Ampliar
Añadir IA a la aplicación tal como está.
Resúmenes, extracción, validación, búsqueda o redacción de borradores añadidos a través de una única API compatible con OpenAI. Sin reescritura: la aplicación llama a un endpoint gobernado.
Modernizar — Modernización de aplicaciones existentes con IA
Lleve la IA a los sistemas que ya utiliza.
Buena parte del valor de una empresa reside en aplicaciones de diez o veinte años: un sistema de pedidos, una herramienta de siniestros, una base de datos de servicio. Sustituirlas para obtener IA rara vez es la respuesta. Onega evalúa su parque de aplicaciones, añade IA a la aplicación tal como está, convierte funciones heredadas en herramientas seguras para agentes y migra paso a paso solo donde las cifras dicen que compensa.
01 — Cuatro patrones
Una decisión por aplicación.
Encapsular
Convertir funciones heredadas en herramientas seguras.
Funciones y datos heredados expuestos como herramientas bien definidas y con permisos, de modo que los agentes puedan usar el sistema sin screen scraping ni acceso directo a la base de datos.
Migrar
Avanzar por tramos, no de un salto.
Una capacidad cada vez, detrás de una interfaz estable, con análisis de código asistido por IA y pruebas escritas antes de mover nada. Lo antiguo y lo nuevo funcionan en paralelo hasta que lo nuevo queda demostrado.
Retirar
Sustituir la función, conservar el registro.
Cuando un agente o un producto de Onega sirve mejor a un flujo de trabajo, se sustituye la función de la aplicación y sus datos se archivan conforme a sus normas de conservación.
02 — Ingeniería asistida por IA
La IA acelera el trabajo. Los ingenieros siguen siendo responsables de él.
El código heredado es donde la ingeniería asistida por IA más tiempo ahorra y donde más daño puede hacer. Cada cambio generado se revisa, se prueba con la batería de pruebas de caracterización y lo fusiona una persona.
- Comprensión del código: los modelos ayudan a mapear bases de código grandes y poco documentadas, sus dependencias, reglas de negocio y flujos de datos.
- Pruebas de caracterización: pruebas que recogen lo que hace hoy el sistema, escritas antes de cualquier cambio.
- Traducción y refactorización: los modelos preparan borradores de conversión entre lenguajes y frameworks; los ingenieros revisan cada cambio.
- Documentación: las reglas de negocio encontradas en el código se ponen por escrito para las personas responsables de ellas.
- Contención: el código fuente permanece en su entorno, y los modelos que trabajan con él se ejecutan en local o a través de una ruta de proveedor que usted haya aprobado.
03 — Cómo se desarrolla
Evaluar el parque, demostrar un tramo y después escalar.
- 01
Modernisation Assessment · 3–4 semanas
Inventario de aplicaciones, análisis de código y datos, un patrón por aplicación, riesgos, una hoja de ruta secuenciada y una propuesta a precio cerrado para el primer tramo.
- 02
Primer tramo · 6–8 semanas
Una capacidad ampliada, encapsulada o migrada en su entorno, con pruebas de caracterización y una vía de reversión.
- 03
Ejecución en paralelo
Lo antiguo y lo nuevo en paralelo sobre trabajo real hasta que la nueva ruta iguala o supera la línea de base.
- 04
Ejecución de la hoja de ruta
Nuevos tramos mediante una Forward Residency, cada uno reutilizando lo que construyó el anterior.
04 — Puntos de partida
Por dónde suele empezar la modernización.
- Aplicaciones de pedidos, siniestros, servicio y gestión de casos con una base de datos detrás
- Aplicaciones cliente-servidor y web de primera generación en .NET Framework, Java EE, Delphi o Visual Basic
- Sistemas vinculados al mainframe a los que se accede mediante archivos, colas o API
- Procesos con gran carga documental que se sostienen con unidades compartidas y correo electrónico
- Personalizaciones de ERP y CRM que bloquean la siguiente actualización
- Capas de integración a las que los agentes necesitan acceder de forma segura
05 — Preguntas frecuentes
Preguntas que hacen los responsables de aplicaciones.
¿Tenemos que reescribir una aplicación para usar IA?
Normalmente, no. Ampliar o encapsular una aplicación le da capacidades de IA a través de una API gobernada mientras sigue funcionando como hoy. Solo recomendamos migrar cuando el diagnóstico muestra que compensa.
¿Puede la IA trabajar de forma segura sobre nuestro código fuente?
Con condiciones: el código permanece en su entorno, los modelos se ejecutan en local o a través de una ruta de proveedor que usted apruebe, cada cambio generado lo revisa y lo prueba un ingeniero, y nada se fusiona sin una persona.
¿Qué ocurre con el sistema antiguo durante una migración?
Sigue funcionando. Cada tramo funciona junto a la ruta antigua hasta que se demuestra con trabajo real, y cada tramo tiene una vía de reversión.