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.