Durante años, la modernización de aplicaciones fue una conversación postergada en muchas organizaciones. Sistemas legacy que “todavía funcionan”, presupuestos ajustados y la complejidad de los proyectos hacían que la decisión se postergara. Sin embargo, algo cambió: la madurez que alcanzó la inteligencia artificial (IA) aplicada al desarrollo de software.

Hoy vemos una demanda creciente de modernización de aplicaciones en empresas de todo tipo de industrias. No se trata solo de aplicaciones de frontend o backend, sino también de infraestructura de datos y entornos completos que, en muchos casos, tienen más de veinte años de antigüedad. No es un fenómeno aislado: un relevamiento de McKinsey estimó que cerca del 70% del software que utilizan las compañías Fortune 500 fue desarrollado hace más de dos décadas. Lo que antes parecía costoso, lento o demasiado riesgoso, hoy es técnicamente viable y económicamente más atractivo.

La principal diferencia respecto de hace dos o tres años es que la IA dejó de ser experimental para convertirse en un verdadero acelerador. El mismo análisis de McKinsey señala que la incorporación de GenIA puede acortar entre un 40% y un 50% los plazos de modernización y reducir alrededor de un 40% los costos asociados a la deuda técnica, mejorando la calidad del resultado final.

Este nuevo escenario abre una oportunidad para que las empresas empiecen a identificar qué aplicaciones resultan adecuadas para modernizar. No sorprende, entonces, que el mercado de modernización de aplicaciones legacy esté en plena expansión: en 2025 fue valuado en alrededor de USD 15.000 millones y las proyecciones indican que podría superar los USD 27.000 millones hacia 2029, con tasas de crecimiento anual cercanas al 16%. De hecho, muchas organizaciones ya están avanzando en esa dirección, seleccionando targets específicos en función del estado de la tecnología actual y del impacto esperado en el negocio.

Ahora bien, esto no significa que la modernización se haya vuelto un proceso trivial. Migrar una aplicación aislada puede ser relativamente simple. Pero cuando hablamos de cientos de aplicaciones, múltiples áreas de negocio, distintas regiones y una migración hacia entornos cloud complejos, la ecuación cambia por completo. En esos casos, el riesgo deja de ser principalmente técnico y pasa a ser organizacional. La verdadera complejidad está en la gobernanza, la priorización, la arquitectura empresarial y la definición de un roadmap claro. La IA puede acelerar tareas específicas, pero no reemplaza el liderazgo ni la gestión del cambio.

Los grandes programas de modernización requieren gobernanza definida, roles claramente asignados, planificación por etapas y planes robustos de testing. Y, sobre todo, un sponsor ejecutivo. Son decisiones estratégicas que involucran al CIO, al CEO y en muchos casos al directorio, con inversiones de capital relevantes y posibles movimientos entre OPEX y CAPEX.
En este marco, uno de los errores más frecuentes es “modernizar por modernizar”.

El criterio no debería ser cuán antigua es una aplicación, sino qué valor aporta al negocio, qué riesgos implica mantenerla y qué beneficios concretos traería su modernización. Ese análisis exige un enfoque multidisciplinario, con participación de IT y de las áreas de negocio.

De cara a 2026, la tendencia es clara. Las empresas que empiecen a experimentar, realizar pruebas de concepto y construir un roadmap realista estarán mejor posicionadas para una evolución tecnológica sostenible. Esperar a que la tecnología “madure un poco más” rara vez es una buena estrategia. La madurez ya llegó. El verdadero desafío ahora es decidir qué modernizar, cuándo hacerlo y con qué objetivos de negocio.

(*) Ina Mainetti: SVP - Global Services and Delivery en Aditi Consulting