Los sistemas legados toman revancha como nuevo motor estratégico de la IA

La historia como ventaja competitiva

El cambio cultural y tecnológico de los últimos años reconfiguró la forma en que las organizaciones valoran su propio legado. Según el equipo de N5, firma tecnológica con foco en la industria financiera, la razón es que la IA ahora necesita historia: “La llegada de la IA generativa y de los modelos predictivos avanzados hizo que el activo más valioso ya no sea la capacidad de desarrollar rápido, sino la calidad y el contexto de los datos que alimentan esos modelos”, explica Julián Colombo, CEO de N5.

Julián Colombo

Los sistemas core, antes catalogados como “tecnología vieja”, se convirtieron en repositorios únicos: décadas de datos estructurados, categorizados, auditados y con trazabilidad normativa. En sectores regulados, donde los modelos deben ser explicables y los datos confiables, esto se traduce en una ventaja imposible de replicar. “Lo que antes frenaba, hoy impulsa. Las instituciones están descubriendo que su historia no es un peso: es el combustible perfecto para competir en esta nueva era”, remarca Colombo.

Superponer inteligencia sin tocar el núcleo

El auge de arquitecturas híbridas habilitó un nuevo enfoque: enriquecer el core sin interrumpirlo. Se trata de modernización sin riesgo porque la operación transaccional sigue estable, mientras que la innovación ocurre por encima.

Las tecnologías que permiten esta capa inteligente son diversas: Por un lado, APIs abiertas y seguras para exponer capacidades del núcleo, y motores de reglas que agilizan decisiones sin modificar el sistema central. Por el otro, IA y modelos analíticos que se alimentan del dato histórico, y BPM y automatización (RPA) para acelerar procesos sin reescribirlos.

“La modernización efectiva no consiste en reemplazar el core, sino en superponer inteligencia de manera segura y sin interrumpir la operación”, comenta Colombo.

La clave no es migrar, sino orquestar. Y, como advierten desde la compañía, esto solo funciona si se entiende profundamente cómo opera el núcleo bancario, algo que la mayoría de las compañías subestima.

Para que los modelos de IA aporten valor, necesitan datos consistentes, completos y gobernados. Por eso, antes de entrenar cualquier modelo, es necesario un proceso riguroso. “La IA solo funciona bien cuando se apoya en datos sólidos. Por eso evaluamos la calidad, gobernanza y completitud del dato legado en tres frentes: consistencia estructural, trazabilidad regulatoria y valor predictivo”, comentan desde N5. Al entender cómo se generan, auditan y actualizan los datos, es posible identificar rápidamente qué información es útil y cómo integrarla sin riesgo.

El camino recomendado es evolutivo: conectar el núcleo, no reescribirlo. Transformar producto por producto, proceso por proceso, para obtener resultados en meses y no en años. “La clave no está en reemplazar el core, sino en liberarlo. Y cuando se adopta un enfoque incremental, la transformación deja de ser interminable para convertirse en una evolución continua”, describe Colombo.

Todo indica que, en los próximos cinco años, las industrias reguladas convergerán en un modelo común: núcleos transaccionales estables, con capas externas de inteligencia. “El core (…) pasará a ser la base sólida sobre la que operan motores de IA, reglas, automatización y experiencias digitales”, señalan desde N5.

No habrá un core nuevo: habrá uno aumentado. Un ecosistema donde cada capa –la tradicional y la inteligente– cumple un propósito, conviven y se potencian mutuamente, concluyeron.