Insights

El mainframe del futuro. Centro de excelencia mainframe IT Patagonia.
Desarrolladores Cobol

Brecha de talento en mainframe: un tsunami que puede contenerse

En este artículo analizamos junto a Mafer Martínez, zSkills Influencer Latinoamérica de IBM, por qué los mainframes siguen siendo determinantes en los negocios de la actualidad y cómo continuarán siéndolo en el futuro. Además, conversamos sobre las las competencias más demandadas por las organizaciones y caminos para adquirirlas.

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Replatforming: ¿cuándo y por qué migrar de infraestructura IT?
Modernización mainframe

Replatforming: ¿conviene migrar de mainframe a cloud? Nuestra mirada experta

Junto a Leo Zrycki, director del Centro de Excelencia Mainframe de IT Patagonia, exploramos las claves del replatforming como estrategia de modernización IT y analizamos cuándo implementar este tipo de proyectos y sus diferencias con el refactoring.

Además, identificamos algunos errores comunes en estos procesos y claves para anticipar las tendencias vinculadas a la migración de Infraestructuras.

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Hablamos sobre cómo evaluar a los proveedores por su capacidad de mostrar valor rápido y sostenido, con un plan por hitos, arquitectura flexible para cambiar de modelo, y un equipo que mantenga lo implementado.
En este video analizamos cómo avanzar en etapas en la modernización de un ecosistema core, con pruebas continuas y plan de vuelta atrás, con las personas clave involucradas y con alcance claro.
Analizamos cómo se controla el costo de la IA desde el diseño al elegir entre consumo por tokens o por licencia, fijar límites por usuario, reutilizar respuestas repetidas con caché y validar que el caso de negocio cierre con el gasto máximo mensual.
Te contamos por qué gobernar datos en la era de la IA exige ir más allá de la calidad del dato. Gobierno del dato, del propio modelo, sesgos y normativas, y conversaciones y documentos que produce un agente. Por qué si el modelo no está gobernado de punta a punta, no llega a producción.
Después de decidir modernizar el mainframe, el primer paso es relevar el estado actual, no tocar sistemas. Aprendé cómo un análisis de reingeniería mapea procesos batch y online, dependencias y puntos críticos de costo, y se acompaña con un tablero de métricas (MIPS, tiempos de batch, disponibilidad) que fija la línea de base.
Para saber si una IA sigue funcionando bien hace falta observabilidad: métricas automáticas de calidad de las respuestas, consumo, sesgos y disponibilidad del modelo en producción. Te contamos cómo controlar la degradación de los modelos a lo largo del tiempo.
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