Thought Machine y AWS lanzan una herramienta de migración de banca central basada en AI

Actualizado 1 Oct 2026 · Revisado por el equipo editorial de Zekai

Según un comunicado de prensa de Thought Machine, la empresa ha lanzado una solución de migración impulsada por AI en colaboración con Amazon Web Services, Inc. (AWS) Transform. La oferta tiene como objetivo ayudar a las instituciones financieras a modernizar sus sistemas heredados más rápido y a menores costos. En lugar de realizar una traducción de código manual línea por línea, el canal conjunto está diseñado para extraer la intención comercial directamente de millones de líneas de código heredado, como COBOL, dentro de un entorno seguro en la nube.

La arquitectura técnica combina las herramientas de ingeniería inversa de mainframes de AWS Transform con la suite de herramientas de AI Vault Forge de Thought Machine. El proceso opera en cuatro etapas distintas: extracción, consolidación, síntesis y validación. Durante la extracción, AWS Transform convierte la lógica comercial en especificaciones estructuradas de sintaxis Easy Approach to Requirements. La fase de consolidación reduce cientos de variaciones de productos heredados redundantes en especificaciones comerciales optimizadas.

En la etapa de síntesis, Vault Forge coordina agentes de AI especializados a través de Amazon Bedrock para generar productos financieros en Python compatibles con SDK, conjuntos de pruebas y configuraciones de plataforma. La etapa de validación introduce controles de revisión con intervención humana para otorgar autoridad de aprobación explícita. Una vez validados, los productos generados se implementan en un entorno de pruebas de la plataforma Vault para su evaluación, lo que permite a los bancos recibir pruebas de migración en las primeras etapas del proceso sin lidiar con dependencias de bases de datos codificadas de forma rígida.

Los núcleos heredados tradicionales suelen codificar los productos financieros directamente en las bases de datos subyacentes, lo que puede hacer que los proyectos de migración sean lentos y complejos. Thought Machine afirma que su plataforma Vault define los productos financieros íntegramente como código utilizando Python. Debido a que la lógica del producto para cálculos de intereses, tablas de tarifas y flujos de trabajo de pago se separa de la infraestructura central, el sistema permite que los agentes de AI traduzcan reglas heredadas en código limpio y de alto nivel.

Para apoyar a las instituciones financieras que adoptan la tecnología, Thought Machine está lanzando un programa Core Modernisation Accelerator. Esta iniciativa coloca a arquitectos técnicos, especialistas en productos e ingenieros de despliegue avanzado directamente junto a los equipos bancarios. Paul Taylor, director ejecutivo de Thought Machine, afirma que la asociación tiene como objetivo eliminar la deuda técnica y reducir el tiempo requerido para completar las transiciones a la nube en grandes instituciones.

Charith Mendis, director de banca mundial para industrias de servicios financieros en AWS, afirma que la solución proporciona una ruta continua y automatizada desde el código de mainframe hasta la banca central nativa de la nube. Dado que los anuncios provienen de comunicados de prensa corporativos, los equipos de ingeniería deben evaluar estos canales automatizados frente a sus propios protocolos de seguridad, requisitos de calidad de código y complejidad heredada antes de comprometerse con los cronogramas de migración a producción.

Por qué importa para AI para Finanzas y Negocios

Para los equipos de ingeniería y arquitectura dentro de las instituciones financieras, esta asociación se enfoca en el principal cuello de botella de la migración central: la traducción manual de código de mainframe. Al utilizar agentes de AI a través de Amazon Bedrock para extraer la lógica comercial en definiciones de productos basadas en Python, la herramienta intenta reducir cronogramas de modernización de varios años a días mientras mantiene la validación con intervención humana.

Qué hacer

• Revisar las cuatro etapas integradas del canal de migración para evaluar la compatibilidad con los sistemas heredados existentes.
• Evaluar el programa Core Modernisation Accelerator para determinar si el soporte de ingeniería externo se adapta a su cronograma de migración.
• Examinar los protocolos de seguridad en torno al funcionamiento de AWS Transform y Vault Forge dentro del entorno de nube seguro de su institución.

Fuente: Thought Machine Partners with AWS to Launch AI-Powered Solution to Accelerate Legacy Core Banking Migrations – Financial IT (financialit.net)