La necesidad de modernizar los sistemas heredados no ha sido mayor. A medida que se jubila una generación de programadores de Cobol, GenAI emerge como un gran apoyo para modernizar sistemas, interpretar código y llenar el vacío de conocimiento para los desarrolladores más jóvenes.
La presencia generalizada de código heredado, junto con la jubilación de los desarrolladores que lo codificaron, resalta una necesidad inminente de eliminar el código heredado. Las migraciones siempre han sido un proceso delicado, que ha estimulado un gran mercado para herramientas de migración. Ahora GenAI puede ser una herramienta aún más dinámica para salir del bucle del software heredado.
GenAI en la fase de comprensión de una migración heredada
Una migración tecnológica debe comenzar con la comprensión de la configuración actual. Las mejores prácticas de DevOps recomiendan escribir documentación exhaustiva, pero hay muchos casos en los que los desarrolladores no dejan nada más que código desconcertante.
Un desarrollador que se encuentra en la etapa de comprensión de una migración heredada necesita descubrir qué hizo un ingeniero anterior. GenAI puede ayudar a los desarrolladores a comprender el código no documentado actuando como traductor para interpretar el código heredado. Puede ayudar a desentrañar la lógica y las dependencias del sistema, incluso cuando no se comparte el conocimiento de los desarrolladores anteriores. En resumen, cuando hay documentación incompleta, la IA puede traducir e interpretar código antiguo .
Cómo utilizar GenAI para crear planes dinámicos de migración y refactorización
GenAI puede crear planes dinámicos de refactorización y migración realizando simulaciones para analizar dependencias y explorando varios escenarios hipotéticos. Este enfoque permite a los fiscales tomar decisiones informadas, tal como lo harían los formuladores de políticas cuando abordan cuestiones complejas. Por supuesto, las migraciones se producen en entornos que no son de producción para evitar casos de tiempo de inactividad catastrófico.
Navegar por una migración heredada es como abordar un complejo Sudoku, donde intentar una solución puede generar errores que lo obliguen a retroceder. De manera similar, en la migración, aunque muchos caminos pueden parecer viables, algunos conducen a callejones sin salida, lo que obliga a los desarrolladores a volver sobre sus pasos. Con GenAI, los desarrolladores pueden proyectar las consecuencias de los cambios de código y los pasos de migración, haciendo que el proceso sea más eficiente y reduciendo el riesgo de problemas inesperados en el futuro.
Vea a un experto de IBM profundizar en las diferentes formas en que GenAI ha contribuido a la modernización de los sistemas heredados. Aunque se trata como “modernización de aplicaciones”, esta misma información se aplica a todo el software heredado, desde la ingeniería inversa hasta la depuración de código.
Reduzca el tiempo de prueba con GenAI
GenAI puede ser una ventaja para navegar la fase de prueba de la migración heredada. Su capacidad para hacer malabares con múltiples escenarios reduce el tiempo que los desarrolladores dedican a probar escenarios. La integración de GenAI permite realizar pruebas simultáneas, brindando soporte y sugerencias en tiempo real para optimizar los procesos de migración. Las complejidades que implican las pruebas durante la migración pueden ser abrumadoras, con innumerables variables que considerar y posibles obstáculos que evitar.
Al mejorar las capacidades de los desarrolladores con información en tiempo real e identificación proactiva de problemas, GenAI mejora la precisión y eficiencia del proceso de migración. Esto garantiza una transición más fluida a los sistemas modernizados.
Mitigar riesgos y maximizar oportunidades
Los sistemas heredados necesitan una modernización urgente para mitigar las vulnerabilidades, introducir nuevas funciones y garantizar la compatibilidad con las herramientas habilitadas en la nube. GenAI surge como una solución transformadora que ofrece eficiencia y confiabilidad en migraciones heredadas. En su proyecto, intente usarlo para interpretar dependencias de solución alternativa de código no documentado. También es útil para realizar múltiples simulaciones de migración para lograr actualizaciones más fluidas.
Tenga en cuenta los riesgos potenciales, como la infracción de propiedad intelectual. También debe realizar una diligencia debida exhaustiva para verificar la exactitud de los datos generados por GenAI. Tener a sus desarrolladores como quienes toman las decisiones finales evitará la pérdida de supervisión humana.
El uso de soluciones de inteligencia artificial de terceros que consumen datos comerciales confidenciales puede comprometer la información. Por ejemplo, Azure OpenAI funciona con la misma tecnología que ChatGPT, pero brinda a las empresas más control sobre cómo se utilizan sus datos. Mitigar los riesgos con las mejores prácticas de GenAI también contribuirá a que las actualizaciones heredadas sean más fluidas.
Si logramos emplear GenAI como una herramienta de migración más poderosa que las que existen actualmente en el mercado, podríamos liberarnos por completo de la próxima generación de sistemas heredados.
