Los sistemas heredados pierden relevancia conforme las empresas se modernizan para liderar el futuro. Sin embargo, con el enfoque correcto, tú puedes maximizar su valor y optimizar gastos sin perder competitividad.
Implementar inteligencia artificial en tu sistema legado sin deuda técnica no es un sueño. Es la realidad que generamos desde Crazy Imagine Software con herramientas y metodologías de vanguardia. Conoce nuestro proceso.
Validación del riesgo operativo y del retorno de inversión
Antes de hablar de modelos o copilotos internos, el primer paso es entender cuánto riesgo asume tu operación si tocas el sistema equivocado en el momento incorrecto.
En sistemas legado, una decisión apresurada provoca caídas en producción, pérdida de datos o degradaciones silenciosas que solo se ven cuando el área de negocio empieza a preocuparse y exigir respuestas.
Por eso, nuestro proceso arranca con una auditoría técnica enfocada en tres frentes:
- Riesgo operativo: qué módulos no se pueden tocar sin un plan de contingencia claro (facturación, pagos, conciliaciones, motor de reglas, etc.).
- Riesgo de datos: qué tablas, fuentes o integraciones exponen datos sensibles o inconsistentes que un modelo de IA podría amplificar si se entrena sin controles.
- Riesgo de arquitectura: qué dependencias rígidas, acoplamientos o “atajos” históricos convierten cualquier cambio en una cirugía a corazón abierto.
Paralelamente, cuantificamos el retorno de inversión potencial para que tu conversación con la junta pase de «queremos integrar IA» a «cuánto impacto de negocio captura cada caso de uso». Esto implica seleccionar entre 2 y 3 ejemplos que:
- Reduzcan costos operativos claros.
- Aumenten ingresos o retención.
- Sean viables con la infraestructura actual y con un MVP de IA encapsulado, sin reescribir el sistema completo.
Definición de la estrategia de desacoplamiento
Una vez medido el riesgo y el ROI, el foco se desplaza a responder una duda clave que varios CTO han tenido y que tú también puedes compartir: ¿cómo agrego IA sin desestabilizar mi monolito?
La respuesta es desacoplar, no reescribir. Se trata de crear una capa de integración donde la IA viva como un servicio aparte, protegido por límites muy claros.
Diseñamos el plan de desacoplamiento con una lógica de círculos de seguridad:
- Primer círculo: todo lo que toca el core (contabilidad, facturación, inventario) se mantiene estable y solo se expone a la IA a través de APIs o colas de mensajes cuidadosamente definidas.
- Segundo círculo: servicios intermedios donde la IA enriquezca la operación sin tomar decisiones irreversibles.
- Tercer círculo: experiencias de usuario, dashboards y herramientas internas donde la inteligencia artificial puede experimentar con menos riesgo.
En la práctica, esto se traduce en patrones de higuera (strangler pattern) que rodean gradualmente las funcionalidades legado con servicios modernos en vez de reemplazarlos al instante.
A nivel de seguridad, se incorporan gateways de IA que actúan como una capa de seguridad y auditoría entre el modelo y el sistema legado, gestionando qué datos entran y qué respuestas salen.
El propósito de todo es establecer validaciones y límites claros para evitar que la inteligencia artificial envíe elementos que tu sistema no pueda procesar y pongan en riesgo la estabilidad de tus operaciones.
Depuración y estandarización de datos
La forma más rápida de generar deuda técnica de alto interés es integrando inteligencia artificial sobre datos de baja calidad. Las consecuencias son claras: modelos mal entrenados, decisiones erróneas y una capa nueva de complejidad difícil de abordar.
Un estudio académico publicado en octubre de 2025 lo confirmó: a medida que los LLM son expuestos a contenido basura, son más propensos a sufrir un deterioro cognitivo que afecta la calidad de sus respuestas y empobrece el modelo de lenguaje como producto.
Antes de encender cualquier modelo, nuestra prioridad es limpiar y estandarizar los datos que lo alimentarán. Solo así se puede asegurar que funcione correctamente y reciba información significativa para las metas a cumplir.
El proceso se estructura en tres pasos:
- Descubrimiento de fuentes: identificar de dónde vienen los datos críticos (bases de datos legado, logs, CSV manuales, integraciones con terceros) y mapear sus inconsistencias.
- Normalización y calidad: definir esquemas comunes, unificar formatos, reglas de validación y catálogos de valores para que «la misma cosa» signifique lo mismo en todo el sistema.
- Gobernanza mínima viable: establecer quién es responsable de cada dominio de datos, qué se puede usar para entrenar modelos y bajo qué restricciones de seguridad y cumplimiento.
Una base de datos legado con campos sobrecargados o tablas duplicadas obliga a la IA a adivinar, y cada suposición errada es deuda que tendrás que pagar más adelante.
No se trata de un proyecto más de Business Intelligence. Es el seguro técnico de tu proyecto de inteligencia artificial.
Integración de microservicios basados en IA
Habiendo acotado el riesgo y definido la arquitectura de desacoplamiento, es momento de integrar la inteligencia artificial en tu plataforma con la solución que consideramos más efectiva: los microservicios.
Datos de Code It lo señalan. Actualmente, 4 de cada 5 organizaciones ya utilizan esta arquitectura, y se proyecta que seguirán invirtiendo en este modelo en el mediano y largo plazo.
En Crazy Imagine Software acompañamos esta etapa con equipos especializados en arquitecturas híbridas y modernización progresiva. El enfoque es simple: diseñar microservicios de IA convertidos en capacidades reutilizables en tu sistema.
En nuestro esquema de trabajo, cada microservicio debe cumplir con tres principios críticos.
- Responsabilidad única: resolver un problema concreto con un contrato de entrada y salida estables.
- Observabilidad: exponer métricas de uso, latencia, tasa de error y calidad de predicciones para que tú veas su impacto en las operaciones en tiempo real.
- Reemplazabilidad: poder cambiar el modelo o proveedor sin rupturas frente al consumidor.
Implementación del tablero de monitoreo de deuda
Integrar IA sin generar deuda técnica va mucho más allá de desplegar. Exige medir.
El tablero de monitoreo de deuda es tu centro de mando para entender cuánto costo técnico está añadiendo cada iniciativa de IA y si el ROI sigue justificando la inversión.
Este tablero combina métricas clásicas de deuda técnica, métricas específicas de IA (degradación de modelos, drift de datos, tasa de errores de inferencia) y métricas de negocio como:
- Impacto en tiempos de respuesta.
- Reducción de costos.
- Aumento de conversión.
- Retención atribuible a los módulos de IA.
La idea es que cada nuevo microservicio entre al sistema con su propia «línea de crédito» de deuda técnica: cuánto se admite de complejidad extra, durante cuánto tiempo y bajmicroservicioo qué plan de pago.
Si la deuda supera el umbral definido, el tablero dispara una señal clara: hay que refactorizar, simplificar o retirar la funcionalidad antes de que comprometa la operación.
