Группа аналитиков Gartner предсказывает, что 70% проектов по миграции с мейнфреймов в 2026 году провалятся из-за несоответствия ожиданий и настоящих возможностей AI-технологий. Миграция оказалась сложнее, чем предполагалось, и большинство компаний могут столкнуться с серьезными трудностями при переходе на альтернативные платформы.
Контекст рынка-mainframe exit проектов
По этим Gartner, к 2030 году 75% вендоров, работающих в области миграции с мейнфреймов, либо изменят свои бизнес-модели, либо полностью исчезнут. Главная причина пессимизма аналитиков заключается в том, что мейнфреймы содержат критически важные приложения и большой объем межсвязанных данных, что делает их полную миграцию экономически и технически невозможной для большинства крупных организаций.
Аналитики также отмечают, что, хотя мейнфреймы создают значительный технический долг, инструменты на базе AI не способны должным образом автоматизировать преобразование и миграцию кода. "Основная проблема заключается в разнице между маркетинговыми обещаниями AI и его реальными возможностями в трансформации кода", — утверждает одна из ведущих аналитиков Gartner.
Риски и последствия для бизнеса
Гартаун в своих заключениях предупреждает о серьезных рисках при принятых решениях по миграции. "Плохие выборы могут угрожать не только бюджетам, но и операционной стабильности компаний", — звучит предостережение. Если организации полагаются на магические решения миграции, не учитывая особенности своих рабочих нагрузок, они рискуют накопить огромный технический долг и создать критические риски для бизнеса.
Ситуация осложняется давлением со стороны инвесторов, требующих от вендоров внедрения AI, даже там, где это не — необходимым. Пользователи сталкиваются с проблемами поиска квалифицированного персонала для работы с мейнфреймами и, порой, AI кажется оптимальным решением.
Что это значит для IT-отрасли
Для российских компаний, которые рассматривают необходимость миграции с мейнфреймов, выводы Gartner становятся особенно актуальными. Понимание сложности и рисков, связанных с такими проектами, поможет избежать катастроф и снизить возможный технический долг. Обдуманный подход к выбору платформы становится критическим.
Следующий шаг — внимательно анализировать возможности системы и выявлять реальный потенциал использования AI, чтобы не потерять стратегические позиции в условиях быстро меняющегося рынка.