Dinsdag publiceerde Anthropic een tool die Claude mogelijk maakt lees, analyseer en vertaal legacy COBOL naar moderne talen als Java en Python. Aan het einde van de handelsdag, investeerders hebben ongeveer $40 miljard aan IBM’s marktkapitalisatie weggevaagd – de grootste daling op één dag in de afgelopen 25 jaar – zag de aankondiging als een reële bedreiging voor de mainframeactiviteiten van IBM.
De reactie was snel. Dit is ook te wijten aan een fundamenteel misverstand over waarom bedrijven mainframes gebruiken.
IBM’s COBOL is 66 jaar oud. Het werd ontworpen in 1959, draaide op een IBM-mainframe en ondersteunt nog steeds transactieverwerkingssystemen schat dat er 250 miljard COBOL-lijnen in actieve productie zijnvolgens het Open Mainframe-project.
De ingenieurs die het hebben geschreven zijn met pensioen; de mensen die hem opvolgden, konden het grotendeels niet lezen. Decennia lang is de vaardigheidskloof een van de duurste en meest onopgeloste IT-problemen van bedrijven geweest – en IBM is daar één van werkt er al sinds 2023 aan om dit probleem met AI op te lossenbij het lanceren van watsonx Code Assistant for Z om COBOL te helpen migreren naar modern Java.
Claude Code, zegt Anthropic, kan nu volledige codebases analyseren, verborgen afhankelijkheden in kaart brengen en werkende vertalingen van code produceren die de meeste ingenieurs vandaag de dag niet kunnen lezen. Voor bedrijven die COBOL draaien op gedistribueerde platforms (Windows, Linux en andere niet-mainframeomgevingen) zijn deze mogelijkheden uiterst nuttig en steeds praktischer.
De echte obstakels zijn nooit van technische aard
“Het moderniseren van COBOL is al een tijdje een technisch oplosbaar probleem”, zegt Matt Brasier, analist bij Gartner, tegen VentureBeat. “Het echte probleem zijn de hoge moderniseringskosten en de lage ROI.”
Amazon en Google bieden al jaren AI-aangedreven COBOL-migratietools aan. AWS Transform en vergelijkbare Google Cloud Platform-services richten zich op hetzelfde probleem: het wegnemen van barrières voor klanten die mainframe-workloads naar de cloud willen verplaatsen.
“Dit is in wezen nog een bron van concurrentie”, vertelde Raj Joshi, senior vice-president bij Moody’s Ratings, aan VentureBeat. “IBM heeft altijd in een zeer competitief domein geleefd. Dit is zonder twijfel inherent negatief. Er is één concurrent die sterker is. Maar IBM heeft naast deze bedreigingen bestaan.”
Steve McDowell, hoofdanalist bij NAND Research, gaat in op het structurele argument: “Toepassingen draaien niet op mainframes omdat ze in COBOL zijn geschreven”, zegt hij. “Ze draaien op mainframes omdat mainframes een klasse van determinisme, schaalbaar computergebruik en betrouwbaarheid bieden die servers voor algemeen gebruik niet kunnen evenaren.”
Het probleem gaat dieper dan alleen marktpositionering. “GenAI-tools zijn erg nuttig, maar hun niet-deterministische aard betekent dat de gegenereerde code inconsistent is – dezelfde bewerking zal op verschillende manieren in verschillende delen van de code worden geïmplementeerd”, aldus Brasier. “Toonaangevende tools combineren deterministische en niet-deterministische benaderingen, maar geen van beide lost het ROI-probleem op.”
Welke COBOL-vertaling is onopgelost
“Het vertalen van COBOL is het makkelijke gedeelte”, vertelde IBM-communicatiedirecteur Steven Tomasco aan VentureBeat. “Het echte werk is het herontwerp van de data-architectuur, runtime-vervanging, transactieverwerkingsintegriteit en hardwareversnelde prestaties, gebouwd gedurende tientallen jaren van nauwe koppeling van software en hardware. Dat is het probleem dat IBM decennia lang heeft bestudeerd om op te lossen, en AI is het krachtigste hulpmiddel dat we ooit hebben moeten doen.”
Volgens IBM hebben de Royal Bank of Canada, de National Organization for Social Insurance en ANZ Bank allemaal Watsonx Code Assistant for Z gebruikt om de modernisering van de COBOL-code te versnellen zonder IBM Z in de steek te hoeven laten.
Dit betekent niet dat Anthropic geen concurrentiepositie heeft. Voor bedrijven die COBOL buiten mainframes draaien – op gedistribueerde systemen, Windows- en Linux-omgevingen – betreedt Claude Code een ruimte waar de verticale integratie van IBM minder voordelen biedt. “IBM begrijpt mainframetechnologie op een niveau dat geen enkel ander bedrijf kan evenaren. Als ik alleen maar naar COBOL zou kijken, zou ik voor Watsonx van IBM gaan”, aldus McDowell. “Anthropic heeft echter een bredere voetafdruk binnen veel ontwikkelingsteams, waarbij één enkele leverancier het de moeite waard maakt.”
Wat moeten zakelijke kopers precies doen?
Senior data- en infrastructuuringenieurs zullen de komende weken vragen beantwoorden van leidinggevenden die de krantenkoppen zagen en ervan uitgingen dat dit moeilijke probleem zojuist was opgelost. Blijkbaar niet.
“Het is COBOL, maar er zijn veel toepassingen aan verbonden”, zei Joshi. “Het is niet zo dat je miljoenen regels aan het veranderen bent en op de een of andere manier klaar bent om naar de cloud over te stappen. Het is een enorme inschatting van risico’s, afhankelijkheden enzovoort.”
Een nuttigere vraag voor kopers is of de ruis van deze week kansen creëert. Braiser dacht van wel.
“Ze zouden de resultaten van discussies op bestuurs- en aandeelhoudersniveau moeten gebruiken om lopende moderniseringsinitiatieven te beoordelen en te kijken of een van deze nu een ROI heeft”, aldus Brasier.
McDowell was openhartig in de competitieve vragen. “Zal Anthropic de zaken van IBM-tools wegnemen? Ja, absoluut”, zei hij. “Maar het zou mij verbazen als de tool aanzienlijke inkomsten zou genereren voor IBM.”
Chirag Mehta, analist bij Constellation Research, waarschuwt dat IT-leiders niet van de ene op de andere dag emotioneel moeten reageren of de strategie moeten herschrijven.
“Beschouw dit als een reden om een kleine, beperkte proef uit te voeren om de resultaten te meten, niet als een reden om te rippen en van leverancier te wisselen”, vertelde Mehta aan VentureBeat.
Mehta raadt bedrijven aan één goed afgedekt deel van de applicatie of workflow te kiezen met duidelijke input en output, en een appel-tot-appel-aanpak te evalueren: kwaliteit van het in kaart brengen van afhankelijkheid, kwaliteit van herstelde bedrijfslogica-documentatie, testdekking en gelijkheidscontroles, prestatieregressie en betrouwbaarheid.
Volgens Mehta is de grootste herinnering dat modernisering meer is dan alleen het veranderen van code. Het moeilijkste deel is het extraheren van institutionele kennis, het herwerken van processen en controles, verandermanagement en het indammen van operationele risico’s in een onvergankelijk systeem. AI kan het ‘analyse- en vertaalwerk’ stroomlijnen, maar neemt de lasten van bestuur en verantwoording niet weg.
“Winnende teams zullen AI behandelen als een versneller in een gedisciplineerd moderniseringsprogramma, met meetbare controlepunten en risicovangrails, en niet als een magische conversieknop”, aldus Mehta.
