Existe una gran pasión en torno a la IA en este momento, con Copilots, LLMs, MCP y herramientas generativas que supuestamente pueden modernizar o reescribir código automáticamente. La mayoría de nosotros hemos escuchado a las empresas decir: "Estamos experimentando con IA para acelerar nuestra modernización".
Pero cuando profundizas en lo que realmente están haciendo, a menudo encuentras unos pocos scripts, parsing de documentación y muchos resultados decepcionantes. La razón es simple: la IA es brillante con el lenguaje, pero completamente ciega cuando se trata de arquitectura de software. Necesita digerir grandes volúmenes de código e interacciones para entender realmente la arquitectura de una aplicación. Además, necesita tener certeza sobre las dependencias exactas —tanto explícitas como implícitas— dentro de las estructuras del sistema.
En palabras sencillas:
La IA puede leer código, pero no puede entender sistemas. No sabe que un programa COBOL habla con una transacción CICS, que a su vez accede a una tabla DB2, la cual es leída por un job batch nocturno que envía datos a una interfaz SAP. Solo ve palabras.
Y ahí es donde la Inteligencia de Software de CAST cambia la ecuación por completo.
CAST dota a la IA de contexto
Cuando CAST analiza una aplicación, no se limita solo a escanear archivos de código fuente. Construye un modelo estructural del sistema: cómo interactúan los elementos del programa, los datos, las transacciones y las tecnologías. Y lo hace utilizando métodos deterministas, no adivinando.
Ese modelo es el ingrediente que faltaba para hacer que la IA sea relevante en la modernización.
Reflexiona de esta manera:
| IA por sí sola | IA + CAST |
|---|---|
| Ve el código como texto | Ve el código como un sistema |
| Puede resumir, pero no razonar | Puede razonar basándose en la estructura |
| Produce sugerencias plausibles | Produce conclusiones trazables y basados en evidencias reales |
Una analogía que me gusta utilizar es que CAST le da a la IA el mapa, mientras que la IA proporciona la narración. La IA puede explicar, resumir y plantear hipótesis, pero solo si sabe dónde están las cosas. CAST es la parte que le dice dónde está todo y cómo se conectan entre sí los componentes del todo. Aquí es donde la nueva funcionalidad de servidor MCP de CAST se vuelve clave para alimentar a la IA con el contexto que necesita utilizando un protocolo estandarizado.
Del código a la claridad
CAST genera una base de datos de conocimiento explícito y enriquecido, una especie de "Software Knowledge Graph" (grafo de conocimiento de software) que muestra dependencias, flujos de datos, tecnologías y capas de arquitectura. Eso es lo que lo hace tan potente cuando se combina con un modelo o agente de IA. De repente, la IA no está hablando de código en abstracto, está hablando de tu sistema, sus riesgos y sus dependencias.
Ese es un cambio enorme.
Transforma la IA de ser un juguete para demos vistosas en algo que puede participar en conversaciones serias y reales, de ingeniería o modernización.
Imagina preguntar a un chatbot:
"¿Qué componentes en nuestra aplicación de pólizas de seguros dependen de DB2?"
"¿Qué módulos serían más fáciles de migrar a contenedores primero?"
"¿Puedes generar un resumen ejecutivo de nuestras prioridades de modernización del porfolio?"
Si ese chatbot está respaldado por la inteligencia de software de CAST, puede responder a las tres preguntas con precisión y contexto.
La integración
Entonces, ¿cómo funciona esto en la práctica? Hay varias vías de integración, dependiendo de la madurez de la estrategia de IA de la organización.
En algunos casos, CAST exporta datos a través de la API REST de CAST, CSV o GraphQL, y esto se convierte en parte de una capa de recuperación (retrieval layer) para un modelo de IA. El Large Language Model (LLM) ya no tiene que inventar información; recupera hechos directamente de CAST.
En otras configuraciones, CAST alimenta esos datos a la IA utilizando el Model Context Protocol (MCP), lo que permite a cualquier agente o herramienta de IA compatible con MCP razonar sobre un porfolio o una aplicación en particular: recomendar secuencias, identificar hotspots o incluso redactar planes de modernización basados en dependencias.
Y en algunos escenarios empresariales, las compañías integran los datos de CAST directamente en sus propios grafos de conocimiento internos o pipelines RAG. Ahí es donde las cosas se ponen extremadamente interesantes, porque CAST se convierte en parte de la "memoria de IA" de la compañía. Sus copilots pueden responder con precisión preguntas sobre los sistemas utilizando datos verificados y reales en lugar de heurísticas.
El tipo de datos que consume la IA
La potencia de combinar la IA con CAST reside en la variedad y la precisión de la inteligencia de software que CAST proporciona. Aquí tienes una forma sencilla de verlo:
| Tipo de Inteligencia | Qué describe | Cómo lo usa la IA |
|---|---|---|
| Estructura de la aplicación | Programas, componentes y cómo se vinculan | Entiende qué existe y cómo está construido |
| Dependencias | Llamadas, acceso a datos, flujos entre sistemas | Detecta el impacto de cambios |
| Stack tecnológico | Lenguajes, bases de datos, frameworks | Clasifica las rutas de modernización |
| Métricas estructurales | Complejidad, acoplamiento, deuda técnica | Prioriza basándose en esfuerzo y riesgo |
| Linaje de datos (Data Lineage) | Desde el origen hasta el destino | Explica el cumplimiento normativo o el impacto en el negocio |
| Historial de cambios | Velocidad y churn | Identifica componentes estables vs. volátiles |
Esto es lo que hace que el contexto proporcionado por CAST sea tan crucial. Le da credibilidad a la IA. La IA no puede "alucinar" estos datos, son factuales. Se derivan de manera determinista directamente del código fuente y de la propia arquitectura.
Demostrando el valor
No necesitas una integración compleja para ver esto en acción. Incluso un escenario sencillo puede demostrar el punto al instante.
Toma un pequeño resultado de análisis de CAST, una exportación JSON o incluso el dashboard. Alimenta con algunos puntos de datos a un asistente de IA como ChatGPT, Claude, Gemini o un GPT interno. Luego pregunta algo práctico:
"¿Qué aplicaciones son más adecuadas para hacer cloud replatforming primero?"
"Resume los principales riesgos identificados en el porfolio por dominio de negocio".
Voilà. En segundos, la IA generará una explicación estructurada y legible para humanos que se vincula directamente con los hallazgos de CAST. No reemplaza a CAST, traduce CAST al lenguaje humano. Para una prueba de valor rápida, eso es muy potente.
Muestra no solo lo que CAST hace, sino lo que puedes hacer con CAST una vez integrado en una estrategia de IA más amplia.
Por qué importa ahora
Ahora mismo, la mayoría de las empresas están bajo presión para "usar IA en todas partes y ahora", incluyendo en sus esfuerzos de desarrollo de software, mantenimiento y modernización. Pero muchos luchan por conectar la IA con algo tangible. CAST les da esa ancla.
- Hace que los resultados de la IA sean confiables porque se basan en datos de arquitectura verificados.
- Hace que los insights de CAST sean accesibles porque la IA puede explicarlos en lenguaje natural.
- Hace que la modernización sea más rápida porque la IA puede sintetizar los datos de CAST en planes, resúmenes y recomendaciones.
Los ejecutivos pueden decir a sus juntas directivas: "Estamos usando IA para acelerar la modernización", y será verdad, pero de una manera que es explicable, segura y dirigida por datos reales.
Una perspectiva más amplia
Si lo piensas, CAST y la IA están resolviendo mitades opuestas del mismo problema. CAST destaca en la precisión; la IA destaca en la comunicación. CAST construye la verdad técnica. La IA le da voz a esa verdad.
Juntos, crean un puente entre el conocimiento profundo del sistema y la toma de decisiones humana.
Es por eso por lo que las empresas ven a la IA como un multiplicador de fuerza para CAST, haciendo que los insights de CAST sean visibles, explicables y útiles para una audiencia más amplia. Y viceversa, ven a CAST como un multiplicador de fuerza para la IA, proporcionándole el contexto estructural que necesita para razonar y realizar cambios de manera efectiva en los sistemas existentes.
Toda gran organización que experimenta con copilots internos o asistentes de modernización acaba dándose cuenta de que necesita una base de conocimientos determinista y confiable.
CAST ya proporciona eso.
