Migraciones de código legacy: potenciado el testing con IA

Hoy en día, gracias al uso de asistentes de IA, se hizo más viable migrar sistemas legacy, como aplicaciones basadas en COBOL o RPG, a tecnologías modernas. Esto sucede gracias a que estos asistentes reducen costos del desarrollo al ayudar a entender el código legacy y regenerarlo en la nueva arquitectura. Sin embargo, el testing sigue siendo uno de los mayores obstáculos, especialmente porque en estos contextos la documentación es escasa o está desactualizada, y las personas con el conocimiento están poco disponibles o ya no están en la empresa, lo que dificulta verificar el comportamiento esperado.

En esta charla veremos una metodología que diseñamos en Abstracta para abordar este desafío con el apoyo de IA, y veremos los aprendizajes que obtuvimos en los primeros proyectos realizando este tipo de migraciones. Esta metodología aborda el desafío como un problema de “characterization testing”, pudiendo generar cobertura en el sistema original a nivel de pruebas automatizadas y a nivel de pruebas funcionales a nivel de usuario. Esta cobertura se genera a partir del código y la documentación disponible, y se valida con las personas con conocimiento de negocio y desarrollo. Lo importante es poder generar outputs en ambas versiones del sistema que se puedan comparar, para encontrar diferencias en el comportamiento. A este enfoque se lo complementa con una comprensión dinámica a través de observabilidad. Presentamos cómo implementamos estos enfoques sobre Tero, nuestra plataforma open-source que desarrollamos para dar soporte a agentes de IA que asisten a los testers, y demostramos su uso con ejemplos concretos de un sistema COBOL.

Si bien todavía estamos recolectando métricas, los primeros resultados indican proyectos de migración más viables y beneficios tangibles al aplicar IA al testing. Esta sesión propone repensar la IA como una aliada del tester, no solo del desarrollador.

📅 ¿Cuándo? Martes 22 de setiembre de 2026, a las 14:00 horas (UY),

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Biografía de la ponente:
Impulsado por el desafío de generar un impacto positivo a través de la calidad de software, Federico Toledo cuenta con 20 años de experiencia en el campo de la tecnología de la información. Es co-fundador y Director de Calidad de **Abstracta**, una empresa global de tecnología, referente en software de calidad, con foco en testing, innovación y desarrollo.

Federico es graduado en Ingeniería en Computación de la Universidad de la República en Uruguay, posee un doctorado de la Universidad de Castilla-La Mancha en España, y también es egresado del programa Stanford + LBAN SLEI en 2021. Reconocido como conferencista y autor, también es host del podcast "Quality Sense" y de su conferencia homónima, y la rama latinoamericana del reconocido Workshop on Performance and Reliability, demostrando su inigualable compromiso con la calidad de software.

Invitación a seguir a la ponente:
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