SDLC Tradicional

Codificación y pruebas manuales​​

Ciclos de desarrollo largos​

​Documentación limitada​​

Resolución reactiva de problemas​​

Capacidad fija del equipo​​

Traducción de requisitos a código​​

Desarrollo y prueba de funcionalidades​​

Depuración y optimización manual​​

SDLC Asistido por IA

​

Generación y validación de código con IA​​

Iteración e implementación rápidas​​

Documentación integral automática​

Detección proactiva de problemas​​

Inteligencia híbrida escalable​​

Definición de problemas para que la IA los resuelva​

​Preparación y limpieza de datos para IA​

Orquestación de flujos de trabajo de agentes inteligentes​

Seguimiento completo

de procesos​

​

Con GitHub Projects, rastreamos las actividades de los agentes de IA en Kanban, mientras que los issues que requieren aprobación humana se resaltan automáticamente para su revisión.​

Flujo de trabajo de

eventos automatizados​

​

Con GitHub Actions, el

repositorio heredado seleccionado se prepara para ser totalmente automatizado en el proceso de migración.

Autoaprendizaje y mejora​

​

Con GitHub MCP Server, los agentes de IA obtienen registros de ejecuciones anteriores y aprenden continuamente de los datos, mejorando sus capacidades, adaptándose a nuevos desafíos y actualizando la base de conocimientos.​

​

Construcción y evolución de apps ​

Desarrolla y mejora aplicaciones con asistencia de IA​

Ahorro de recursos​

Deja que la IA se encargue de las tareas repetitivas mientras tu equipo se centra en lo que realmente importa: la innovación​

Trazabilidad completa​

Rastrea cada decisión y cambio con transparencia total​

Experiencia Humana + IA​

Mejore sus resultados

combinando inteligencia artificial y capacidades humanas​

Agentes auto-aprendices​

Evoluciona tus proyectos con agentes de IA que aprenden continuamente,

siempre bajo supervisión humana

Generación

de scaffold

de proyecto

modernizado​

Creación de una Biblioteca de Casos de Prueba para validación de reglas de negocio​

Análisis de código heredado para la producción de documentación completa​

Propuesta de un esquema de base de datos optimizado para una nueva aplicación​

Capa de API modernizada, alineada con el nuevo esquema y lógica de negocio validada​

Arquitectura de sistema​

Estructura de componentes con diagramas de flujo de datos

Catálogo de reglas de negocio​

Inventario completo de reglas de negocio mapeadas del código fuente heredado

Documentación de base de datos​

Diseño de esquema de

base de datos inicial​​

​Resumen ejecutivo​

Visión general de alto nivel con métricas clave, cronograma y estimación de costos manual

Análisis de código​

Análisis detallado con

métricas de complejidad​

Puntos de integración​

Especificaciones con endpoints

para sistema moderno​

Recomendaciones de migración​

Estrategia de modernización con stack de tecnología y evaluación de riesgos​

IA agéntica orquestando flujos de modernización​

Captura continua de conocimiento que impulsa optimizaciones​

Valor real entregado a escala empresarial​