IBM z17: Un nuevo paradigma en infraestructura crítica para la inteligencia artificial en la era de los grandes modelos lingüísticos
En el escenario actual de acelerada transformación digital, donde la inteligencia artificial (IA) está dejando de ser una herramienta de valor agregado para convertirse en un componente central de la infraestructura empresarial, IBM ha dado un paso decisivo con el lanzamiento del IBM z17.
Esta nueva generación de mainframes no solo consolida el liderazgo histórico de IBM en sistemas de misión crítica, sino que marca un punto de inflexión en cuanto a la integración nativa de capacidades de IA en cada nivel de la arquitectura tecnológica.
Diseñado desde cero para responder a los desafíos de la IA generativa, los modelos multimodales, la automatización operativa y la seguridad avanzada, el z17 representa una convergencia sin precedentes entre hardware, software y operaciones cognitivas.
Este sistema permite a las organizaciones no solo operar con eficiencia en entornos híbridos y altamente demandantes, sino también convertir sus volúmenes masivos de datos —tradicionalmente subutilizados— en conocimiento accionable en tiempo real, todo ello bajo un enfoque de seguridad, resiliencia y escalabilidad.
Un diseño profundamente estratégico: hardware optimizado para IA en tiempo real
En el núcleo de esta nueva generación se encuentra el procesador IBM Telum® II, una pieza clave que inaugura una nueva era de procesamiento transaccional con inferencia integrada.
Este chip incorpora un acelerador de IA en chip de segunda generación, con una frecuencia aumentada, mayor capacidad de cálculo y un incremento del 40 % en la memoria caché, lo que lo convierte en una unidad apta para ejecutar más de 450.000 millones de inferencias por día, con tiempos de respuesta de un milisegundo.
Esto implica, en términos prácticos, que el z17 es capaz de procesar un 50 % más de operaciones de inferencia de IA por día que su antecesor, el z16, ampliando sustancialmente el alcance de los sistemas empresariales para ejecutar tareas críticas como detección de fraude en tiempo real, scoring crediticio, recomendaciones personalizadas, detección de anomalías, análisis predictivo, entre otros.
Estas capacidades no se limitan al entorno financiero: tienen impacto transversal en sectores como salud, manufactura, comercio minorista y sector público.
La elección de integrar la IA en el propio silicio, en lugar de depender exclusivamente de aceleradores externos o soluciones en la nube, responde a una visión estratégica que prioriza la soberanía de los datos, la velocidad de procesamiento local y la reducción de la latencia operativa. Así, IBM ofrece una infraestructura donde los algoritmos de IA no solo acompañan los procesos empresariales, sino que los protagonizan.
Spyre™ Accelerator: un ecosistema ampliado para IA generativa
En línea con esta filosofía, IBM ha anunciado el desarrollo del Spyre™ Accelerator, un componente que estará disponible como tarjeta PCIe en el cuarto trimestre de 2025.
Este acelerador está diseñado para complementar al Telum® II y ofrecer una plataforma robusta para cargas de trabajo de IA generativa, como asistentes cognitivos empresariales, síntesis de lenguaje natural, análisis multimodal de datos y ejecución de modelos fundacionales como los de la familia Granite de IBM.
La estrategia de IBM es clara: crear un entorno unificado en el que tanto la inferencia como el entrenamiento ligero puedan ejecutarse en el mismo sistema que aloja los datos sensibles, sin necesidad de mover información hacia nubes públicas o plataformas de terceros, reduciendo así costos, riesgos regulatorios y potenciales brechas de seguridad.
El ecosistema resultante permite a las organizaciones desplegar soluciones cognitivas de forma nativa en el mainframe, como chatbots corporativos, asistentes de diagnóstico médico, sistemas de soporte a la toma de decisiones o plataformas de recomendación personalizada, todo ello sin abandonar el entorno de alta disponibilidad que ofrece IBM Z.
La experiencia del usuario en el centro: agentes cognitivos y automatización inteligente
Otra innovación sustantiva del IBM z17 es la incorporación de herramientas cognitivas orientadas a mejorar la experiencia del desarrollador, el operador de TI y el usuario final.
En particular, destacan las integraciones con watsonx Code Assistant para Z y watsonx Assistant para Z, dos asistentes de IA que permiten automatizar tareas complejas, asistir en la escritura de código, detectar y corregir errores, y generar soluciones proactivas ante incidentes.
Además, por primera vez, IBM watsonx Assistant se integrará directamente con la consola Z Operations Unite, permitiendo una gestión operativa basada en lenguaje natural.
Esto implica que los operadores podrán interactuar con el sistema mediante comandos conversacionales, recibiendo respuestas analíticas basadas en datos del sistema en tiempo real, lo que acelera los tiempos de resolución y reduce la dependencia de perfiles altamente técnicos.
La inteligencia artificial deja así de ser una herramienta aislada y se convierte en una capa transversal de la experiencia del sistema, que asiste, interpreta, sugiere y automatiza. Esta tendencia, cada vez más visible en entornos de IT de vanguardia, encuentra en el IBM z17 una plataforma donde la usabilidad, la eficiencia operativa y la inteligencia cognitiva convergen armónicamente.
Un sistema operativo que acompaña la transformación: z/OS 3.2
A nivel de software, el nuevo sistema operativo z/OS 3.2, cuyo lanzamiento está previsto para el tercer trimestre de 2025, consolida el enfoque orientado a la inteligencia artificial, la integración en nubes híbridas y la flexibilidad operativa.
Entre sus características más destacadas se encuentra el soporte nativo para bases de datos NoSQL, mejoras en los accesos a datos no estructurados y la capacidad de integrarse con arquitecturas distribuidas mediante interfaces modernas y APIs abiertas. Además, incorpora mecanismos de IA para gestionar el sistema operativo de manera proactiva, anticipando errores, optimizando recursos y sugiriendo configuraciones óptimas según el contexto de uso.
El z/OS 3.2 transforma al sistema operativo en un actor estratégico dentro de la arquitectura, no solo como soporte de aplicaciones, sino como orquestador inteligente de los recursos tecnológicos disponibles.
Seguridad avanzada: credenciales, amenazas y datos sensibles bajo control
La seguridad continúa siendo uno de los pilares fundamentales del mainframe.
En el caso del z17, IBM ha reforzado esta dimensión mediante una serie de herramientas específicas, entre las que destaca la integración con IBM Vault, desarrollada por HashiCorp.
Esta herramienta permite gestionar credenciales, certificados, claves y tokens en entornos de nube híbrida, centralizando el control de acceso y autenticación bajo un esquema de seguridad basada en identidad.
Por otra parte, el nuevo sistema incorpora capacidades para detectar amenazas en tiempo real, mediante la herramienta IBM Threat Detection for z/OS, que utiliza técnicas de procesamiento del lenguaje natural y aprendizaje automático para analizar logs, identificar patrones anómalos y anticiparse a comportamientos potencialmente maliciosos.
En una era donde la ciberseguridad es un factor determinante para la continuidad operativa, el z17 ofrece no solo mecanismos reactivos, sino capacidades predictivas y preventivas, que se fortalecen con cada ciclo de uso gracias al aprendizaje continuo de sus modelos internos.
Además, IBM propone nuevas funcionalidades para descubrir y clasificar datos sensibles automáticamente, utilizando los aceleradores de IA integrados para aplicar criterios semánticos y contextuales que permitan identificar información crítica, protegida o confidencial, ayudando a las organizaciones a cumplir con normativas de protección de datos como el GDPR, la Ley Argentina de Protección de Datos Personales, y marcos regulatorios sectoriales.
Operaciones unificadas e infraestructura modular: eficiencia, trazabilidad y soporte
Con la presentación de IBM Z Operations Unite, se consolida la visión de una plataforma integrada de monitoreo, análisis y gestión operativa, capaz de reunir métricas clave y logs en formato OpenTelemetry, facilitando el diagnóstico, la detección de anomalías y la resolución colaborativa de incidentes.
Esta herramienta se complementa con IBM Concert, que permite correlacionar eventos y datos operativos provenientes de múltiples fuentes, habilitando una visión unificada del entorno tecnológico.
Estas capacidades son fundamentales para equipos que operan en esquemas de alta complejidad, ya que permiten reducir los tiempos medios de reparación (MTTR), mejorar la visibilidad, y alinear las operaciones de TI con los objetivos del negocio.
En materia de almacenamiento, el z17 encuentra en la décima generación de IBM Storage DS8000 su complemento ideal. Esta solución proporciona acceso ágil a cargas críticas, rendimiento coherente y arquitectura modular, con soporte para las últimas tecnologías de replicación, cifrado, compresión y análisis inteligente de datos.
Así, IBM ofrece un ecosistema completo, donde procesamiento, almacenamiento y seguridad se encuentran integrados desde el diseño.
El soporte a esta infraestructura es proporcionado por IBM Technology Lifecycle Services, que garantiza un acompañamiento integral para cada etapa del ciclo de vida tecnológico.
Este servicio no solo asegura mantenimiento técnico, sino también optimización operativa, modernización de cargas, y gestión proactiva de riesgos, todo ello potenciado por tecnologías cognitivas basadas en watsonx.
Hacia una infraestructura preparada para el futuro
El IBM z17 representa una convergencia inédita entre tecnología avanzada, inteligencia artificial, seguridad operativa y estrategia empresarial. No se trata simplemente de un nuevo producto, sino de una plataforma de infraestructura crítica diseñada para liderar la próxima era digital.
Su disponibilidad, prevista para el 18 de junio de 2025, marca un hito para todas aquellas organizaciones que buscan consolidar su transición hacia modelos basados en IA, sin comprometer la seguridad, la integridad de los datos ni la continuidad operativa.
A esto se suma la expectativa por la llegada del Spyre™ Accelerator, cuya aparición en el cuarto trimestre de 2025 completará el ecosistema de capacidades de IA generativa sobre mainframe.
En un contexto donde la IA ya no es una promesa futura sino una necesidad presente, y donde los datos se han convertido en el activo estratégico por excelencia, el IBM z17 redefine el rol de la infraestructura tecnológica, posicionándola no como un soporte, sino como un catalizador de inteligencia, productividad y resiliencia.
Transformación digital, infraestructura crítica y soberanía tecnológica: un marco contextual
Para comprender plenamente la relevancia estratégica del IBM z17, resulta necesario situar su aparición dentro del contexto más amplio de la transformación digital global.
Nos encontramos en un momento histórico en el que las organizaciones —públicas y privadas— deben redefinir sus operaciones no sólo para adaptarse a un entorno cambiante, sino para sobrevivir y prosperar en él.
En este nuevo paradigma, la infraestructura tecnológica ya no es un soporte técnico periférico, sino un activo geopolítico, un recurso estratégico y un vector de competitividad estructural.
La creciente dependencia de las plataformas de computación en la nube, muchas de ellas alojadas en jurisdicciones extranjeras, ha puesto en evidencia una nueva problemática: la soberanía tecnológica.
Países, gobiernos y corporaciones han comenzado a preguntarse si pueden realmente garantizar la integridad, seguridad y privacidad de sus datos críticos cuando estos se procesan en infraestructuras ubicadas fuera de su control directo.
En este sentido, el z17 aparece como una alternativa soberana y confiable, que permite mantener el procesamiento de datos sensibles dentro de la organización, con máximos niveles de seguridad y sin resignar capacidad analítica ni potencia computacional.
Más aún, en sectores como la salud, la banca, el comercio exterior, el sistema tributario y las telecomunicaciones, contar con una infraestructura propia, resiliente y optimizada para cargas cognitivas, se ha transformado en una condición habilitante para el desarrollo económico.
En América Latina, donde la transformación digital muchas veces convive con altos niveles de desigualdad en la conectividad y la infraestructura, las soluciones como el IBM z17 pueden actuar como aceleradores inclusivos, ayudando a modernizar servicios públicos, mejorar el acceso ciudadano y generar nuevas capacidades productivas.
El rol de la inteligencia artificial en entornos regulados y de misión crítica
Un punto a destacar en la propuesta de IBM es el enfoque consciente y pragmático hacia el uso de inteligencia artificial en entornos regulados.
A diferencia de otras plataformas que priorizan el despliegue veloz de soluciones, incluso a costa de perder trazabilidad o transparencia, el z17 ha sido concebido bajo principios de IA confiable, ética empresarial y auditoría integrada.
Esto implica que los modelos que se ejecutan en esta arquitectura —ya sean modelos fundacionales, de lenguaje o clasificadores específicos— pueden ser auditados, versionados y monitorizados en tiempo real, lo cual es fundamental para cumplir con requisitos regulatorios en sectores como el financiero, el farmacéutico o el gubernamental.
Además, al ejecutarse localmente y no en plataformas de terceros, los modelos no están sujetos a las cláusulas de uso compartido de datos ni a restricciones de licencias impuestas por proveedores externos.
La posibilidad de realizar inferencias sobre datos sensibles sin necesidad de moverlos fuera de la organización representa un avance en términos de compliance, integridad normativa y protección de la privacidad. Al mismo tiempo, permite un análisis más fino, personalizado y seguro, en línea con las exigencias contemporáneas de la ética algorítmica y el gobierno responsable de la inteligencia artificial.
Aplicaciones emergentes del z17 en sectores estratégicos
Si bien el sector financiero ha sido históricamente uno de los principales usuarios de mainframes IBM, el z17 abre nuevas oportunidades en sectores estratégicos donde el procesamiento local, la seguridad de los datos y la capacidad de respuesta en tiempo real son fundamentales.
En el sector salud, por ejemplo, este sistema puede utilizarse para procesar historiales clínicos electrónicos, generar alertas automáticas en tiempo real ante indicadores de riesgo, asistir a los profesionales en diagnósticos complejos mediante análisis de imágenes médicas, o incluso sugerir líneas de tratamiento personalizadas basadas en datos genómicos y de laboratorio.
En el ámbito de la administración pública, el z17 ofrece una plataforma robusta para modernizar servicios de recaudación tributaria, procesamiento electoral, gestión de identidad digital o plataformas de seguridad ciudadana. Su capacidad para operar 24/7 con mínima latencia y máxima resiliencia resulta crítica en contextos donde el tiempo de respuesta y la disponibilidad son aspectos no negociables.
También en infraestructuras críticas como la energía, el transporte y las telecomunicaciones, el z17 puede operar como el núcleo inteligente de sistemas de monitoreo, predicción de fallos, análisis de consumo, gestión de demanda o mantenimiento preventivo, generando valor no solo económico, sino también ambiental y social.
La dimensión humana: formación, talento y reconversión laboral
Un aspecto que IBM ha considerado en el diseño del z17 es su compatibilidad con las habilidades y herramientas actuales del ecosistema tecnológico. El sistema no obliga a abandonar el conocimiento acumulado ni a rehacer todo desde cero: ofrece compatibilidad con COBOL y otros lenguajes clásicos, pero también permite desarrollar aplicaciones modernas en Python, Java, Node.js, y acceder a APIs RESTful para integrarse con aplicaciones web o móviles.
Además, la integración con watsonx Code Assistant y las herramientas de DevOps para Z simplifican el ciclo de vida del desarrollo de software, haciendo que la plataforma sea accesible incluso para nuevos talentos que se están formando en la era de la nube y la inteligencia artificial. Esto representa una ventaja estratégica en países como Argentina, donde el déficit de talento especializado es una de las principales barreras para la adopción tecnológica.
IBM también ha lanzado programas de formación y certificación específicos para zSystems, con el objetivo de generar una nueva generación de profesionales mainframe, capaces de liderar procesos de modernización en sectores públicos y privados. Estas iniciativas de capacitación tecnológica inclusiva son claves para garantizar una transición ordenada, eficiente y socialmente justa hacia una economía digital intensiva en datos e inteligencia artificial.
Por Marcelo Lozano – General Publisher IT CONNECT LATAM
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1. Afirmación – Desde la introducción del IBM z16 en 2022, los mainframes IBM Z han sido capaces de ejecutar inferencias de inteligencia artificial directamente en el mainframe, lo que hace posible puntuar el 100% de las transacciones en tiempo real incluso en entornos de producción con alto volumen.
Fuente – Informe de Celent: “Mitigating Fraud in The AI Age” por Neil Katkov, 08/04/2025, encargado por IBM.
2. Afirmación – Diferencia porcentual entre el IBM z17, que procesa hasta 450 mil millones de operaciones de inferencia por día con un tiempo de respuesta de 1 milisegundo utilizando un modelo de aprendizaje profundo para detección de fraude con tarjeta de crédito, y el IBM z16, que procesa hasta 300 mil millones de solicitudes de inferencia por día con el mismo tiempo de respuesta utilizando también un modelo de detección de fraude con tarjeta de crédito. Para el IBM z17, se alcanzan hasta 450 mil millones de operaciones de inferencia diarias.
Aviso legal – El resultado de rendimiento para z17 ha sido extrapolado a partir de pruebas internas realizadas por IBM® en hardware IBM Systems del tipo de máquina 9175.
El benchmark se ejecutó con un solo hilo realizando operaciones de inferencia local utilizando un modelo sintético de detección de fraude con tarjeta de crédito basado en LSTM (https://github.com/IBM/ai-on-z-fraud-detection), aprovechando el Acelerador Integrado para IA. Se utilizó un tamaño de lote (batch size) de 160. Configuración del hardware IBM Systems: 1 LPAR ejecutando Red Hat® Enterprise Linux® 9.4 con 6 IFLs (SMT), 128 GB de memoria. 1 LPAR con 2 CPs, 4 zIIPs y 256 GB de memoria ejecutando IBM z/OS® 3.1 con la funcionalidad IBM z/OS Container Extensions (zCX). Los resultados pueden variar.
Para el IBM z16, el resultado de rendimiento ha sido extrapolado a partir de pruebas internas de IBM realizando operaciones de inferencia local en un LPAR de z16 con 48 IFLs y 128 GB de memoria sobre Ubuntu 20.04 (modo SMT), utilizando un modelo sintético de detección de fraude con tarjeta de crédito (https://github.com/IBM/ai-on-z-fraud-detection) que aprovecha el Acelerador Integrado de IBM para IA. El benchmark se ejecutó con 8 hilos en paralelo, cada uno fijado al primer núcleo de un chip distinto.
Se utilizó el comando lscpu para identificar la topología núcleo-chip. Se empleó un tamaño de lote de 128 operaciones de inferencia. Los resultados también fueron reproducidos utilizando un LPAR con z/OS V2R4, con 24 CPs y 256 GB de memoria sobre IBM z16. Se utilizó el mismo modelo de detección de fraude con tarjeta de crédito. El benchmark fue ejecutado con un solo hilo realizando operaciones de inferencia. Se utilizó un tamaño de lote de 128 operaciones de inferencia. Los resultados pueden variar.
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