ИИ возвращает мэйнфреймам актуальность и они снова становятся опорой гибкости и роста. Эти системы по-прежнему остаются незаметным фундаментом корпоративной архитектуры: каждую секунду они обрабатывают тысячи транзакций, управляют операциями и хранят критически важные данные. Однако многие организации, включая отраслевые компании, где жизненно важны точность и скорость обработки информации, по‑прежнему недооценивают необходимость их модернизации. В итоге старые технологии становятся источником высоких расходов на поддержку и превращают обновление инфраструктуры в сложный и затратный процесс.
Модернизация мэйнфреймов с помощью ИИ снимает главный барьер: сложность работы с устаревшим кодом. Генеративные модели, агентная автоматизация и гибридные облака позволяют превратить старые приложения из обузы в стратегический ресурс, который поддерживает развитие бизнеса и открывает новые возможности.
Вопрос цены
В России хорошо заметна высокая стоимость технологического наследия и затрат на поддержку устаревших решений. Исследования ИТ-холдинга Т1 и Ассоциации РУССОФТ показывают, что значительная часть крупных компаний вынуждена перераспределять ресурсы на адаптацию и интеграцию существующих систем, в том числе в рамках импортозамещения. Это отвлекает от цифровой трансформации и внедрения инноваций. Причём более половины организаций уже включили проекты миграции на отечественные технологии в свои стратегии развития, а не рассматривают их как вынужденную меру.
Большинство российских компаний интегрируют импортозамещающие проекты в инфраструктуру, но лишь небольшая часть считает, что все эти инициативы способствуют развитию ИТ-ландшафта в целом.
Кроме того, только часть российских компаний имеют чёткую ИТ-стратегию развития, что также сдерживает инвестиции в инновации и увеличивает долю расходов на поддержание и доработку существующих систем.
В совокупности это означает, что у нас в стране, как и в мире, технический долг и устаревшие компоненты ИТ-ландшафта становятся фактором повышения стоимости управления бизнесом и снижением гибкости при цифровой трансформации.
Роль ИИ и человека в трансформации
Процессы, которые раньше растягивались на долгие годы, теперь можно ускорить и упростить с помощью интеллектуальной автоматизации. Генеративные модели и инструменты поддержки разработки умеют интерпретировать устаревший код, разбирать его структуру, предлагать оптимизированные шаблоны и создавать новые модули.
На практике это уже работает. IBM Watsonx Code Assistant, GitHub Copilot for COBOL, AWS Mainframe Modernization Service и Google Gemini анализируют миллионы строк COBOL или PL/I за минуты, находят взаимозависимости между приложениями и автоматически переводят старые компоненты на современные языки Java, C# или Python. Они выявляют избыточные функции, рекомендуют более эффективные алгоритмы и предупреждают о проблемах производительности или безопасности ещё до выхода в прод.
Но, ключевая ценность кроется в тандеме ИИ и человека. Машина берёт на себя рутинный анализ и генерацию кода, а разработчики концентрируются на архитектуре, стратегическом проектировании и инновациях. Такое разделение ролей сокращает время анализа и снижает риск ошибок при рефакторинге, превращая модернизацию из тяжёлой рутины в управляемый и продуктивный процесс.
Самое ценное в этом подходе то, что ИИ не подменяет инженерное мышление, а усиливает его. Разработчики работают с системами в диалоговом режиме: получают объяснения, проверяют сценарии, оценивают предложенные варианты рефакторинга. Такое сотрудничество ускоряет процесс и повышает уверенность команды в результатах.
В итоге модернизация становится стратегическим инструментом. ИИ помогает компаниям непрерывно развивать ключевые системы и строить архитектуры, готовые к масштабированию и будущим вызовам.
Автоматизация как драйвер гибкости
Практика последних проектов показывает, что внедрение ИИ в модернизацию мэйнфреймов перестраивает баланс между людьми и технологиями. Генеративные модели берут на себя значительную часть анализа кода, снижая зависимость от узких специалистов по COBOL и освобождая их для задач более высокого уровня: архитектуры, стратегического планирования, качества и инноваций. При этом молодые разработчики быстрее входят в проекты, используя инструменты ИИ как навигатор в сложных кодовых базах. В результате компании получают возможность оперативно адаптировать ключевые системы под новые требования рынка, изменения законодательства или ожидания пользователей.
Применение ИИ в модернизации COBOL-систем
За последние два года компании по всему миру активно используют ИИ-инструменты, включая GitHub Copilot for COBOL, чтобы ускорить модернизацию критически важных мэйнфрейм-систем. Благодаря таким решениям, упрощается перенос устаревшего кода в облако, переход на Java и другие современные стеки, а также автоматизируется анализ сложной структуры legacy-приложений.
Согласно GitHub, Copilot помогает разработчикам быстрее разбираться в крупной COBOL-базе, генерировать эквивалентные фрагменты кода на современных языках и сокращать время на рутинные операции. В некоторых проектах внедрение ИИ приводит к значительному сокращению сроков модернизации. Это важно для систем, связанных с обработкой транзакций, логистикой, финансовыми операциями или управлением заказами.
Однако использование ИИ не избавляет от рисков. GitHub подчёркивает, что преобразованный код требует тщательного тестирования, а успешная миграция возможна только при зрелых процессах контроля изменений. Разработчикам по-прежнему приходится разбираться с недокументированными участками и спагетти-кодом, возникшим за десятилетия эволюции систем.
ИИ действительно ускоряет модернизацию, но не заменяет инженерный процесс. Наилучшие результаты достигаются там, где автоматизация сочетается с системным подходом: подробной документацией, постепенной миграцией и постоянным тестированием.
Факторы успеха
Компании, добившиеся реальных результатов в этой области, обладают схожими чертами:
-
Ясное видение того, что модернизация всегда связана с конкретными бизнес‑целями: улучшением клиентского сервиса, соблюдением регуляторных требований или запуском новых продуктов;
-
Выбир инструментов ИИ, которые органично вписываются в существующую инфраструктуру и задачи. Ошибки чаще всего происходят там, где решения подбираются без учёта совместимости с устаревшим кодом.
-
Работа квалифицированных команд. Разработчики должны уметь проверять и уточнять результаты работы ИИ, иначе его потенциал останется нереализованным.
-
Гибкость. Успешные проекты начинают с наиболее перспективных направлений и накапливают быстрые победы, вместо того чтобы пытаться провести тотальную трансформацию одним рывком.
-
Культура инноваций. Поддержка руководства и готовность к экспериментам помогают преодолеть сопротивление переменам и превращают модернизацию в стратегический процесс, а не в вынужденную меру.
Что мешает?
Основные препятствия на пути модернизации мэйнфреймов связаны с качеством устаревшего кода, организационной инерцией и нехваткой специалистов.
Решение этих проблем должно быть системным:
-
Начать стоит с анализа кодовой базы, чтобы выявить слабые места и зоны риска.
-
Затем необходимо внедрить всестороннее тестирование, которое гарантирует функциональную эквивалентность преобразованного ИИ‑кода и снижает вероятность ошибок.
-
Важную роль играет управление изменениями: прозрачная коммуникация, пилотные проекты и вовлечение разработчиков в настройку инструментов искусственного интеллекта помогают сформировать доверие к результатам и снизить сопротивление.
-
Значимы также и инвестиции в кадры — повышение квалификации, программы наставничества и стратегический подбор специалистов позволяют объединить опыт работы с ИИ и современные практики разработки.
Такой комплексный подход превращает модернизацию из сложной задачи в управляемый процесс, создающий устойчивую архитектуру, готовую к будущим вызовам.
Будущие тенденции
В ближайшие три–пять лет ИИ станет драйвером цифровой трансформации. На горизонте уже видны новые возможности: автономная модернизация устаревших данных и систем, глубокая интеграция ИИ для интеллектуальной перестройки архитектуры приложений и повышения производительности облачных сервисов, а также тесное взаимодействие человека и машины на всех этапах разработки. Не менее важным направлением станет обеспечение этичного применения ИИ и соответствие государственным требованиям.
Модернизация мэйнфреймов с использованием ИИ превращается в стратегическую необходимость. Компании, которые идут этим путём, получают гибкость, ускоряют внедрение инноваций и снижают долгосрочные затраты. Успешные организации объединяют машинную эффективность и человеческий опыт, превращая мэйнфреймы из ограничений в конкурентное преимущество для конечных пользователей.
Заключение
Вопрос уже не в том, стоит ли модернизироваться, а в том, насколько быстро бизнес сможет использовать ИИ для преобразования устаревших активов в платформы будущего. Те, кто начнёт действовать раньше, быстрее займут лидирующие позиции в цифровой экономике и обеспечат себе устойчивый рост.
Размещайте облачную инфраструктуру и масштабируйте сервисы с надежным облачным провайдером Beget.
Эксклюзивно для читателей Хабра мы даем бонус 10% при первом пополнении.
Автор: naslou1
