Migración del core legacy con IA: Más rápida, segura, por fin predecible
Modernización de core bancario con el framework AI-native de intive.
Cuando el core se resiste al cambio, la innovación paga el precio
Bancos y fintech reciben presión de muchos frentes: urgencia por reducir el time-to-market, expectativas de innovación constante, márgenes cada vez más ajustados, exigencias regulatorias y la competencia de players digitales nativos. El core legacy está en el centro de todo: frena procesos, concentra riesgo y atenta contra el cambio.
El framework AI-native de intive fue diseñado para esta realidad: una modernización estructurada, más rápida en cada fase, operativamente segura y con una base de conocimiento compartido que crece con cada iteración.
El framework AI-native de intive fue diseñado para esta realidad: una modernización estructurada, más rápida en cada fase, operativamente segura y con una base de conocimiento compartido que crece con cada iteración.
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Así funciona nuestro framework AI-native
Análisis del código legacy
En una fase de Discovery estructurada, la IA analiza el código fuente legacy y recupera reglas de negocio, validaciones y flujos de transacciones que nunca llegaron a documentarse formalmente.
De meses a semanas, sin depender de expertos en el sistema legacy.
De meses a semanas, sin depender de expertos en el sistema legacy.
Generación de artefactos
Las reglas validadas se convierten en user stories y tickets técnicos que cubren cada caso de uso existente. Los equipos de ingeniería trabajan con especificaciones completas y verificadas.
Cada decisión de desarrollo, respaldada por conocimiento validado.
Cada decisión de desarrollo, respaldada por conocimiento validado.
Desarrollo de frontend con IA
Los agentes de IA analizan el design system del banco, identifican componentes a partir de screenshots de Figma y generan código listo para producción, garantizando consistencia y accesibilidad en cada pantalla.
Interfaces construidas por IA, validadas por ingenieros, consistentes en todos los canales.
Interfaces construidas por IA, validadas por ingenieros, consistentes en todos los canales.
Ejecución iterativa e incremental
La migración avanza dominio por dominio. Cada iteración se valida antes de arrancar la siguiente, manteniendo el resto del sistema estable y en operación en todo momento.
Cada iteración entrega valor. Cada paso reduce el riesgo.
Cada iteración entrega valor. Cada paso reduce el riesgo.
QA automatizado
Los ingenieros de QA definen el contexto y la IA genera suites de prueba estandarizadas y mantenibles. El análisis estático y la revisión entre pares validan cada output antes de avanzar.
Ciclos de estabilización más cortos. Riesgos detectados antes de llegar a producción.
Ciclos de estabilización más cortos. Riesgos detectados antes de llegar a producción.
Conocimiento reutilizable
Cada fase alimenta un catálogo de conocimiento que permite a cualquier desarrollador retomar la migración de forma eficiente y consistente desde el primer día.
Cuantos más módulos se migran, más rápido avanza el siguiente.
Cuantos más módulos se migran, más rápido avanza el siguiente.
Elegidos por instituciones financieras líderes
“Cuando millones de usuarios dependen a diario de tus operaciones, hay un único camino para migrar con confianza: comprender totalmente el sistema antes de actuar, desplegar agentes de IA basados en el conocimiento recuperado, mantener supervisión experta en cada paso y capitalizar lo aprendido para escalar.”
Claudio González
CTO Global & EVP en intive
Diseñemos juntos la hoja de ruta para tu modernización.
Iniciar una migración legacy AI-native es, en esencia, un cambio organizacional.
Cuando los agentes se ocupan de decodificar el sistema heredado y de las pruebas repetitivas, los ingenieros pueden concentrarse en los problemas complejos que realmente mueven la aguja.
El framework de intive está pensado para ayudarte a recuperar el control de tu stack, con estabilidad operativa y capacidad real para seguir evolucionando.
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