En resumen: puntos clave
- Impulso a la infraestructura crítica: G&L Group fortalece su división de Mainframe, Power y Storage integrando soluciones de Inteligencia Artificial para simplificar operaciones transaccionales a gran escala.
- Foco en banca y gobierno: El servicio se dirige a sectores con volúmenes transaccionales masivos (banca, tarjetas de crédito, seguros, administración pública) y descarta organizaciones emergentes como fintechs.
- Detección de fraudes en tiempo real: La adopción de IA cognitiva permite ejecutar inferencias analíticas instantáneas sobre transacciones financieras online.
- Semillero de talento interno: Ante el déficit de especialistas menores a 60 años y los elevados costos de capacitación externa, la compañía remunera e instruye a camadas jóvenes en programación COBOL y roles de System Programmers.
En el ecosistema tecnológico regional, G&L Group cuenta con una presencia sólida, construida sobre unidades como su Software Factory —que reúne a casi 100 especialistas dedicados al desarrollo tanto para la Administración Pública como para el Sector Corporativo— y sus operaciones de Manpower IT, donde gestiona despliegues masivos, como los cerca de 350 profesionales asignados a la entidad bancaria ICBC. Paralelamente a estos servicios, la compañía consolidó un área de alta especialización técnica orientada a la infraestructura crítica. Al frente de esta unidad se encuentra Marcos Rivara, Gerente del área de Mainframe, Power y Storage, quien aporta 18 años de trayectoria en la disciplina y lleva dos años liderando la estrategia de la firma en este segmento.
¿Por qué el mainframe y la infraestructura crítica demandan Inteligencia Artificial?
La integración de modelos cognitivos en entornos mainframe permite procesar volúmenes masivos de datos y simplificar plataformas complejas. Mediante lenguaje natural y analítica de avanzada, las organizaciones reducen drásticamente los tiempos operativos y acercan la infraestructura tradicional a los usuarios de negocio sin necesidad de ingresar comandos técnicos especializados.
La convergencia de modelos cognitivos con la computación de gran escala representa una transformación decisiva en la interacción operativa con plataformas que tradicionalmente demandaban perfiles sumamente técnicos. Respecto a este quiebre de barreras para los usuarios de negocio, Rivara explica: “Lo que vemos es que la adopción de nuevas tecnologías en el mainframe siempre tarda un poco en llegar. Si bien es una plataforma moderna, que se adapta, que es resiliente, los cambios suelen costar un poco. IBM hoy ofrece una solución muy amplia de Inteligencia Artificial que acerca esa tecnología dura al cliente y al usuario final. Extraer un dato hoy ya es un prompt en lenguaje natural, no es una línea de comando COBOL o un especialista que tarda tres días en realizar una aplicación”.
La compañía comenzó a estructurar fuertemente esta división hace aproximadamente tres años, conformando un equipo técnico que actualmente oscila entre las 30 y 40 personas. En cuanto al perfil de las organizaciones que demandan este servicio, el directivo indica que el foco prioritario se concentra en Gobierno y Banca, descartando el desembarco en sectores como el de las fintech emergentes debido a las particularidades operativas del hardware. En este sentido, la viabilidad de implementar estas soluciones responde estrictamente a la magnitud del flujo operativo.
“Es una tecnología que está muy apuntada a nivel transaccional muy grande: tarjetas de crédito, banca, seguros, aerolíneas. Tiene que haber un volumen de transacciones que justifique la inversión en un mainframe”.
Marcos Rivara, Gerente del área de Mainframe, Power y Storage.
¿Cómo impacta la Inteligencia Artificial en la seguridad y detección de fraude bancario?
En el sector financiero, la Inteligencia Artificial aplicada a mainframes permite ejecutar inferencia analítica sobre transacciones en tiempo real. Esta capacidad habilita a las entidades bancarias a identificar anomalías y prevenir fraudes inmediatamente durante el flujo operativo, elevando los estándares de seguridad en infraestructuras transaccionales de misión crítica.
Más allá de simplificar el acceso a la información mediante lenguaje conversacional, la Inteligencia Artificial está impulsando aplicaciones de negocio determinantes para la seguridad del sector financiero. Rivara subraya que una de las herramientas más disruptivas para el sistema bancario reside en la capacidad de ejecutar inferencia analítica en tiempo real: “La llegada de la Inteligencia Artificial va a acelerar algunos procesos; los bancos lo están adoptando porque pueden hacer inferencia de transacciones online, pueden detectar fraudes que antes no lo podían hacer. Eso es un diferencial gigante que cualquier banco sueña con poder implementar”, dijo el ejecutivo.
Para respaldar este despliegue en el mercado corporativo, G&L Group articula su propuesta mediante alianzas estratégicas clave. La firma trabaja con IBM como proveedor oficial en el plano de soluciones de software y opera como canal comercial de Nexsys, integrando estas tecnologías con recursos y servicios técnicos propios para cubrir las demandas de implementación y mantenimiento de cada cliente.
¿Cómo soluciona G&L Group la escasez global de talento técnico en mainframe?
Frente al envejecimiento demográfico de los profesionales activos y los altos costos arancelarios de la formación oficial, G&L Group desarrolló su propio semillero remunerado. A través de ciclos anuales rotativos, la firma forma camadas de nuevos técnicos en lenguaje COBOL y System Programmers para garantizar la continuidad operativa.
Sin embargo, el crecimiento de este mercado enfrenta un obstáculo demográfico crítico a nivel global: el envejecimiento de los especialistas activos y la casi total ausencia de recursos calificados con menos de 60 años en el mercado laboral abierto. Para quebrar esta inercia, la firma optó por construir su propio semillero profesional a través de ciclos anuales rotativos de capacitación, alternando un año dedicado a la programación en lenguaje COBOL y el siguiente enfocado en la especialización de System Programmers.
Esta iniciativa interna de desarrollo de talento busca además neutralizar las costosas barreras arancelarias de la formación oficial en este tipo de tecnologías:
“Tenés que tener en cuenta que no todos son viejos porque siempre en el área de mainframe son +60, conseguir recursos por debajo de los 60 años es muy difícil: no existe. Hay que formarlos propios. Por un curso de mainframe IBM cobra un par de decenas de miles de dólares. Así que nosotros estamos pagándoles el primer año para que aprendan y así vamos generando esos recursos”.
Hacia el futuro inmediato, el dinamismo que inyecta la IA promete revitalizar un segmento que a menudo es percibido como tradicional o estático. Al combinar la adopción de herramientas cognitivas con un programa sostenido de formación para nuevas generaciones, la arquitectura mainframe ratifica su vigencia como la columna vertebral insustituible para el procesamiento masivo y seguro en las industrias más exigentes.
