, a pesar de su confiabilidad operativa.

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El modelo Itaú y el “estrangulamiento” del core bancario

Una estrategia destacada en América Latina es la que implementó el banco Itaú, basada en el enfoque conocido como “strangler pattern” o patrón de estrangulamiento. Esta metodología no busca reemplazar el sistema legacy de inmediato, sino complementarlo con nuevas funcionalidades desarrolladas en tecnologías modernas.

El modelo consiste en extraer gradualmente funcionalidades del sistema legacy y reconstruirlas como microservicios o capas satelitales, accesibles vía APIs. Con el tiempo, estas capas ganan protagonismo y el core queda cada vez más reducido, sin dejar de operar.

Este enfoque permitió a Itaú:

• Hacer evolucionar su sistema sin interrumpir servicios críticos.
  
• Reducir la complejidad operativa de su infraestructura heredada.
  
• Desarrollar nuevas soluciones digitales con mayor agilidad y menos riesgo.
  

Hoy, muchas entidades siguen este camino para lograr su transformación digital bancaria con un enfoque progresivo y sin desmantelar lo que funciona.

Agentes AI como nueva interfaz para sistemas legacy

La integración de agentes de inteligencia artificial en bancos está cambiando la forma de operar con sistemas legacy. Estos agentes, que entienden el lenguaje natural, pueden actuar como intermediarios entre el cliente y el sistema core.

Por ejemplo:

• Un chatbot puede consultar el saldo real en el sistema IBM i del cliente y mostrarlo en segundos.
  
• Un asistente AI puede ejecutar una transferencia o validar un reclamo operando sobre flujos definidos en un archivo de configuración, sin intervención humana.
  
• Equipos de testing pueden simular interacciones reales con mainframes bancarios para validar nuevas funciones, sin tener que usar pantallas verdes.
  

Este tipo de integración reemplaza las barreras técnicas por flujos conversacionales, sin modificar el backend.

Modernización sin migración: cómo lograrlo

Una modernización efectiva no siempre requiere migrar toda la arquitectura. La integración de sistemas legacy con nuevas tecnologías es viable hoy si se enfoca con precisión y herramientas adecuadas.

Puede lograrse si se cuenta con:

• Infraestructura intermedia que conecte agentes AI con sistemas legacy sin riesgos.
  
• Modelado estructurado de los flujos operativos, como archivos YAML, que describen paso a paso la interacción.
  
• Cultura de cambio incremental, donde lo nuevo convive con lo existente en ciclos cortos de innovación.

Tabla comparativa: migración vs integración incremental

Estrategia	Ventajas	Riesgos	Tiempo estimado
Migración completa del core	Arquitectura unificada, nuevos estándares	Alto costo, complejidad técnica	12–36 meses
Integración con AI y middleware	Baja fricción, retorno rápido, continuidad	Necesidad de diseño y mantenimiento	1–6 meses

¿Qué es un middleware?

Es un software que funciona como puente entre dos sistemas diferentes. En este caso, permite que agentes AI modernos se conecten con sistemas IBM legacy sin necesidad de reescribir el backend ni modificar el sistema original

Arquitectura típica en procesos de modernización progresiva

En este esquema, ilustramos un enfoque común en la modernización tecnológica de bancos: se preserva el sistema central (core) como fuente de verdad, mientras se desarrolla una capa de integración que traduce y expone su lógica mediante APIs y estándares modernos.

Esta capa actúa como middleware: unifica diferentes interfaces (online, mensajes, archivos) y habilita a los módulos frontend, tales como aplicaciones móviles, portales o agentes AI, a operar sin interactuar directamente con la infraestructura heredada. 

Así se logra:

• Minimizar riesgos: el core no se altera ni expone directamente.
  
• Incrementar velocidad de desarrollo: los nuevos módulos pueden evolucionar de forma desacoplada.
  
• Facilitar la adopción de IA y automatización: mediante flujos modernos sin pantalla verde.
  

Este patrón, compatible con estrategias como el strangler pattern, es clave para avanzar en la transformación digital en la banca sin interrumpir la operación crítica.

Caso práctico: eficiencia sin migrar

Un banco regional implementó un flujo conversacional sobre su sistema IBM i, utilizando un agente AI conectado vía infraestructura open source. En menos de seis meses logró:

• Disminuir un 40 % los tiempos de atención.
  
• Reducir un 30 % las llamadas a soporte.
  
• Aumentar un 25 % la satisfacción de sus clientes digitales.

Todo esto sin alterar el sistema legacy, ni embarcarse en una migración costosa. Este tipo de resultados demuestran que la modernización puede empezar por pequeños flujos con impacto real.

Caso concreto: AS400/iSeries MCP Server como habilitador open source

En Abstracta, desarrollamos el AS400/iSeries MCP Server, una herramienta open source que actúa como middleware entre sistemas IBM i y agentes AI. Este servidor:

• Interpreta flujos YAML definidos por el equipo y los traduce en comandos ejecutables sobre TN5250 o TN3270.
  
• Permite que un agente AI actúe como si interactuara con una API moderna, sin modificar el core.
  
• Elimina la necesidad de usar pantallas verdes y reduce la dependencia de operadores expertos.
  

Con este tipo de soluciones, la modernización de sistemas legacy se convierte en una posibilidad tangible para la banca.

AS400/iSeries MCP Server está disponible en GitHub.
Accede al repositorio aquí

Modernizar es conectar, no romper

Innovar en banca no requiere eliminar lo que funciona. Requiere saber cómo conectar los sistemas legacy con lo nuevo, respetar la lógica operativa existente y crear interfaces que liberen valor.

La transformación digital en la banca puede comenzar por un pequeño flujo conversacional que expone datos reales del core bancario. Y eso puede marcar la diferencia entre una operación ágil y una oportunidad perdida.

La inteligencia artificial en el core bancario ya es una realidad. Y está al alcance de quienes entienden que modernizar también es integrar.

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Preguntas frecuentes sobre modernización bancaria y AI en sistemas legacy

¿Qué es un sistema AS400?

AS400 es un sistema midrange desarrollado por IBM en 1988, diseñado para soportar operaciones críticas en empresas. Su evolución incluye los nombres iSeries e IBM i, que hoy corren sobre hardware Power Systems.

¿Qué implica modernizar un sistema legacy?

Modernizar no siempre significa migrar. Puede implicar envolver el sistema con capas modernas, conectar APIs, habilitar agentes AI o automatizar tareas sin cambiar el core.

¿Qué son las pantallas verdes?

Es el nombre que recibe la interfaz de texto usada en terminales como 5250 o 3270. Estas pantallas exigen comandos técnicos para operar, lo que limita la interacción con usuarios no expertos.

¿Qué es un agente AI en banca?

Es un asistente basado en inteligencia artificial que puede interpretar instrucciones en lenguaje natural, tomar decisiones y ejecutar acciones sobre sistemas del banco.

¿Se puede usar AI sin migrar el core?

Sí. Herramientas como AS400/iSeries MCP Server permiten conectar agentes AI con sistemas legacy usando flujos YAML, sin tocar el core ni comprometer su integridad.

¿Qué beneficios aporta esta integración?

Permite automatizar procesos, reducir errores, exponer datos críticos en tiempo real y acelerar la innovación, sin perder la robustez del entorno legacy.

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Cómo podemos ayudarte

Con más de 16 años de experiencia y presencia global, Abstracta es una empresa líder en soluciones tecnológicas, especializada en servicios de pruebas de software y desarrollo de software con IA.

Ayudamos a organizaciones financieras a modernizar sus operaciones. Lo hacemos combinando desarrollo de software, testing continuo y herramientas de inteligencia artificial aplicadas al negocio real.

A lo largo de nuestro trayecto, hemos forjado alianzas estratégicas con líderes de la industria tales como  Microsoft, Datadog, Tricentis, Perforce y Saucelabs, e incorporamos tecnologías de vanguardia como parte de nuestros servicios.

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