Los sistemas heredados se están convirtiendo en una barrera para trasladar la inteligencia artificial desde las pruebas iniciales hasta los procesos críticos de bancos y aseguradoras. El problema trasciende el coste de mantener aplicaciones desarrolladas hace décadas: afecta a la disponibilidad y calidad de los datos, complica las integraciones y obliga a dedicar una parte considerable del presupuesto tecnológico a conservar infraestructuras existentes.
GFT estima que entre el 52 % y el 70 % del presupuesto de TI de las entidades financieras continúa destinado al mantenimiento de estos entornos, aunque la proporción varía según la organización y su arquitectura tecnológica. La compañía sitúa esa carga entre los factores que limitan la capacidad de financiar nuevos productos, renovar plataformas y ampliar proyectos de inteligencia artificial.
El efecto empieza a trasladarse a las iniciativas de IA. Una investigación de GFT y Wakefield Research entre 945 CIO y CTO de compañías con más de 500 millones de dólares de facturación anual, realizada en 19 países durante agosto de 2026, señala que el 95 % de los encuestados detecta algún retraso en el despliegue o escalado de IA debido a los sistemas heredados. Para un 56 %, ese retraso es moderado o importante.
Más significativo resulta el impacto sobre proyectos que ya habían recibido recursos. El 84 % de los responsables tecnológicos consultados asegura que las limitaciones de sus sistemas legacy han provocado la cancelación de al menos un piloto o proyecto de inteligencia artificial. La encuesta tiene un margen de error global de 3,2 puntos porcentuales y recoge respuestas de grandes organizaciones de distintos sectores, por lo que sus resultados no describen exclusivamente a la banca, aunque permiten medir la dimensión empresarial del problema.
«Las entidades financieras ya no compiten únicamente por ofrecer mejores productos, sino por la velocidad con la que son capaces de innovar. Mantener sistemas heredados consume recursos, ralentiza la toma de decisiones y dificulta aprovechar todo el potencial de la inteligencia artificial, además de aumentar el riesgo de exposición a ciberataques», señala David González, director de Banca de GFT España.
La IA necesita una infraestructura que pueda escalar con ella
Buena parte de la dificultad procede de cómo se construyeron los sistemas centrales de bancos y aseguradoras. Aplicaciones desarrolladas durante décadas acumulan reglas de negocio, dependencias y procesos críticos que no siempre están documentados. Modificar una pieza puede requerir revisar otras aplicaciones conectadas, interfaces antiguas o procesos batch que forman parte del funcionamiento cotidiano de la entidad.
La escasez de profesionales especializados en determinadas tecnologías incrementa además el coste de conservar esas plataformas. A medida que disminuye el número de expertos capaces de mantener lenguajes, bases de datos o arquitecturas antiguas, las organizaciones encuentran más dificultades para cambiar aplicaciones que siguen soportando operaciones esenciales.
La inteligencia artificial añade nuevas exigencias. Los modelos y agentes necesitan acceso a datos fiables, mecanismos de integración y sistemas capaces de intercambiar información con suficiente velocidad y trazabilidad. Una infraestructura fragmentada puede permitir experimentos aislados, pero dificulta convertirlos en servicios que funcionen de forma continua dentro de procesos sometidos a controles de seguridad, auditoría y cumplimiento.
Esa diferencia explica que la modernización esté empezando a acompañar a los programas de IA. GFT sostiene que sus proyectos de transformación de sistemas pueden reducir entre un 25 % y un 60 % los costes operativos y mejorar entre un 25 % y un 30 % el tiempo necesario para llevar nuevas capacidades al mercado. Son resultados comunicados por la propia compañía a partir de sus proyectos y metodología, por lo que dependen del punto de partida y del alcance de cada transformación.
La IA también está entrando en el propio proceso de modernización. Entre sus usos se encuentran el análisis de código, la identificación de dependencias, la extracción de reglas de negocio, la generación de documentación y pruebas y la preparación de migraciones. El objetivo es reducir una parte del trabajo manual que tradicionalmente hacía costoso comprender sistemas construidos y modificados durante años.
GFT asegura que uno de sus proyectos con un banco internacional de primer nivel redujo un 95 % el tiempo dedicado a generar documentación sobre aplicaciones heredadas y un 93 % el coste unitario de esos documentos mediante Wynxx, su plataforma de IA para ingeniería de software. La compañía mantiene validación humana sobre los resultados generados por el sistema.
Deutsche Bank aborda la renovación de su core bancario
La transformación de los sistemas centrales ya está llegando a grandes entidades europeas. Deutsche Bank anunció en agosto la elección de Vault Core, desarrollado por Thought Machine, como una de las dos plataformas cloud sobre las que pretende simplificar la infraestructura tecnológica de su división de Banca Privada. El banco había planteado reducir sus 15 sistemas core a dos plataformas modernas.
GFT actuará como socio de transformación e integración en la implantación destinada a Personal Banking y Wealth Management en Alemania. La nueva plataforma separa la lógica de producto de la infraestructura subyacente, una arquitectura con la que Deutsche Bank espera reducir complejidad y acortar los ciclos para desarrollar y modificar servicios financieros.
El proyecto ilustra la dimensión de estas migraciones. Sustituir un core bancario implica trasladar funciones que gestionan cuentas, préstamos y productos financieros sin interrumpir servicios sujetos a elevados requisitos de disponibilidad. Por esa razón, las renovaciones suelen plantearse por fases y requieren convivir temporalmente con sistemas anteriores.
El movimiento se produce mientras crece la actividad económica alrededor de la modernización. The Business Research Company calcula que el mercado mundial de modernización de sistemas legacy pasará de 25.760 millones de dólares en 2026 a 46.500 millones en 2030, equivalente a una tasa media de crecimiento anual del 15,9 %.
DORA eleva la presión sobre los sistemas heredados
En las entidades financieras europeas, las decisiones sobre arquitectura están además condicionadas por las obligaciones de resiliencia operativa. El Reglamento de Resiliencia Operativa Digital, DORA, obliga a identificar y documentar las funciones soportadas por tecnologías de la información, los activos que las sustentan y sus dependencias, además de mantener inventarios y evaluar regularmente el riesgo asociado a los sistemas TIC heredados.
La regulación también exige mecanismos de detección de anomalías, planes de continuidad, procedimientos de respuesta y recuperación y una gestión específica de las dependencias respecto a proveedores tecnológicos. Para una organización con numerosas aplicaciones antiguas y conexiones poco documentadas, obtener esa visibilidad puede requerir un trabajo adicional antes incluso de modificar la arquitectura.
Esto añade una variable regulatoria al cálculo económico de la modernización. Una aplicación antigua puede seguir desempeñando correctamente su función de negocio y, al mismo tiempo, dificultar el inventario de dependencias, la observabilidad o la recuperación exigidos para una infraestructura financiera crítica.
El gasto asociado a los sistemas heredados deja así de medirse únicamente por servidores, licencias o personal de mantenimiento. También incluye la velocidad a la que una entidad puede modificar sus productos, conectar nuevos servicios, responder a requisitos regulatorios y convertir los proyectos de IA en capacidades utilizables dentro de operaciones reales.
Para bancos y aseguradoras, la decisión pasa cada vez más por determinar qué aplicaciones deben sustituirse, cuáles pueden modernizarse y cuáles deben mantenerse integradas durante más tiempo. La extensión de la inteligencia artificial introduce presión adicional sobre ese calendario: cuanto mayor sea la dependencia de datos y automatización en los procesos financieros, mayor será el impacto operativo de las arquitecturas que dificultan su acceso, gobierno y escalado.
