IT leaders seeking promising AI use cases may be overlooking a potential goldmine: deploying the technology to assist with major IT modernization and digital transformation initiatives.
IT leaders seeking promising AI use cases may be overlooking a potential goldmine: deploying the technology to assist with major IT modernization and digital transformation initiatives.
Leading CIOs at a handful of large enterprises have leveraged generative AI and related tools to rewrite code, redesign workflows, and migrate databases during major digital transformation efforts, a practice that isn’t as widespread as its potential suggests.
“The potential is actually, I don’t want to say ‘limitless,’ but it is,” says Vijay Thangella, head of AI and machine learning at contact center technology provider Avaya. “There’s a very high potential.”
Avaya, using AI tools built from frontier models, claims it can help customers cut contact-center modernization timelines drastically. Revamping legacy contact centers typically requires IT teams to spend months deciphering and manually rebuilding years of workflows, routing logic, integrations, and business rules. AI-assisted modernization can cut the time to a few days, Thangella says.
Managed services provider Ensono also uses AI tools to help customers with tasks such as code discovery and cleaning up legacy code. While most organizations still haven’t used AI to assist with digital transformation, the technology can significantly cut the costs and time associated with large IT modernization projects, says Brian Klingbeil, chief strategy officer at the company.
Gartner AI analyst Arun Chandrasekaran sees significant potential to accelerate digital transformation initiatives through use of generative AI and related tools, in particular for gathering requirements, mapping legacy code, and performing code quality assurance.
In context
- Topic: Estrategia y Gobierno de TI — Decisiones de portafolio, costo total, gobierno y marcos de referencia.
- Source: CIO
- Published: 20/10/2026
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Por qué importa
Hay una diferencia enorme entre una compañía que tiene proyectos de tecnología y una que tiene una estrategia de tecnología. La primera acumula iniciativas; la segunda decide cuáles no va a hacer. Movimientos como este casi siempre son el momento en que alguien, arriba, por fin se animó a escribir la lista de lo que se deja fuera.
Mi filtro es siempre el mismo: ¿esto cambia una decisión, o solo cambia una herramienta? Si al final del trimestre las mismas personas siguen aprobando las mismas cosas con los mismos criterios, no hubo transformación; hubo compra. La diferencia se nota en el acta del comité, no en el comunicado.
Lo que suele salir mal
El error clásico es confundir el plan con la ejecución. Se aprueba una hoja de ruta de tres años en un comité de dos horas y nadie vuelve a revisarla hasta que hay un problema. Los planes que funcionan se revisan cada trimestre y se corrigen sin drama; los que no, se defienden.
Qué mirar
- Qué se apaga para financiar lo nuevo; si no se apaga nada, el presupuesto va a doler en seis meses.
- Cómo queda la relación con los proveedores actuales, que es donde suele estar la dependencia que nadie midió.
- Quién queda como dueño de la decisión y con qué presupuesto propio, no prestado.
Cómo leo esta entrada
Yo no lo trataría como una noticia de tecnología sino como una señal de mercado. Si un actor del sector se mueve así, en doce o dieciocho meses el resto va a tener que responder algo. Conviene decidir ahora, con calma, qué se va a responder, en vez de improvisarlo cuando el cliente lo pregunte.
La noticia original está publicada en otro idioma; acá se cita el extracto tal como lo entrega el medio y el comentario se escribe en español.
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