RETO

La entidad necesitaba acelerar el desarrollo de su sistema de gestión de contratación mediante la integración de inteligencia artificial. Querían probar ModernIzA como un planteamiento de solución diferente a los copilots tradicionales.

El sistema de gestión de contratación presentaba desafíos significativos​:

– Principal reto ver como puede usarse la IA Generativa dentro del proceso de desarrollo. Ver la mejora conseguida versus desarrollo tradicional.

– Ver la viabilidad de la IA agéntica de poder acelerar el proceso de desarrollo desde la petición hasta el código generado.

– Ver si se puede documentar los proyectos de una manera automática y el nivel de alucinación que genera el sistema.

– Comparar con métricas el índice de mejora del proceso y la integración con los equipos actuales de desarrollo.

– Probarlo en un caso real de desarrollo para poder comparar la ejecución manual con la realizada con IA agéntica.

Los copilots tradicionales, aunque útiles para asistir en la escritura de código línea a línea, no abordaban el desafío estructural del banco: acelerar todo el ciclo de vida de desarrollo de software, desde la demanda de negocio hasta el código integrado y documentado.

SOLUCIÓN

atmira implementó ModernIzA, una solución basada en IA agéntica que redefine el ciclo completo de desarrollo de software. A diferencia de los copilots tradicionales que asisten puntualmente en la escritura de código, ModernIzA automatiza el flujo end-to-end: desde la petición funcional en Jira hasta el código validado en repositorio, pasando por la generación de tareas, la implementación, la integración y la documentación técnica.

Fase 1: Creación de base de conocimiento mediante ingeniería especializada

El equipo de ingeniería de atmira dedicó esfuerzos significativos para entender profundamente el código del cliente y crear una base de conocimiento robusta que alimenta el sistema de agentes de ModernIzA. Este trabajo de ingeniería es fundamental para que los agentes de IA puedan posteriormente:

– Comprender la arquitectura del sistema de gestión de contratación

– Identificar patrones de diseño y convenciones del código existente
– Generar documentación técnica actualizada y precisa del proyecto
– Responder consultas específicas sobre el código mediante un sistema de consulta inteligente

Fase 2: Implementación del nuevo SDLC automatizado

Con la base de conocimiento establecida, se implementó el flujo completo de desarrollo automatizado mediante agentes orquestados que se encargan de tareas que tradicionalmente realizan los desarrolladores:
1. Análisis de demanda funcional: a partir de una petición funcional en Jira, los agentes analizan los requisitos y el contexto necesario del sistema.
2. Generación automática de tareas: el sistema identifica y descompone las tareas técnicas necesarias para implementar la funcionalidad solicitada.
3. Implementación del código: los agentes generan el código necesario siguiendo los patrones y convenciones del proyecto existente.
4. Integración en el proyecto: el código generado se integra en la estructura del proyecto respetando la arquitectura establecida.
5. Documentación técnica automática: se genera documentación técnica actualizada de la nueva funcionalidad implementada.
6. Subida al repositorio para validación: el código se sube al repositorio listo para que desarrolladores senior lo validen y aprueben.

Este flujo permite ir de la demanda al código en Git de manera automática, quedando únicamente pendiente la validación final por parte del desarrollador senior.

BENEFICIOS

– Aceleración del ciclo completo de desarrollo: se automatiza el flujo desde lademanda funcional hasta el código integrado y documentado, reduciendo drásticamente el tiempo total del ciclo de vida de desarrollo.
– Documentación técnica siempre actualizada: la generación automática de documentación garantiza que esté siempre sincronizada con el código real del sistema de gestión de contratación.
– Sistema de consulta inteligente sobre el proyecto: los desarrolladores disponen de un sistema de consulta sobre el código real del proyecto, facilitando la comprensión y la toma de decisiones técnicas.
– Nuevo rol para desarrolladores como validadores: los desarrolladores evolucionan de implementadores a validadores especializados, revisando y aprobando soluciones generadas automáticamente, liberando tiempo para tareas de mayor valor.
– Reducción del time-to-market: la automatización del SDLC completo permite responder más rápidamente a las demandas de negocio y lanzar nuevas funcionalidades al mercado con mayor agilidad.
– Optimización de recursos técnicos: al automatizar tareas repetitivas mediante agentes orquestados, los recursos técnicos se pueden enfocar en validación, innovación y resolución de problemas complejos.

VALOR DIFERENCIAL QUE LA SOLUCIÓN APORTA AL CLIENTE

Desde un punto de vista de negocio

ModernIzA pretende cambiar el modelo de desarrollo, acelerando el ciclo completo y añadiendo valor en múltiples dimensiones. La entidad bancaria puede responder más rápidamente a demandas de negocio, reducir el time-to-market de nuevas funcionalidades, y optimizar la asignación de recursos al transformar a los desarrolladores en validadores de soluciones generadas automáticamente.

Desde un punto de vista tecnológico

La diferencia fundamental entre Copilots tradicionales y la IA agéntica de ModernIzA:
Copilots tradicionales: asisten en la escritura de código nuevo. Aceleran la codificación pero requieren que el desarrollador gestione manualmente todo el resto del ciclo: análisis de requisitos, descomposición en tareas, integración, documentación y subida al repositorio.

IA Agéntica (ModernIzA): automatiza el flujo end-to-end mediante agentes orquestados que se encargan de múltiples tareas que tradicionalmente realizan los desarrolladores. Desde la petición en Jira hasta el código validado en Git, transformando el rol del desarrollador en un validador de soluciones generadas automáticamente.

Este enfoque redefine el SDLC completo, no solo optimiza una fase del proceso.