SMS Sudamérica se asocia a Botman AI para comercializar soluciones de GEN AI

A partir de esta alianza, SMS Sudamérica brinda soluciones de GEN AI, ideales para utilizarse en bancos, compañías de seguros, de retail, financieras y todo tipo de empresas que aún tienen sistemas antiguos

SMS Sudamérica, empresa dedicada al mercado de Consultoría y Desarrollos de Soluciones IT, anuncia su alianza con BotMan AI, especialistas en migración inteligente de aplicaciones legadas utilizando Inteligencia Artificial Generativa (GEN AI). A partir de esta alianza, SMS Sudamérica está comercializando soluciones de GEN AI, ideales para ser usadas en bancos, compañías de seguros, de retail, financieras y todo tipo de empresas que aún tienen sistemas antiguos y difíciles de mantener, necesitan documentar o modernizar sin interrumpir operaciones y buscan escalar con tecnologías modernas.

Entre estas soluciones se destacan:

* Codacle: Es un producto para refactorizar lenguajes "legacy", como Power Builder, Delphi, Visual Basic, entre otros. En la actualidad, estos lenguajes robustos y muy arraigados en softwares de uso diario, presentan dificultades como el mantenimiento, la poca flexibilidad y la baja de talentos en el mercado con gran expertise en el lenguaje. De más está decir que presentan importantes dificultades para integrarse a otros softwares con arquitecturas modernas o nuevos productos que son la norma en el mercado IT.

Codacle, en primer lugar y gracias a rutinas propietarias de análisis sintáctico de código de aplicación y de base de datos, extrae toda la información relevante del código legacy para realizar un grafo donde se puede ver qué procesos tiene, cómo hablan esas rutinas entre sí, que tablas utilizan esos procesos, cuáles son variables globales, etc. Además, cada uno de estos elementos se documenta teniendo en cuenta a todos los elementos con los que se conecta. Una vez realizado el grafo (en un proceso que suele demorar 3 meses, aunque se está trabajando para bajar ese tiempo) se comienza con la refactorización de los distintos formularios, bloques de líneas de código y/o procesos, hacia el nuevo lenguaje, utilizando los últimos modelos de LLM world class disponibles en el mercado, respetando las funcionalidades y ubicación de los formularios. El producto final es la aplicación completa en un lenguaje y arquitectura modernos (la lógica de negocio se encapsula en APIs, conectadas a un front-end moderno), testeado y listo para ser implementado por el cliente.

Este producto permite ahorros de hasta el 80% del costo y 85% del tiemporequerido en procesos de refactorización tradicional, sin dejar de brindar unservicio ni un solo día. Las migraciones son llave en mano y minimizan lacarga de trabajo de los equipos que mantienen el sistema actualmente.

* Bárbara: Es un agente conversacional de inteligencia artificial que permite a los desarrolladores y la comunidad de usuarios que posee acceso, realizar preguntas en lenguaje natural sobre cuestiones del código o la base de datos y, apoyándose en el grafo desarrollado en Codacle, dar una respuesta precisa en lenguaje natural de manera orgánica. Se puede utilizar tanto desde una página web como dentro de los entornos de desarrollo como VS Code, Cursor y otros. Si además se opta por mantener el grafo sincronizado en tiempo real con los repositorios de código fuente, Bárbara siempre dará las respuestas actualizadas. Gracias a este producto, se reducen las horas de exploración de datos o buceo en los códigos fuentes, se acelera la implementación de correcciones o nuevos features, se reduce significativamente el tiempo de onboarding de nuevos recursos y se permite obtener las respuestas precisas en segundos.

* Data Librarian: Se trata de un catalogador de datos de nueva generación que se convierte en un potente documentador de bases de datos o diccionario de datos. El mismo genera automáticamente Data Dictionaries enriquecidos, realiza una detección preliminar de PII (Direct & Indirect) y riesgos asociados y tiene evidencia además del grado de certeza en cada descripción. Para lograr esto, utiliza una amplia gama de fuentes de conocimiento como el esquema de la base de datos, registros reales, los logs del motor de base de datos, stored procedures si los hubiera y adicionalmente puede alimentarse de otras fuentes como documentos, entrevistas, grabaciones de reuniones, entre otros. En definitiva, hace lo que haría un analista de datos humano si solo tuviera acceso a la base de datos, resolviendo gran parte de las tareas a los responsables de Data Governance (DG) y siendo una ayuda indispensable para los analistas de datos. Un punto importante es la ventaja que ofrece la gran velocidad en la que trabaja en comparación a como lo haría un analista humano. Adicionalmente, en caso de haberse generado el grafo de la aplicación que consume la base, las descripciones salen todavía más precisas y ricas. Esto es así ya que el código fuente de la aplicación contiene mucha información sobre qué significa cada dato y cómo se relacionan entre sí.  

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