Migración de Código Legacy con inteligencia artificial

La modernización de código legacy mediante inteligencia artificial representa una de las transformaciones más significativas en el campo de la ingeniería de software. A medida que los sistemas informáticos envejecen, su mantenimiento se vuelve cada vez más costoso y complejo. La IA puede emerger como una aliada poderosa en este desafío, ofreciendo herramientas capaces de analizar, refactorizar e incluso reescribir código obsoleto de manera más eficiente y segura que los métodos tradicionales, abriendo la puerta a una nueva era de agilidad y sostenibilidad en el desarrollo de software —siempre que su uso esté gobernado por criterios de arquitectura, calidad y negocio definidos por especialistas.

Más allá de la simple traducción de lenguajes, la modernización implica una revisión profunda de la arquitectura del sistema, adaptándola a modelos más escalables, modulares y seguros. Este enfoque permite no solo mejorar el rendimiento y la mantenibilidad, sino también facilitar la integración con nuevas tecnologías y servicios.

Sin embargo, si nos quedamos únicamente con las capacidades automáticas que ofrece la IA —la mera traducción de código o la generación de fragmentos— sin aplicar conocimiento experto de arquitectura y prácticas de ingeniería, es probable que no se aproveche todo el potencial y que persistan los problemas estructurales.

¿Cuáles son los problemas con el código heredado?

Los sistemas heredados presentan múltiples retos, entre los que destacan:

• Costes elevados de mantenimiento. Cada actualización o parche requiere un esfuerzo desproporcionado, aumentando el TCO (Total Cost of Ownership).
• Riesgos de ciberseguridad. Tecnologías obsoletas y sin soporte generan vulnerabilidades críticas.
• Dificultad para evolucionar. Estos sistemas limitan la adopción de nuevas funcionalidades y frenan la innovación.

A ello se suman la fragilidad del software (pequeños cambios que provocan errores en cascada), la falta de documentación y pruebas automatizadas, y la escasez de desarrolladores con experiencia en tecnologías obsoletas. Todo ello convierte cualquier modificación en un proceso arriesgado, lento y costoso.

Desde un punto de vista arquitectónico, suelen existir acoplamientos excesivos, baja cohesión y ausencia de prácticas modernas como integración continua o pruebas unitarias, lo que agrava aún más los riesgos y la ineficiencia.

¿Puede la IA realizar reingenierías complejas de sistemas heredados?

La inteligencia artificial puede analizar, refactorizar e incluso traducir código legacy a lenguajes más modernos. Los grandes modelos de lenguaje (LLMs) son capaces de comprender la lógica de aplicaciones antiguas, identificar redundancias, sugerir mejoras y traducir código de lenguajes como COBOL a otros más actuales, como Java o Python.

Ahora bien, es fundamental subrayar que:

• La IA no determina por sí sola la arquitectura de destino. Esa responsabilidad recae en arquitectos de software, que definen la solución más adecuada en función de los objetivos y contexto del cliente.
• El proceso requiere evaluar riesgos, gestionar la convivencia de sistemas antiguos y nuevos, planificar la migración de datos y asegurar la calidad.
• Delegar esas decisiones críticas a una plataforma o a un LLM genérico puede derivar en soluciones que no resuelvan los problemas de fondo.

Por eso, en hiberus utilizamos la IA como un acelerador: ayuda a identificar y documentar lo existente, pero las decisiones estratégicas las toman nuestros expertos en arquitectura de software e ingeniería de IA, apoyados en una metodología propia y en la experiencia acumulada en decenas de proyectos.

¿Cómo actualizamos un código Legacy con Inteligencia Artificial?

En hiberus, actualizamos tu código con Smart Evolution Tools: un enfoque flexible, liderado por especialistas y potenciado por inteligencia artificial.

1. Análisis y plan de migración

Comenzamos evaluando el código legacy y sus dependencias, identificando estructuras críticas como seguridad, acceso, persistencia o pruebas existentes. A partir de ahí, trazamos una hoja de ruta junto a arquitectos e ingenieros de IA para diseñar la transformación capa a capa (front, back, APIs, datos…), definir la arquitectura origen-destino y establecer qué componentes deben refactorizarse o eliminarse. Todo ello acompañado de una estrategia de pruebas, despliegue y convivencia.

• Utilizamos agentes de IA que aseguran que el assessment sea completo: dependencias, estructuras críticas, seguridad, acceso, persistencia, pruebas existentes.
• El resultado no es solo un diagnóstico: entregamos un plan de transformación con fases definidas, arquitectura origen-destino, convivencias necesarias y un presupuesto y alcance cerrados.
• Este plan proporciona previsibilidad y credibilidad al cliente antes de abordar la modernización.

2. Migración inteligente

Con el plan definido, ejecutamos la migración de forma iterativa, refinando y personalizando agentes y herramientas de IA. Este proceso combina validación continua con control de calidad, robustez y seguridad, garantizado por arquitectos de software y expertos QA.

• Ejecutamos la migración siguiendo estrictamente el plan definido, de forma iterativa y controlada.
• El proceso incorpora sondas intermedias de calidad, validaciones continuas, pruebas automatizadas y control de robustez y seguridad.
• La IA acelera análisis y generación de pruebas, pero siempre bajo supervisión de arquitectos y QA expertos.

3. Aceptación, despliegue y convivencia

Finalmente, una vez validada la aplicación, se parametriza para el entorno productivo y se despliega con garantías de convivencia junto a los sistemas existentes. El resultado: una aplicación migrada y lista para producción.

• En sistemas complejos, se contempla la convivencia entre aplicaciones nuevas y legacy, con mecanismos de apagado y encendido progresivo.
• Cuando varios sistemas operan sobre los mismos datos, diseñamos una capa anticorrupción (ACL) que asegura compatibilidad y evita inconsistencias.
• Nuestro plan detallado asegura que la aplicación modernizada puede llegar a producción en la realidad del cliente.
• El plan incluye la definición de convivencias, compatibilidades y fases de transición, para que se pueda ejecutar el despliegue de manera segura.

Soluciones inteligentes para problemáticas código legacy

En hiberus, nuestros profesionales utilizan herramientas de IA hacen posible la verdadera transformación. Las Smart Evolution Tools, combinadas con su experiencia y conocimiento, permiten superar las limitaciones de los sistemas heredados y convertir arquitecturas legacy en soluciones modernas, seguras y escalables. Así, la tecnología se convierte en un habilitador y las personas en el motor que impulsa la innovación.

Migración del mainframe

La migración de sistemas mainframe, como los basados en COBOL o PL1, se aborda con una metodología inteligente que combina análisis profundo del código, agentes de IA especializados y una ejecución iterativa. Descubrimos automáticamente estructuras, entidades y flujos funcionales, generando documentación técnica y pruebas automatizadas. Esto reduce hasta un 70% la intervención manual y asegura coherencia en la transformación hacia arquitecturas modernas de microservicios, con trazabilidad completa y cumplimiento normativo (como DORA).

Rotura del monolito

La transformación de aplicaciones monolíticas se realiza mediante agentes de IA que analizan el código, identifican dependencias, definen dominios y entidades. Este enfoque permite evolucionar hacia arquitecturas desacopladas, escalables y seguras, sin comprometer la funcionalidad original.

Aplicaciones cliente-servidor

Las aplicaciones cliente-servidor tradicionales se modernizan mediante la migración del front-end y back-end, junto con la generación de nuevos APIs que aseguran la conexión entre capas y habilitan arquitecturas web modernas. El proceso incorpora QA visual y pruebas end-to-end, garantizando una transición fluida y segura hacia entornos más flexibles y escalables.

Migración de aplicaciones server-side rendered

Nuestros agentes de IA han demostrado una eficacia sobresaliente en la modernización de aplicaciones renderizadas en servidor, como JSP, ASP, PHP, ASPX o JSF. Transformamos estas aplicaciones hacia modelos más dinámicos y eficientes, como SPA (Single Page Applications) o arquitecturas híbridas (React, Angular, Vue.js). La solución incluye migración del front, adaptación de la lógica local y QA visual, garantizando la continuidad funcional y la seguridad del sistema original. El resultado: una mejor experiencia de usuario, menor carga en el servidor y una base escalable para el futuro.

Sistemas sin soporte

Identificamos y abordamos tecnologías obsoletas sin soporte de fabricante, como versiones antiguas de Microsoft, Java o librerías populares deprecadas. Mediante análisis automatizado y agentes IA, se detectan dependencias críticas y se propone su refactorización o sustitución. El plan de migración incluye la actualización de componentes, la mejora del código y la garantía de convivencia con sistemas existentes, eliminando riesgos de ciberseguridad y asegurando compatibilidad con entornos modernos.

La modernización del código legacy mediante inteligencia artificial no es solo una tendencia tecnológica, sino una necesidad estratégica para cualquier organización que quiera garantizar su competitividad a largo plazo. Frente a sistemas costosos, rígidos y poco seguros, la IA ofrece una vía para revitalizar aplicaciones críticas, documentarlas, optimizarlas y transformarlas en plataformas modernas, escalables y seguras.

La supervisión humana sigue siendo clave para asegurar la calidad y continuidad de los proyectos. La combinación de talento y tecnología está marcando el inicio de una nueva etapa en la ingeniería de software: más ágil, sostenible e innovadora, basada en arquitecturas modernas y en un enfoque integral de calidad del software.

En hiberus trabajamos con inteligencia artificial aplicada al desarrollo y modernización de sistemas, ayudando a empresas e instituciones a transformar su código heredado en plataformas robustas, seguras y adaptadas al futuro. Nuestro enfoque combina la experiencia de más de 15 años en proyectos de software con nuestro expertise en las últimas herramientas de IA, garantizando migraciones eficientes, reducción de riesgos y un camino claro hacia la transformación digital. Con nuestro proceso de migración inteligente, reducimos hasta un 65% en costes de mantenimiento y los errores en un 95%.