Minutos, no meses: Cómo Wynxx acelera la modernización de los sistemas legados en los servicios financieros

En el sector de servicios financieros, los sistemas legados son tanto un activo como un desafío. Construidas durante décadas para responder a demandas crecientes, estas aplicaciones sostienen procesos críticos del negocio, pero su complejidad puede dificultar su comprensión, mantenimiento y evolución.

Para un banco global líder, este desafío se había vuelto especialmente crítico. Ingenieros senior estaban dedicando hasta cuatro semanas a crear manualmente la documentación de una sola aplicación legada: miles de líneas de código analizadas una por una. Los proyectos de modernización se ralentizaban, las revisiones de compliance se volvían cada vez más demandantes y el conocimiento clave corría el riesgo de perderse a medida que el talento experimentado avanzaba hacia nuevos roles.

El banco necesitaba una forma más rápida y confiable de entender sus sistemas: una que mejorara la precisión y la eficiencia sin comprometer la confianza ni la seguridad.

GFT Technologies ha presentado Wynxx, la plataforma GenAI  más flexible del sector para la entrega de software empresarial.

Wynxx acelera la transformación del software empresarial haciendo que la IA Generativa sea operacionalmente viable en todo el SDLC. IA responsable por diseño, agnóstica respecto al modelo y medida por los resultados de negocio. Se integra perfectamente en las herramientas y la infraestructura de la empresa, lo que permite a los equipos centrarse en el trabajo de alto valor al tiempo que acelera la entrega y mejora la calidad.

Para demostrar su valor de forma controlada y cuantificable, el equipo adoptó un enfoque de tres sprints. Este marco ágil les permitió establecer una línea de base clara, probar Wynxx en aplicaciones reales y evaluar el rendimiento y el costo de forma objetiva. Cada sprint se basó en los conocimientos del anterior para demostrar la escalabilidad y precisión a nivel empresarial:

• Sprint 0 - Preparación: Definición de métricas y preparación del entorno
• Sprint 1 - Ejecución: Prueba de Wynxx en una aplicación heredada "faro".
• Sprint 2 - Evaluación: Medición de calidad, eficacia e impacto en el negocio.

La aplicación faro seleccionada era un sistema Java de 20 años de antigüedad: complejo, con múltiples conexiones ascendentes y descendentes.

Utilizando Google Cloud Vertex IA y Gemini 1.5 Pro, Wynxx ingirió el código fuente directamente desde el repositorio del banco y generó resultados estructurados alineados con los estándares del banco:

• Diagramas de arquitectura y flujo de datos
• Explicaciones a nivel de componente
• Resúmenes funcionales en lenguaje natural

Lo que antes llevaba semanas, ahora se hacía en minutos. La documentación generada se revisó de forma iterativa y se perfeccionó a través de comentarios rápidos de ingenieros y expertos hasta que cumplió y, en varias áreas, superó los puntos de referencia de calidad definidos al inicio del proyecto.

Tras validar el caso de uso inicial, el equipo amplió el experimento a otras diez aplicaciones heredadas, demostrando la escalabilidad y coherencia de Wynxx.

La eficiencia conseguida fue mucho más allá del ahorro de tiempo. Al eliminar el trabajo repetitivo de documentación, los ingenieros pudieron centrarse en el desarrollo y la innovación. La satisfacción laboral aumentó, los equipos de cumplimiento normativo redujeron el esfuerzo de preparación de auditorías hasta en un 80% y los conocimientos técnicos se hicieron transparentes y compartibles entre los equipos.

Tras el proyecto piloto, Wynxx se convirtió en un modelo para la modernización de toda la empresa. Su base agnóstica de modelos preserva la elección y el control, permitiendo la integración con las cadenas de herramientas empresariales existentes para dar soporte:

• Análisis de la calidad del código: Identificación de vulnerabilidades y oportunidades de mejora.

• Generación de pruebas automatizadas: Aceleración de las pruebas funcionales y de regresión.

• Recomendaciones de arquitectura: Orientación de las vías de modernización.

• Predictive Maintenance: Detección de anomalías antes de que se produzcan fallos.

Desde entonces, Wynxx ha pasado de ser una aceleradora de documentación a convertirse en un copiloto de IA para la mejora continua de la ingeniería de software, acelerando la entrega, reduciendo costes y garantizando la coherencia en todo el SDLC.

Para las instituciones financieras que operan bajo estrictas exigencias regulatorias y una creciente presión competitiva, Wynxx demuestra que la IA generativa puede ofrecer resultados medibles y confiables desde hoy.

Al automatizar y mejorar las tareas de desarrollo que requieren mucho tiempo, Wynxx ayuda a las organizaciones a comprender, mantener y modernizar sus sistemas más rápidamente, transformando la complejidad legada en una base para la innovación.