En muchas instituciones financieras, los programas RPG no son simples piezas de software antiguas. Dentro de ellos viven reglas de autorización, cálculos, excepciones operativas, validaciones regulatorias, interfaces y decisiones que fueron incorporadas durante años. Algunas están documentadas. Otras sobreviven únicamente porque el programa continúa ejecutándose cada día y porque una o dos personas todavía recuerdan por qué existe cada condición.
Por eso, cuando se pregunta si una inteligencia artificial puede entender treinta años de lógica bancaria, la respuesta correcta no es un sí absoluto ni un no conservador. Puede acelerar de forma importante la comprensión técnica, pero no debe confundirse la lectura del código con el entendimiento completo del negocio.
IBM Bob: una IA pensada para modernización empresarial
IBM Bob se presenta como un agente de desarrollo que trabaja a lo largo del ciclo de vida del software: puede ayudar a analizar bases de código, generar y actualizar documentación, refactorizar, depurar, validar cambios y apoyar procesos de modernización. Para IBM i, IBM ha incorporado capacidades específicas orientadas a RPG, COBOL, CL, Db2 for i y flujos de desarrollo propios de la plataforma. Esto lo vuelve especialmente interesante para organizaciones cuyo conocimiento crítico se encuentra repartido entre miembros fuente, programas de servicio, SQL, llamadas y procesos batch.
En un escenario práctico, Bob podría analizar un programa RPG, explicar sus principales rutas, identificar programas llamados, describir archivos y tablas utilizados, proponer documentación y señalar candidatos para refactorización. También puede apoyar la preparación de pruebas y la validación de cambios. El beneficio inmediato no es que la IA reemplace al desarrollador senior, sino que reduzca el tiempo necesario para llegar a las preguntas realmente difíciles.
Claude Code y otros agentes de programación
Claude Code representa otro enfoque: un agente capaz de trabajar sobre una base de código real, leer archivos, planificar una tarea, proponer cambios, utilizar herramientas y ejecutar ciclos de revisión. No está especializado exclusivamente en IBM i, pero puede ser útil cuando los fuentes, la documentación y los artefactos relacionados están disponibles en un entorno que pueda analizar, por ejemplo un repositorio Git o una estructura organizada en el IFS.
Este tipo de herramienta puede generar resúmenes, mapas de dependencias, borradores de documentación, scripts auxiliares, casos de prueba y propuestas de modernización. Sin embargo, su calidad aumenta cuando recibe contexto: estándares internos, nombres de tablas, diccionarios de datos, reglas funcionales y criterios de aceptación. La experiencia de dominio sigue siendo decisiva; estudios sobre el uso de agentes de programación muestran que los especialistas del área obtienen mejores resultados y se recuperan con mayor facilidad cuando la herramienta interpreta algo de forma incorrecta.
Lo que la IA sí puede acelerar
• Documentar programas RPG, CL, COBOL y SQL a partir de fuentes existentes.
• Identificar llamadas, archivos, tablas, copybooks, APIs y dependencias visibles en el código.
• Proponer explicaciones de reglas, rutas de error y puntos donde conviene agregar trazabilidad.
• Preparar casos de prueba, datos de ejemplo y escenarios de regresión que luego deben validarse.
• Apoyar refactorizaciones graduales, conversiones a RPG free-form y separación de responsabilidades.
Un uso responsable en IBM i
• Comenzar con documentación, análisis de impacto e inventario de dependencias antes de permitir cambios automáticos.
• Entregar a la IA contexto funcional, estándares de programación y ejemplos de resultados correctos.
• Mantener revisión por pares y validación de especialistas que conozcan la operación bancaria.
• Ejecutar pruebas controladas y comparar resultados antes de mover cualquier cambio a producción.
• Definir qué código y datos pueden analizarse, dónde se procesan y cómo se conserva la evidencia.
La inteligencia artificial seguirá evolucionando y ganando espacio en el desarrollo sobre IBM i. Las organizaciones que comiencen a investigarla y aplicarla de forma responsable podrán reducir la dependencia de conocimiento individual, acelerar el análisis de aplicaciones y preparar mejor sus sistemas para el futuro. En SOLTESA continuamos explorando e incorporando estas capacidades, combinando innovación con experiencia técnica y conocimiento del entorno bancario.