Banco del Sol: 
Migración del Core 
Legacy Asistida por IA

La lógica de negocio se había acumulado durante años sin documentación formal, y el conocimiento del sistema descansaba sobre una única persona, lo que hacía que cualquier cambio en el core representara un riesgo difícil 
de anticipar.

Banco del Sol ya había iniciado la migración, pero entender el comportamiento de cada módulo requería semanas de análisis manual. intive propuso aplicar herramientas de Inteligencia 
Artificial (IA) para mejorar la calidad y los plazos del proceso, tomando como punto de partida un segmento del módulo de Cobranzas. Si la Prueba de Concepto (PoC) funcionaba, la metodología se extendería al resto del módulo de Cobranzas y los módulos restantes.

Para resolver un sistema sin documentación, la única fuente
de verdad era el código mismo. Los expertos de intive comenzaron con un Discovery en el que usaron LLMs para extraer la lógica de negocio directamente de ese código y reorganizarla en un documento técnico estructurado.
Sobre esa base, construyeron una arquitectura de prompts para que la IA generara el código del nuevo frontend, alineado al entorno específico del banco.

En tres semanas, intive procesó el código fuente de cada ventana del módulo de Cobranzas con LLMs, desarrollando un proceso iterativo para extraer la lógica de negocio subyacente: validaciones, mensajes de error, fórmulas de cálculo y reglas 
de flujo.  Ese trabajo requirió tomar decisiones metodológicas sobre cómo interrogar a la IA según el tipo de análisis, las cuales se documentaron en una guía de buenas prácticas de prompting: 
un activo reutilizable para abordar los módulos 
restantes del banco.

El siguiente paso fue organizar la información extraída en un sistema coherente, con sus reglas de negocio, validaciones, fórmulas y flujos. Al validarlo, el experto legacy confirmó que el modelo había identificado comportamientos del sistema que habían pasado desapercibidos durante años. El resultado fue un documento técnico funcional que describe cómo opera el módulo de Cobranzas, y que se convirtió en la fuente de verdad que habilitó la implementación.

Con el documento técnico validado, intive desarrolló el frontend en React usando IA como motor principal de generación de código. El desafío era lograr que la IA generara código coherente con el entorno específico de Banco del Sol, 
sin romper su arquitectura ni su identidad visual.

intive construyó un sistema estructurado de instrucciones y contexto que incluía el Design System del banco, screenshots de diseños en Figma, patrones tomados de interfaces ya migradas y las convenciones de arquitectura del proyecto. Esta arquitectura le daba a la IA acceso al conocimiento local del cliente como única referencia.
Como resultado, Banco del Sol recibió un catálogo de conocimiento reutilizable que cualquier desarrollador que se incorporara al proyecto iba a poder usar para generar interfaces con consistencia y velocidad desde el primer día.

Se logró un proceso simple y preciso: el desarrollador definía qué pantalla o funcionalidad construir, la IA generaba código alineado al sistema de diseño respetando componentes, nomenclaturas y patrones existentes, y un revisor validaba el output. Cualquier ajuste se canalizaba a través de la IA.
El código generado cumplió todos los estándares de calidad del banco, sin que los desarrolladores escribieran una línea de 
forma manual.