Si pregunta a la mayoría de los asistentes de IA por sus datos del mainframe, no obtendrá ninguna información útil. Los registros están ahí —expedientes de clientes, historial de pedidos, transacciones que se remontan a décadas atrás—, pero se encuentran en VSAM, descritos mediante «copybooks», y solo se puede acceder a ellos a través de un código que alguien escribió hace mucho tiempo.
En esta demostración de tres minutos, el ingeniero de sistemas sénior Demos Economacos muestra qué cambia cuando un asistente de IA puede consultar esos datos directamente.
The groundwork is data virtualization: in the CONNX Data Dictionary, VSAM record layouts appear as ordinary SQL tables — CUSTOMERS_VSAM, ORDERS_VSAM, PRODUCTS_VSAM — each field’s native type, offset, length, and codepage resolved into standard SQL types. The CONNX MCP Server then publishes those tables to Claude over the open Model Context Protocol: query tools, metadata services, and schema access, all delivered through the security and governance CONNX already enforces.
El resto es una conversación. “¿Cuántos clientes tenemos?” devuelve un recuento leído en tiempo real desde VSAM. “¿Cuál es nuestro producto más vendido?” es más complicado, y es la parte que merece la pena observar. El asistente nunca ha visto este esquema. Examina las tablas, escribe su propio código SQL, comete un error en la consulta y se corrige a sí mismo; a continuación, agrega los pedidos por producto y ofrece dos respuestas: un producto lidera en unidades vendidas, mientras que otro lo hace en ingresos. Una distinción que nadie había solicitado, pero que la mayoría de las personas agradecería.
Sin extracción, sin replicación, sin almacenamiento temporal nocturno. Las consultas se ejecutan en el mainframe en tiempo real y los datos nunca salen de la ruta controlada.
La demostración se ejecuta con datos de ejemplo en una fuente VSAM; en el mismo diccionario aparecen, junto a ella, las conexiones a Db2 y Kafka.
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