por Huenei IT Services | Aug 7, 2025 | Inteligencia Artificial
Los sistemas legacy suelen ser el corazón de muchas operaciones críticas. Pero a medida que la tecnología avanza, también lo hace la presión por modernizarlos.
¿El problema? Los enfoques tradicionales de modernización son lentos, costosos y riesgosos. Reescribir desde cero puede llevar meses (o incluso años), y el conocimiento perdido, especialmente en entornos mal documentados, es casi imposible de recuperar.
¿Y si existiera una forma de acelerar la transformación sin empezar de cero?
En Huenei, estamos aplicando una estrategia que está cambiando las reglas del juego: el prompt engineering.
De arqueología del código a descubrimiento asistido por IA
Muchas aplicaciones legacy fueron desarrolladas en lenguajes ya obsoletos como Visual Basic, PHP o .NET Framework, y casi nunca cuentan con documentación. Hacer ingeniería inversa es lento. Entender la lógica del sistema lleva tiempo, y replicar esa funcionalidad en tecnologías modernas implica un riesgo alto.
Hoy, en lugar de depender únicamente del análisis manual de código, usamos modelos de lenguaje (LLMs) para ayudarnos a comprenderlo. ¿Cómo? Con prompts diseñados estratégicamente.
Preguntas como:
• “Explicá lo que hace esta clase como si fueras un arquitecto de software senior.”
• “Listá las principales reglas de negocio en este módulo.”
…nos permiten acelerar el entendimiento del sistema.
Los LLMs generan resúmenes, mapas de dependencias y vistas de lógica de negocio — sin necesidad de leer cada línea de código. Eso nos permite alinear equipos más rápido y definir mejor el camino de modernización.
No se trata solo de entender mejor, sino de entregar mejor
El prompt engineering no se limita a hacer preguntas. Se trata de integrar el lenguaje natural en flujos de trabajo técnicos, habilitando nuevas formas de productividad. Así es como lo aplicamos:
- Planificación de arquitectura: usamos prompts para simular escenarios de migración y proponer arquitecturas modernas como microservicios o serverless.
• Refactorización de código: traducimos funciones legacy a sintaxis actual (por ejemplo, de .NET Framework a .NET Core).
• Testing automatizado: generamos pruebas unitarias a partir de descripciones funcionales o flujos existentes.
• Documentación viva: a medida que trabajamos, los prompts generan documentación técnica, archivos README, y specs OpenAPI. Se acabó eso de documentar “al final”.
Cada prompt forma parte de una biblioteca gobernada y reutilizable. Los equipos los iteran, versionan y validan como cualquier otro artefacto técnico.
Los developers no se reemplazan, se potencian
El prompt engineering no elimina el trabajo técnico — lo hace más eficiente.
Los ingenieros siguen diseñando arquitecturas, validando resultados y revisando código. Pero ahora lo hacen con copilotos de IA que reducen tareas repetitivas y aceleran la toma de decisiones.
Además, esto permite que devs con menos experiencia se sumen más rápido a proyectos complejos, acortando la curva de aprendizaje.
¿El resultado? Menos riesgo, entregas más rápidas y una estrategia de modernización reutilizable.
¿Por qué es clave ahora?
La presión por modernizar es real. Pero no todas las empresas pueden frenar sus sistemas core o pasar un año reescribiendo todo.
El prompt engineering ofrece un camino intermedio: una forma inteligente y escalable de evolucionar lo que ya funciona, sin romperlo todo.
En Huenei creemos que modernizar no tiene que implicar una disrupción total.
Al combinar IA con buenas prácticas de ingeniería, estamos convirtiendo la deuda técnica en una plataforma para la innovación.
¿Estás listo para repensar tu estrategia legacy?
por Huenei IT Services | Aug 4, 2025 | Inteligencia Artificial
Modernización de sistemas legacy con IA y Prompt Engineering
Miles de organizaciones siguen dependiendo de sistemas construidos hace más de una década. Migrarlos es clave para sostener la competitividad, pero hacerlo con métodos tradicionales puede ser lento, costoso y riesgoso.
En este informe te contamos cómo desde Huenei estamos aplicando Prompt Engineering para acelerar la modernización de sistemas legacy. Un enfoque híbrido, ágil y probado, que potencia a los equipos en lugar de reemplazarlos.
En este whitepaper vas a encontrar:
• Por qué los sistemas legacy limitan la evolución tecnológica
• Cómo usamos prompts para analizar, refactorizar y documentar de forma asistida
• Un enfoque en cinco fases con casos reales y ejemplos concretos
• Qué beneficios concretos estamos viendo en tiempos, calidad y colaboración
Una guía práctica para transformar lo crítico, sin empezar de cero.
Leé el informe completo acá
por Huenei IT Services | Jul 24, 2025 | Inteligencia Artificial
La aparición de los modelos de lenguaje (LLMs) abrieron una nueva dimensión en el desarrollo de software — una que no se basa únicamente en código tradicional, sino también en cómo interactuamos con el modelo.
En este contexto, el Prompt Engineering dejó de ser una simple habilidad para convertirse en una práctica formal dentro de los equipos técnicos.
Del experimento al proceso
Al principio, escribir prompts era algo intuitivo, casi lúdico — una manera creativa de hablar con la IA. Pero en entornos corporativos, donde la consistencia, la calidad y la escalabilidad son claves, ese enfoque ya no es suficiente.
Hoy, un prompt no es solo un mensaje. Es un activo funcional y reutilizable. Y para escalar, hay que tratarlo como tal.
¿Qué es Prompt Engineering?
Prompt Engineering es el proceso de diseñar instrucciones claras y efectivas para guiar el comportamiento de modelos como GPT, Claude o Gemini.
Un prompt bien estructurado puede definir el rol del modelo, la tarea, el formato de salida, las restricciones y el tono. Puede extraer datos estructurados de texto libre, generar código base, escribir tests, resumir documentación o asistir en decisiones — todo sin modificar el modelo ni hacer fine-tuning.
Pero a medida que los LLMs se usan más allá de la experimentación, los prompts escritos de forma ad hoc dejan de ser suficientes. Repetición, falta de control de versiones, resultados inconsistentes y dificultad para colaborar, son solo algunos de los problemas que aparecen cuando no se aplican buenas prácticas.
¿Por qué se necesita rigor de ingeniería?
Así como en el desarrollo de software el código se revisa, versiona, testea y documenta, los prompts deberían seguir un enfoque similar.
Los prompts bien diseñados son:
- Versionables: permiten hacer seguimiento, rollback y mejoras continuas
- Testeables: se pueden validar en términos de precisión semántica y consistencia
- Reutilizables: se adaptan a distintos contextos y equipos
- Gobernados: siguen lineamientos de uso, benchmarks de rendimiento y criterios de calidad
Este cambio habilita nuevos flujos de trabajo como PromptOps, donde los prompts se gestionan dentro de pipelines de CI/CD, integrándose a QA, testing y delivery.
Prompt Engineering en la práctica
Imaginemos un equipo que usa un LLM para generar tests unitarios a partir de descripciones funcionales. Si cada desarrollador escribe su propio prompt manualmente, los resultados van a variar en estilo, calidad y formato — y eso dificulta tanto la validación como la reutilización.
Ahora imaginemos una librería central de prompts aprobados, con templates predefinidos para generar tests, versionados y con métricas de performance asociadas. Los devs pueden reutilizarlos, adaptarlos por parámetros, e integrarlos directamente en su flujo de trabajo. Eso es Prompt Engineering — y mejora tanto la eficiencia como la consistencia.
Lo mismo aplica a documentación, generación de features, detección de bugs, agentes internos, etc.
El cambio no es qué puede hacer el modelo, sino cómo le pedimos que lo haga.
Cómo escalar la práctica en toda la organización
A medida que los LLMs se integran en más áreas del negocio, el Prompt Engineering se vuelve una práctica transversal. Ya no es responsabilidad de una sola persona o equipo.
Desarrolladores, QA, DevOps, arquitectura y producto participan activamente en el diseño, validación y mantenimiento de prompts.
Esto requiere nuevas capacidades:
- Infraestructura AI-friendly: acceso seguro a APIs, entornos de prueba controlados, integración con sistemas internos
- Skillsets interdisciplinarios: combinación de conocimiento técnico, claridad lingüística, expertise de dominio y visión centrada en el usuario
- Modelos de gobernanza: librerías de prompts, flujos de revisión, KPIs de rendimiento, herramientas como LangChain o PromptLayer
- Capacitación interna: entrenar equipos para escribir mejores prompts, testearlos y aplicar mejores prácticas
Las organizaciones que abordan Prompt Engineering como una práctica estructurada — y no solo un experimento aislado — están mucho mejor posicionadas para escalar la IA generativa de forma responsable.
Una nueva capa en el SDLC
El Prompt Engineering no reemplaza el ciclo de vida de desarrollo de software — lo complementa.
Cada etapa del SDLC se puede acelerar o mejorar con prompts bien diseñados:
- Requerimientos: convertir specs en user stories o criterios de aceptación
- Diseño: generar sugerencias de arquitectura o diagramas
- Codificación: generar funciones, boilerplate o refactorizar código legacy
- Testing: escribir tests unitarios, flujos de integración o pruebas de regresión
- Documentación: crear changelogs, comentarios inline, manuales técnicos
- Mantenimiento: resumir PRs, detectar bugs o asistir en análisis post-release
Prompt Engineering funciona como una capa que conecta el lenguaje natural con la ejecución — permitiendo que la intención humana fluya más rápido hacia el producto.
El camino a seguir
Cuanto más integrada está la IA en los procesos de una organización, más estratégico se vuelve el Prompt Engineering.
No se trata de probar hasta que salga bien. Se trata de construir lógica reutilizable en lenguaje natural — que pueda testearse y compartirse.
En Huenei ya formalizamos esta práctica para ayudar a nuestros clientes a adoptar este mindset. Nuestros equipos trabajan de forma transversal para construir librerías gobernadas, integrarlas en pipelines de QA y DevOps, y llevarlas a producción.
Un buen prompt no solo mejora la IA — mejora todo tu equipo.
por Huenei IT Services | Jul 10, 2025 | Inteligencia Artificial
Una guía práctica sobre Prompt Engineering
A medida que los modelos de lenguaje (LLMs) ganan protagonismo en los equipos de tecnología, surge una necesidad clave: diseñar prompts que no solo funcionen, sino que escalen.
Este informe explora cómo el Prompt Engineering se está convirtiendo en una práctica formal dentro del desarrollo de software. Ya no se trata de “probar” un prompt, sino de diseñarlo, versionarlo, testearlo y gobernarlo como cualquier otro activo técnico.
En este whitepaper vas a encontrar:
• Por qué los prompts mal estructurados limitan el valor de la IA
• Cómo los equipos están integrando prompts en QA, DevOps y CI/CD
• Casos concretos de uso en documentación, testing, generación de código y más
• Qué capacidades y roadmap se necesitan para escalar con éxito
Esta es una guía clara y accionable para entender cómo pasar del uso ocasional de LLMs a un enfoque estructurado y estratégico.
Leé el informe completo acá
por Huenei IT Services | Jun 26, 2025 | Inteligencia Artificial
Un nuevo capítulo en la evolución de la IA
La inteligencia artificial está entrando en una nueva etapa: ya no se trata solo de asistir, sino de actuar. Los agentes de IA representan ese salto. Son sistemas capaces de tomar decisiones, ejecutar tareas complejas y adaptarse por sí mismos.
En este informe te contamos cómo funcionan, por qué están ganando terreno en las empresas, cuáles son los desafíos de implementación y cómo desde Huenei ya estamos aplicándolos en nuestros procesos.
Un repaso claro y ágil para entender por qué los agentes autónomos serán clave en los próximos años.
Leé el informe completo acá
por Huenei IT Services | Jun 10, 2025 | Inteligencia Artificial
Garantizar una calidad de código alta mientras se cumplen plazos ajustados es un desafío constante. Una de las formas más efectivas de mantener estándares superiores es a través de agentes de IA.
Desde la escritura del código hasta el deployment, estas herramientas autónomas pueden desempeñar un papel crucial ayudando a los equipos de desarrollo a cumplir con los Acuerdos de Nivel de Servicio (SLAs) relacionados con la calidad de código en cada etapa del ciclo de vida del software.
Aquí presentamos cuatro formas clave en que los agentes de IA pueden ayudar a tu equipo a mantenerse en cumplimiento con los SLAs de calidad de código mientras mejoran la eficiencia y reducen los riesgos.
1. Mejorando la Calidad de Código con Análisis Automatizado
Uno de los aspectos que más tiempo consume en el desarrollo de software es asegurar que el código se adhiera a los estándares de calidad. Los agentes de IA pueden contribuir al cumplimiento automatizando la revisión de código.
Herramientas como linters y sistemas de revisión de código impulsados por IA pueden identificar rápidamente problemas de calidad, facilitando el cumplimiento de los estándares establecidos en los SLAs.
Algunas áreas clave donde los agentes de IA pueden marcar la diferencia incluyen:
Complejidad del Código: Los agentes de IA pueden detectar funciones o bloques de código excesivamente complejos, que dificultan el mantenimiento y la escalabilidad. Al identificar estos problemas temprano, ayudan a reducir la complejidad, mejorando el mantenimiento a largo plazo del software e impactando positivamente los SLAs relacionados con la calidad y el rendimiento del código.
Detección de Antipatrones: Las prácticas de codificación ineficientes pueden violar los estándares de codificación descritos en los SLAs. Los agentes de IA pueden detectar estos antipatrones y sugerir mejores alternativas, asegurando que el código se alinee con las mejores prácticas.
Vulnerabilidades de Seguridad: Herramientas como SonarQube, mejoradas con capacidades de IA, pueden detectar vulnerabilidades de seguridad en tiempo real. Esto ayuda a los equipos a cumplir con los SLAs relacionados con seguridad y reduce el riesgo de brechas.
2. Automatización de Pruebas y Cobertura
La cobertura de pruebas es un componente crítico de los SLAs de calidad de código, pero lograrla manualmente puede ser tedioso y propenso a errores. Al automatizar la generación de pruebas y priorizar la ejecución de tests, los agentes de IA pueden mejorar significativamente tanto la cobertura como la eficiencia de las pruebas, asegurando el cumplimiento mientras ahorran tiempo.
Generación Automática de Pruebas: Herramientas impulsadas por IA, como Diffblue y Ponicode, pueden generar pruebas unitarias o de integración basadas en el código existente sin necesidad de entrada manual. Esta automatización aumenta la cobertura de pruebas rápidamente y asegura que todas las áreas críticas sean verificadas.
Estrategias de Testing Inteligentes: Los agentes de IA pueden aprender de fallas pasadas y ajustar dinámicamente el proceso de testing. Al identificar áreas de alto riesgo del código, pueden priorizar las pruebas para esas áreas, mejorando tanto la eficiencia como la efectividad del procedimiento.
3. Reducción de Defectos y Mejora Continua
Reducir defectos y asegurar que el software esté libre de errores es esencial para cumplir con los SLAs que demandan alta estabilidad y confiabilidad. Los agentes de IA pueden monitorear patrones de defectos y sugerir refactoring de ciertas secciones de código que muestran signos de inestabilidad.
Al tomar medidas proactivas, los equipos pueden minimizar defectos futuros, asegurando el cumplimiento con los SLAs de estabilidad y rendimiento. Así es como los Agentes de IA pueden intervenir:
Análisis Predictivo: Al analizar datos históricos de fallas, los agentes de IA pueden predecir qué partes del código tienen mayor probabilidad de experimentar problemas en el futuro. Esto permite a los desarrolladores enfocar sus esfuerzos en estas áreas críticas, asegurando que se cumplan los SLAs.
Sugerencias de Refactoring: La IA puede sugerir refactoring del código, mejorando la eficiencia del software. Al optimizar la estructura del código, la IA contribuye a una mejor ejecución. Esto impacta directamente los SLAs relacionados con el rendimiento.
4. Optimizando la Productividad del Desarrollo
En el desarrollo de software, cumplir con las fechas de entrega es crítico. Los agentes de IA pueden aumentar significativamente la productividad manejando tareas repetitivas, liberando a los desarrolladores para enfocarse en trabajo de alta prioridad. Pueden proporcionar:
Asistencia en Tiempo Real: Mientras escriben código, los desarrolladores pueden recibir sugerencias en tiempo real de agentes de IA sobre cómo mejorar la eficiencia del código, optimizar el rendimiento, o adherirse a las mejores prácticas de codificación. Esta retroalimentación ayuda a asegurar que el código cumpla con los estándares de calidad desde el inicio.
Automatización de Tareas Repetitivas: El refactoring de código y la ejecución de pruebas automatizadas pueden consumir mucho tiempo. Al automatizar estas tareas, los agentes de IA permiten a los desarrolladores concentrarse en actividades más complejas y valiosas, acelerando en última instancia el proceso de desarrollo y asegurando que se cumplan los SLAs relacionados con la entrega.
El Futuro de los Agentes de IA
Desde automatizar revisiones de código y mejorar la cobertura de pruebas hasta predecir defectos y aumentar la productividad, los agentes de IA aseguran que los equipos de desarrollo puedan enfocarse en lo que realmente importa: entregar software de alta calidad. Al permitir que los equipos se enfoquen en desafíos de nivel superior, ayudan a cumplir tanto las expectativas del cliente como los SLAs.
Incorporar IA en tu flujo de trabajo de desarrollo no se trata solo de mejorar la calidad del código—se trata de crear un entorno de desarrollo más eficiente y proactivo.
El futuro de la calidad de código está aquí, y está impulsado por IA.
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