La aplicación de la inteligencia artificial al desarrollo de software ha estado marcada en los últimos años por la capacidad de generar código de forma más rápida. Sin embargo, en las aplicaciones empresariales, una parte importante del coste no está únicamente en programar; sino más bien en comprender los sistemas existentes, localizar conocimiento, analizar dependencias, evaluar el impacto de los cambios y coordinar el trabajo entre diferentes equipos.
Precisamente, tras varios meses de validación en proyectos reales, h&k ha medido el impacto de su modelo de ingeniería agéntica de software en proyectos de mantenimiento y evolución de aplicaciones existentes. En concreto, ha obtenido reducciones superiores al 70% en los tiempos de desarrollo y al 50% en los costes, junto con una mejora del 30% en la calidad y seguridad del software entregado. Estos resultados se han obtenido frente a un modelo de desarrollo tradicional y utilizando analizadores estándar como referencia.
Los resultados ponen el foco en una cuestión que va más allá de la velocidad de generación de código. El mantenimiento de una aplicación exige conocer las reglas de negocio, las decisiones acumuladas durante años, sus dependencias y las consecuencias que puede tener cada modificación. En sistemas complejos, buena parte del esfuerzo se dedica precisamente a reconstruir ese contexto antes de realizar cualquier cambio.
Reducir el trabajo de bajo valor
El ahorro obtenido por h&k no procede únicamente de utilizar inteligencia artificial para generar código. El modelo busca reducir actividades de bajo valor como la búsqueda de información, la reconstrucción manual del contexto de una aplicación, el análisis de impacto, la repetición de tareas o los traspasos de conocimiento entre equipos.
Para ello, h&k utiliza Ariadna como habilitador de este modelo de trabajo. La plataforma estructura previamente el conocimiento relacionado con cada aplicación para que la IA pueda operar sobre un contexto delimitado, reutilizable y trazable. De este modo, la tecnología puede concentrarse en las tareas de ejecución mientras se mantiene la supervisión humana en las decisiones de validación y aprobación. “La mejora no viene solo de escribir código más rápido; sino de reducir todo el tiempo que dedicamos a entender qué hay que cambiar, dónde hacerlo y qué impacto puede tener”, explica Carlos Gutiérrez, Product Lead de Ariadna en h&k.
Esta aproximación resulta especialmente relevante en el mantenimiento y evolución de sistemas existentes, donde conservar el conocimiento de la aplicación a medida que se introducen cambios permite disminuir la dependencia de personas concretas y evitar que una parte del trabajo tenga que repetirse en cada intervención.
Más proyectos viables y menos deuda técnica
La reducción de tiempos y costes tiene implicaciones directas para las organizaciones. Una mayor eficiencia en el mantenimiento puede hacer viables proyectos que anteriormente no resultaban rentables, facilitar la modernización de aplicaciones heredadas y reducir la acumulación de deuda técnica.
También permite liberar recursos internos para dedicarlos a iniciativas de mayor valor, al tiempo que las compañías pueden abordar procesos de transformación tecnológica sin que el crecimiento de las necesidades de desarrollo implique necesariamente un aumento proporcional de los equipos.
En la práctica, el modelo se está aplicando tanto al mantenimiento y evolución de sistemas existentes como a procesos de modernización de aplicaciones heredadas, donde resulta necesario recuperar y estructurar conocimiento acumulado durante años en el código y la documentación.
Mejora de todo el ciclo de vida
Para h&k, la evolución de la inteligencia artificial aplicada al software está entrando en una nueva fase. Después de una primera etapa marcada por las herramientas capaces de producir código con mayor velocidad, el siguiente reto pasa por mejorar la eficiencia del conjunto del ciclo de vida de las aplicaciones.
Así pues, el objetivo es, por un lado, acelerar el desarrollo; y por otro, reducir el coste total de construir, mantener y evolucionar software durante años, conservando al mismo tiempo la trazabilidad sobre las decisiones, el conocimiento de negocio y el control sobre los cambios. En este contexto, h&k plantea la ingeniería agéntica como una forma de combinar automatización, inteligencia artificial y conocimiento estructurado sin eliminar la intervención humana de aquellas decisiones que requieren validación, responsabilidad y criterio.
Tras una primera fase de validación con clientes durante el verano de 2026, h&k ha comenzado recientemente la comercialización de Ariadna, especialmente orientada a organizaciones que gestionan sistemas heredados o trabajan en entornos donde la documentación, la trazabilidad y el control sobre los cambios son especialmente relevantes.
