Più del 70% dei progetti di abbandono del mainframe avviati nel 2026 fallirà nel raggiungere i benefici attesi. La previsione attribuita a Gartner parte da un punto preciso: molte imprese e molti fornitori stanno sopravvalutando ciò che gli strumenti di intelligenza artificiale generativa possono fare davvero quando devono analizzare, tradurre o riscrivere codice legacy molto complesso. Nello stesso scenario, Gartner prevede anche che entro il 2030 il 75% dei vendor attivi nel mercato del “mainframe exit” cambierà direzione o cesserà l’attività, perché le attese commerciali si scontreranno con risultati più modesti.
Il cuore del problema è economico prima ancora che tecnico. Il mainframe continua a sostenere applicazioni critiche in banche, assicurazioni, telecomunicazioni, logistica e pubblica amministrazione. Quando un’azienda sceglie di migrare quei carichi verso altre piattaforme, non mette in gioco solo la spesa informatica, ma la continuità di attività da cui dipendono ricavi, operazioni e conformità normativa.
Per questo Gartner parla di rischio elevato: se la migrazione viene impostata sulla promessa di un’automazione quasi totale del lavoro di conversione, il progetto può produrre ritardi, difetti applicativi, costi extra e interruzioni di servizio.
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Il messaggio di Gartner
Il testo diffuso da Gartner dice, in sostanza, che il mercato ha creduto troppo in una narrazione semplice: affidare all’AI generativa la trasformazione di grandi applicazioni storiche e accelerare così l’uscita dal mainframe. La società di analisi sostiene invece che la distanza tra la promessa commerciale e le capacità concrete degli strumenti resta ampia, soprattutto quando si tratta di codice sedimentato in decenni, con regole di business spesso poco documentate ma decisive per il funzionamento dell’impresa.
Il punto, tradotto in termini operativi, è questo: l’AI può assistere l’analisi del codice, aiutare nella documentazione, supportare parte dei test e offrire suggerimenti agli sviluppatori, ma non elimina la necessità di governare il progetto con competenze specialistiche, controlli, validazioni e conoscenza del contesto applicativo.
Un conto è accelerare alcuni passaggi. Un altro è garantire che milioni di righe di software mission critical possano essere spostate altrove senza perdita di logica, di affidabilità e di prestazioni.
Perché il mainframe resta centrale nei conti delle imprese
L’idea che il mainframe sia un residuo del passato non coincide con i segnali che arrivano dal mercato. IBM, che resta il punto di riferimento industriale del settore, ha presentato l’8 aprile 2025 il sistema z17, descritto come il primo mainframe progettato interamente per l’era dell’AI. Nel comunicato ufficiale l’azienda spiega che la macchina, basata sul processore Telum II, è stata sviluppata per integrare capacità AI in hardware, software e operazioni di sistema, con l’obiettivo di gestire carichi enterprise e analisi transazionali in tempo reale. (Fonte: IBM Newsroom)
Il dato conta perché segnala una scelta industriale precisa. Se il produttore che domina questo comparto investe in una nuova generazione di sistemi, la lettura implicita è che il mainframe non venga considerato un’infrastruttura da archiviare nel breve termine. IBM lo colloca dentro una strategia ibrida, in cui il mainframe continua a lavorare insieme al cloud e agli strumenti di AI, non in contrapposizione ad essi. Anche questo contrasta con l’idea di un esodo rapido e generalizzato.
Il mercato premia la modernizzazione, non la fuga totale
Un altro segnale arriva da Kyndryl. Nel report 2025 sullo stato della modernizzazione del mainframe, la società riferisce che il 56% delle organizzazioni intervistate ha registrato un aumento dell’uso del mainframe nell’ultimo anno e che il 54% prevede una crescita ulteriore nei dodici mesi successivi. Lo stesso documento rileva che le aziende stanno modernizzando i workload sulla piattaforma o integrandoli con il cloud più spesso di quanto li stiano spostando completamente fuori dal mainframe. Kyndryl aggiunge che molti progetti di modernizzazione generano ritorni compresi fra due e tre volte l’investimento. (Fonte: Kyndryl)
Questi numeri aiutano a capire il cambio di tono che si avverte nel settore. Fino a poco tempo fa, una parte del dibattito sembrava ruotare attorno a una sola domanda: quando conviene lasciare il mainframe? Oggi la domanda è diversa: quali componenti conviene mantenere, quali integrare, quali riscrivere e quali migrare davvero? È una differenza sostanziale, perché sposta la discussione dal piano ideologico a quello finanziario e operativo. Le aziende cercano ritorno sull’investimento, tempi prevedibili e minore esposizione al rischio. Se la modernizzazione interna o ibrida porta risultati migliori della migrazione totale, il mercato si adatta.
BMC vede crescita, non declino
Anche BMC, altro attore storico del settore, descrive un quadro lontano dall’idea di una piattaforma in rapido abbandono. Nel 2025 la società ha diffuso i risultati della ventesima edizione del suo Mainframe Survey, condotto su oltre 1.100 professionisti e stakeholder del comparto. Il messaggio centrale è che il mainframe continua a essere percepito come una piattaforma moderna, con carichi in crescita, rinnovamento generazionale delle competenze e maggiore attenzione a strumenti di Ai e automazione operativa. (Fonte. bmc.com)
Il riferimento al ricambio di competenze non è secondario. Una delle ragioni più citate per giustificare l’uscita dal mainframe è da anni la scarsità di personale esperto in Cobol e in altri ambienti legacy. BMC segnala però una transizione più articolata: il problema esiste, ma non si traduce automaticamente nella necessità di spegnere la piattaforma. Al contrario, diverse imprese stanno investendo in strumenti che rendono questi sistemi più accessibili, più integrati con pratiche DevOps e più compatibili con nuovi modelli di sviluppo.
Il vero limite dell’AI generativa sui sistemi legacy
L’AI generativa viene spesso presentata come la tecnologia capace di leggere codice storico, comprenderlo e convertirlo quasi senza attrito. È qui che Gartner introduce la correzione più dura. Nei sistemi legacy il codice incorpora spesso regole di business sedimentate negli anni, eccezioni nate da esigenze normative, dipendenze tra moduli e procedure che non sono esplicitate in modo ordinato nei documenti aziendali.
Un modello linguistico può individuare pattern, suggerire trasformazioni e accelerare alcune attività. Ha più difficoltà, però, a ricostruire con affidabilità l’intera logica operativa di applicazioni che reggono processi contabili, assicurativi o bancari sensibili.
La stessa Gartner, in un altro comunicato del 7 aprile 2026 dedicato ai progetti di AI nelle infrastrutture e operations, ha segnalato che molti programmi si fermano prima di produrre ritorni significativi e che fra le cause dei fallimenti spiccano aspettative eccessive. Il parallelismo con il mainframe è diretto: quando l’azienda immagina che la tecnologia possa eliminare i costi organizzativi e i rischi della trasformazione, tende a sottovalutare la parte più difficile del lavoro.
Pressione degli investitori e offerte sempre più aggressive
Un altro elemento che rafforza l’avvertimento di Gartner è la dinamica commerciale. Nel pieno della corsa all’AI, i vendor hanno un incentivo forte a mostrare funzioni intelligenti, assistenti automatici, agenti software e piattaforme di conversione sempre più sofisticate. In molti casi queste funzioni hanno un’utilità concreta. Il problema nasce quando il marketing trasforma strumenti di supporto in promesse di trasformazione radicale. Il risultato è un mercato in cui l’etichetta “AI-powered” rischia di valere più della prova sul campo.
Per questo la previsione secondo cui il 75% dei vendor del mainframe exit potrebbe cambiare modello o sparire entro il 2030 va letta come un aggiustamento del mercato. Non significa che scompaiano i progetti di modernizzazione o migrazione. Significa che le offerte standard, costruite come soluzione universale per qualsiasi ambiente legacy, potrebbero perdere credibilità. A reggere meglio saranno probabilmente i fornitori capaci di lavorare su casi specifici, per settore, per complessità applicativa e per obiettivi misurabili.
Le scelte che attendono banche, assicurazioni e grandi gruppi
Per i responsabili IT delle grandi imprese la questione diventa quindi molto concreta. In un ambiente piccolo, dove i carichi sono limitati e la dipendenza dal software storico è minore, può avere senso valutare modelli gestiti o mainframe-as-a-service, insieme alla sostituzione di singoli pacchetti applicativi. Negli ambienti medi, che secondo Gartner rappresentano la parte più ampia del mercato, la situazione si complica: qui la modernizzazione selettiva tende a essere più prudente di una migrazione totale. Nei grandi ambienti, dove il mainframe regge processi essenziali, l’uscita completa diventa un’operazione ad alto rischio e ad alta intensità di capitale.
Per banche e assicurazioni il criterio di scelta difficilmente sarà il fascino della tecnologia più nuova. Peseranno di più affidabilità, sicurezza, tempi del progetto, costo complessivo e capacità di mantenere continuità di servizio. Se il mainframe continua a garantire prestazioni stabili per carichi critici e la sua modernizzazione produce ritorni misurabili, l’incentivo a una migrazione radicale si riduce. È il motivo per cui il settore sembra orientarsi verso un portafoglio misto: tenere sul mainframe ciò che funziona meglio lì, usare il cloud dove offre vantaggi reali e affidare all’AI un ruolo di supporto, non di scorciatoia.
Un mercato più sobrio
La previsione di Gartner non sancisce la fine dell’AI applicata al mainframe. Segna piuttosto la fine di una stagione di aspettative eccessive. IBM continua a investire nella piattaforma, Kyndryl vede aumento d’uso e ritorni della modernizzazione, BMC registra fiducia e nuovi investimenti. In parallelo, Gartner avverte che affidare a strumenti generativi il compito di guidare da soli l’uscita dai sistemi legacy può produrre il risultato opposto a quello promesso: più debito tecnico, più spesa e più rischio operativo.
Per il mercato, il tema non è più scegliere tra passato e futuro ma capire dove l’innovazione crea valore e dove, invece, aumenta soltanto il margine di errore. Sul mainframe, almeno per ora, la risposta sembra favorire la modernizzazione pragmatica più della fuga in massa.
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