Las empresas a menudo se encuentran atrapadas en un ciclo de deuda técnica que limita su capacidad de innovar. Investigaciones indican que esta deuda puede consumir entre el 20% y el 40% del tiempo de desarrollo IT, desviando recursos que podrían destinarse a nuevas iniciativas. Sin embargo, algunos líderes de la industria están comenzando a utilizar la inteligencia artificial para enfrentar estos desafíos y modernizar sus sistemas.
Un ejemplo notable es el de Jeff Love, Chief Technology Officer de la Asociación de Vaqueros de Rodeo Profesional (PRCA).
Esta organización, con casi un siglo de historia, está explorando cómo la IA puede ayudarla a superar sus obstáculos tecnológicos. A continuación, se presentan cinco lecciones clave que pueden ser útiles para otros líderes empresariales que busquen un camino similar.
1. Evaluar modelos de inteligencia artificial
En su esfuerzo por modernizar la infraestructura tecnológica de PRCA, Love se dio cuenta de que muchos de sus sistemas backend estaban construidos sobre un código AS/400 de hace 40 años.
Esta dependencia de tecnologías obsoletas llevó a su equipo a centrarse más en el mantenimiento que en la creación de nuevas capacidades. Como señala Love, «mi objetivo aquí ha sido modernizar nuestras aplicaciones, ya que se están volviendo difíciles de mantener y estamos perdiendo conocimientos valiosos sobre cómo gestionarlas».
2. Implementar soluciones especializadas
Después de experimentar con diversos modelos de IA generativa, Love decidió colaborar con Zencoder, una plataforma que traduce la lógica empresarial en explicaciones comprensibles.
«Cuando probé Zencoder con nuestro código AS/400, le pedí que documentara los archivos y explicara las reglas comerciales», comenta Love. Aunque los resultados iniciales no fueron perfectos, su equipo comenzó a refinar el trabajo de los agentes de la plataforma, lo que les permitió avanzar en la modernización.
Documentación y análisis
Con la ayuda de Zencoder, PRCA pudo crear un wiki para sus analistas de negocio, estableciendo requisitos clave que sirvieron de base para el desarrollo de nuevos sistemas.
«A partir de esos wireframes, pude asignar tareas y ponerlas en un agente que ayuda en la codificación, integrando el flujo de trabajo en la estructura de la interfaz de usuario que estamos utilizando para la modernización», explica Love.
3. Poner la teoría en práctica
La implementación de Zencoder ha permitido al equipo de tecnología de PRCA comprender mejor la interconexión de sus sistemas. A medida que la plataforma genera nuevo código, también crea pruebas unitarias que ayudan a prevenir errores antes de que lleguen a producción. «Al establecer nuestros criterios de aceptación y requisitos, garantizamos que al modernizar el sistema, seguimos considerando las reglas comerciales existentes», indica Love.
4. Cambiar la mentalidad heredada
Con la ayuda de la inteligencia artificial, el equipo de PRCA ha redirigido su enfoque de la gestión de sistemas antiguos hacia la digitalización. Love estima que Zencoder ha permitido reducir el tiempo de desarrollo en un 50%, facilitando la creación de nuevos servicios digitales y herramientas de gestión de eventos. «Nuestro pequeño equipo interno está a cargo de varios sistemas grandes, lo que puede ser abrumador», señala.
5. Buscar nuevos retos
El objetivo a largo plazo del equipo es completar la migración del sistema AS/400 para finales de 2026. Una vez que esto se logre, se centrarán en modernizar otra plataforma heredada: la tecnología ASP.NET Web Forms. «Estamos trabajando para salir de un sistema que tiene 40 años de antigüedad. La próxima gran tarea será actualizar a un marco más contemporáneo. La meta es que nuestros procesos habilitados por agentes continúen evolucionando», concluye Love.
