Marc Sureda
Durante este mes de febrero, Fujitsu ha lanzado en Japón un servicio de análisis y visualización de software que busca acelerar la modernización de empresas y organizaciones. La propuesta incluye la investigación de sistemas existentes, la visualización de la estructura de aplicaciones de caja negra y la generación de documentos de diseño con IA generativa. Esta combinación permite comprender de manera sólida los entornos actuales y desarrollar planes de evolución optimizados.
El servicio se compone de dos elementos principales: por un lado, la función de análisis y visualización de software, que describe de forma gráfica la estructura de las aplicaciones y las especificaciones de los sistemas, simplificando la adaptación a nuevos entornos. Por otro, un sistema de ingeniería inversa que crea documentación de diseño a partir del propio software.
Fujitsu apoya este proceso con la experiencia acumulada tras analizar los activos de más de 600 empresas y con la evaluación de la complejidad en la migración de mainframe a plataformas abiertas.
IA generativa para la ingeniería inversa de documentos
La solución incorpora tecnología de Fujitsu Kozuchi, que permite elaborar documentos de diseño a partir de grandes volúmenes de datos. Se estima que esta automatización puede llegar a mejorar hasta en un 50% la eficiencia en el caso de clientes minoristas, al compararla con procedimientos manuales. Fujitsu también planea implementar la IA generativa en diversas fases de la integración de sistemas, desde la definición de los requisitos hasta el mantenimiento. El objetivo es agilizar procesos tradicionalmente manuales, como la creación de documentación y la programación de código fuente.
Dentro de la ingeniería inversa, Fujitsu utiliza el enfoque Knowledge Graph Enhanced Retrieval Augmented Generation (RAG) para la Ingeniería de Software, que recurre a un modelo de lenguaje extenso (LLM). El proceso comprende la construcción de un gráfico de conocimiento de activos a partir de la documentación de diseño y del análisis estático del código fuente. Con el apoyo de RAG, se identifican y extraen datos relevantes que, junto con el código, se introducen en el LLM. Este método ofrece una mejora cercana al 40% en la calidad de la documentación generada con respecto a los sistemas basados únicamente en el código fuente.
Para reducir el riesgo de respuestas inexactas por parte del LLM, se incorporan mecanismos de filtrado y detección de “olvidos”, con los que se consigue una prevención de hasta el 95% de estos casos. Esto facilita la creación de información de diseño más precisa y mejora la productividad en los procesos de revisión.
Perspectivas de futuro
Fujitsu prevé expandir el uso de la IA generativa a un abanico más amplio de escenarios dentro de la integración de sistemas. Entre las mejoras contempladas se incluyen capacidades interactivas para verificar especificaciones y evaluar el impacto de cambios en el código. Estas medidas buscan reforzar el soporte a la transformación digital de los clientes, posibilitando un incremento sostenido de la eficiencia y la calidad en proyectos de migración y modernización de software.
