Modernización de los sistemas de banca central con IA Generativa

Una entidad financiera global que presta servicio a más de 80 millones de clientes está redefiniendo los cimientos de su entorno tecnológico. Ante los millones de líneas de código COBOL que sustentan servicios críticos para su actividad, el banco necesitaba una estrategia de modernización capaz de dar respuesta a los nuevos comportamientos digitales, al aumento del volumen de transacciones y al papel emergente de las interacciones impulsadas por la IA. Para llevar a cabo un proyecto de esta envergadura, el banco global se asoció con GFT Technologies e incorporó la IA Generativa al programa de modernización desde el principio, utilizando la aceleración impulsada por la IA para gestionar la complejidad y el volumen del código heredado.  Gracias a la IA generativa, la entidad financiera global pudo combinar la conversión automatizada de código con la automatización inteligente. Esto aportó claridad allí donde los procesos manuales habrían ralentizado el avance y permitió establecer un modelo repetible para modernizar los sistemas core en toda la organización.
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Cuando las ventajas se convierten en resultados

Modernización escalable de la banca central con menor riesgo

El banco ha demostrado que es capaz de modernizar gran parte de sus sistemas de core bancario mediante un modelo escalable y repetible que reduce el riesgo a largo plazo de los programas.

AIgen acelera la modernización de sistemas heredados a gran escala

AIgen ha acelerado las tareas de modernización que los métodos manuales no pueden llevar a cabo a tal escala, entre las que se incluyen la documentación, las pruebas y el perfeccionamiento del código en millones de líneas.

Aceleración del tiempo de lanzamiento al mercado gracias a sistemas centrales preparados para la nube

Esta transformación refuerza la capacidad de la institución financiera global para competir con los nuevos competidores nativos digitales, al mejorar el tiempo de lanzamiento al mercado, reducir los costes de infraestructura y permitir una escalabilidad preparada para la nube.

AIgen permite una transformación a gran escala de los sistemas heredados al automatizar lo que los métodos manuales no pueden gestionar: documentación exhaustiva, pruebas y perfeccionamiento del código a escala empresarial.

GFT company logo in blue and white, representing digital transformation and IT consulting services.<br/>
Carlos Bretón Husillos
Ventas, GFT

Reto

Por qué los bancos modernos necesitan un nuevo enfoque para la modernización de TI

Muchos de los sistemas fundamentales del banco fueron diseñados hace décadas para respaldar las operaciones de sucursales y back office. Hoy, estos sistemas deben dar soporte de forma continua a los servicios digitales, los canales móviles y las nuevas formas de interacción con los clientes. A medida que aumentó el volumen de operaciones, el mainframe se volvió cada vez más costoso de escalar y mantener.

El banco también enfrentaba un desafío estructural compartido por toda la industria: las cargas de trabajo legadas estaban estrechamente interconectadas, lo que hacía que los cambios fueran complejos y demandaran más tiempo. Además, la escasez de talento especializado en COBOL incrementaba el riesgo operativo y dificultaba el mantenimiento y la evolución de estos sistemas. Los enfoques manuales para la modernización de sistemas legados no eran viables para gestionar millones de líneas de código interdependientes. La institución financiera global necesitaba una arquitectura moderna, preparada para escalar en la nube, con la flexibilidad y la resiliencia necesarias para responder a las demandas del futuro.

Compromiso

Modernización impulsada por IA con GFT e IA generativa: combinando la conversión automatizada de código con IA en el desarrollo de software

GFT y la institución financiera internacional adoptaron un enfoque estructurado de modernización que combinó la conversión automatizada de código con la aceleración impulsada por IA generativa, incluyendo, entre otras soluciones, Wynxx, la plataforma impulsada por IA de GFT diseñada para acelerar el ciclo de vida del desarrollo de software (SDLC). El proyecto se desarrolló en torno a cuatro áreas clave que definieron la forma en que se llevó a cabo la modernización.

  • Estrategia de modernización: El trabajo comenzó con un proceso detallado de descubrimiento y análisis para comprender las dependencias, la complejidad y los requisitos de la arquitectura. Las herramientas de conversión automatizada transformaron el código COBOL en Java, preservando la lógica de negocio principal y sentando las bases para una arquitectura distribuida.
  • El papel de IAGen: La IA generativa aportó automatización en tareas que, de otro modo, habrían requerido un amplio análisis manual. Generó documentación de la lógica de los sistemas legados, creó escenarios de prueba para respaldar la validación de extremo a extremo y mejoró la legibilidad y el mantenimiento del código Java convertido. También contribuyó a la modernización de procesos batch al dar soporte a patrones de ejecución basados en Python. En todas estas áreas, los equipos avanzaron con mayor rapidez y mantuvieron la consistencia a gran escala.
  • Evolución de la arquitectura: GFT evolucionó la arquitectura distribuida para respaldar esta transformación cloud native, mejorando los entornos de ejecución, el acceso a los datos, la gestión de colas y los componentes de ejecución.
  • Un enfoque unificado: Este trabajo dio como resultado un enfoque de modernización que la institución financiera internacional puede aplicar en múltiples iniciativas, garantizando la consistencia a medida que el programa continúa expandiéndose.

Beneficio

Un camino comprobado hacia la modernización de todo el banco

El proyecto demostró que la modernización a esta escala es posible y sostenible cuando se combina la automatización, la evolución de la arquitectura y el respaldo de la IA. El cliente confirmó que una parte significativa de sus sistemas legados puede migrarse utilizando este modelo, reduciendo el riesgo del programa a largo plazo y alineando los futuros esfuerzos de modernización.

La documentación, las pruebas y el refinamiento de código asistidos por IA mejoraron la velocidad y la claridad del proceso de modernización para los equipos de ingeniería. La arquitectura actualizada ofrece mayor escalabilidad, resiliencia y eficiencia, lo que permite acelerar el tiempo de lanzamiento al mercado y reducir los costos de infraestructura. Este proyecto ha sido reconocido tanto por la institución financiera global como por GFT como una iniciativa emblemática de modernización.

Con esta base, el banco está preparado para ampliar la modernización a otros sistemas y explorar nuevas oportunidades para seguir optimizando el código modernizado con el apoyo de la IA.

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Conclusión

Resultados de un programa de modernización de TI acelerado por IA

Los programas de modernización a escala global requieren mucho más que la migración de código. Dependen de la automatización para reducir el esfuerzo manual, de la evolución de la arquitectura para soportar el crecimiento y de la IA para acelerar tareas complejas sin comprometer la precisión ni el gobierno de los datos. El proyecto demuestra cómo la IA aplicada en el desarrollo de software hace posible una modernización que los enfoques tradicionales no pueden alcanzar.

Al asociarse con GFT, la entidad bancaria estableció una plataforma preparada para el futuro y un modelo repetible para la modernización bancaria fortaleciendo su capacidad para innovar, escalar y ofrecer servicios digitales confiables a millones de clientes en todo el mundo.

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