IALAB CODE
MODERNIZACIÓN Y EVOLUCIÓN DE SISTEMAS SOFTWARE
Ayudamos a las organizaciones a comprender, documentar y transformar aplicaciones complejas con velocidad y confianza.
EL CAMBIO DE PARADIGMA
Convertimos el software heredado en un activo de conocimiento reutilizable.
Toda organización con sistemas legacy tiene el mismo problema: el software funciona, pero nadie sabe decir exactamente qué hace ni por qué.
Durante años, modernizar estas aplicaciones ha significado invertir meses en analizar código, contratar expertos y reconstruir documentación inexistente para poder entender la lógica de estos sistemas.
La IA cambia las posibilidades. Pero utilizar un modelo para analizar código, generar documentación o escribir nuevas funciones no es suficiente para abordar una modernización completa.
El reto es comprender el sistema, conservar su conocimiento, tomar decisiones fundamentadas y transformar sus componentes manteniendo trazabilidad y control.
Combinamos ingeniería de software e IA para acelerar la transformación y evolución de sistemas software complejos
En Panel somos especialistas en ingeniería de software y modernización de sistemas complejos.
Combinamos un método industrializado, la experiencia de nuestros equipos y una plataforma propia basada en IA, para comprender, transformar y evolucionar sistemas críticos de forma segura, trazable y repetible.
más de
Líneas de código software analizadas
hasta
Reducción en tiempo de ejecución
más de
Mejora de la calidad del código
hasta
Productividad del equipo
* Experiencia aplicada sobre sistemas reales y múltiples tecnologías.
CON IALAB CODE
Acelera la modernización de tu software, manteniendo la lógica de negocio y el control durante todo el proceso.
UN ACTIVO DE CONOCIMIENTO PERMANENTE
Con IALab Code, el conocimiento se analiza y estructura en una representación consultable del sistema que permanece disponible para la organización. El resultado no es solo una aplicación modernizada. Es un activo de conocimiento que seguirá aportando valor durante años para:
- Desarrollar y modernizar aplicaciones de forma continua.
- Incorporar nuevos equipos más rápidamente.
- Reducir dependencias de expertos.
- Evitar la pérdida de lógica de negocio crítica.
- Facilitar auditorías y procesos regulatorios.
- Acelerar futuras evoluciones.
GOBIERNO DE LA IA
IALab Code incorpora mecanismos de control, trazabilidad, cobertura y validación que permiten utilizar IA generativa y agentes en procesos de ingeniería, manteniendo criterios de calidad y supervisión.
EFICIENCIA Y REDUCCIÓN DE COSTES
La mayor parte del esfuerzo en proyectos legacy se dedica a entender qué hace realmente el sistema. Automatizar este trabajo permite reducir significativamente el esfuerzo necesario para analizar, documentar y transformar aplicaciones complejas.
En determinados proyectos y fases de modernización se han conseguido reducciones de hasta un 75% en tiempo y esfuerzo.
CALIDAD Y RENDIMIENTO DEL CÓDIGO
La transformación permite mejorar la calidad del código siguiendo mejores prácticas, proponiendo refactorizaciones para mejorar estructura, organización y mantenibilidad, y optimizarlo para mejorar rendimiento, uso de memoria y escalabilidad.
REDUCCION DE RIESGOS
Identificar dependencias, reglas de negocio y conocimiento crítico antes de transformar el sistema permite tomar decisiones con mayor información y reducir los riesgos asociados a la modernización. La validación funcional continua y el análisis de vulnerabilidades de seguridad también permite reducir errores, retrabajos e incertidumbre.
MAYOR PRODUCTIVIDAD DE LOS EQUIPOS
Los equipos pueden concentrarse en las decisiones de mayor valor, mientras la IA automatiza tareas intensivas de análisis, documentación y transformación.
QUÉ SISTEMAS PODEMOS MODERNIZAR
Un enfoque especialmente útil para modernizar sistemas críticos y complejos sin perder conocimiento.
Comprender sistemas complejos
Analizar aplicaciones legacy, recuperar lógica de negocio, identificar dependencias y generar documentación y requisitos a partir del código.
Modernizar tecnología
Migrar aplicaciones a nuevos lenguajes, frameworks o arquitecturas, refactorizar código y reducir dependencias de tecnologías obsoletas.
Evolucionar aplicaciones empresariales
Incorporar nuevas funcionalidades y mantener sistemas complejos sin perder el conocimiento ni la lógica de negocio existente.
Validar y reducir riesgos
Comprobar equivalencia funcional, generar pruebas, mantener trazabilidad, auditar resultados y controlar el proceso de transformación.
CÓMO FUNCIONA IALAB CODE
De un sistema heredado a una aplicación modernizada.
1. Comprender el sistema
2. DEFINIR Y PLANIFICAR
3. TRANSFORMAR Y VALIDAR
4. CONSERVAR Y EVOLUCIONAR
La plataforma analiza el repositorio completo, bloque a bloque, identificando componentes, dependencias, reglas de negocio y relaciones entre sistemas. El resultado es una representación estructurada y consultable de conocimiento, sobre la que se genera la documentación del sistema actual.
El resultado:
- Inventario del Sistema
- Explorador de código
- Cobertura a medida
- Base de conocimiento consultable
- Documentación As-Is
- Requisitos funcionales
Con el sistema analizado, se definen las directrices de transformación o modernización, se construye un plan organizado en historias con cobertura calculada, y se preparan los entornos de ejecución y pruebas.
Cuando el sistema detecta dudas de negocio, no las inventa: las identifica, propone alternativas y las devuelve al equipo para su decisión. Toda decisión queda versionada y aprobada por una persona antes de pasar a ejecución.
El resultado:
- Directrices de migración
- Plan por historias
- Cobertura y trazabilidad
- Entornos aprobados
- Decisiones registradas
Una vez aprobados los artefactos anteriores, un equipo de agentes especializados trabaja sobre el plan definido, colaborando en tareas de transformación, migración, pruebas, auditoría y validación.
La plataforma permite seguir el estado de cada unidad, las decisiones pendientes, el avance de la ejecución y las métricas de calidad en tiempo real.
El resultado:
- Código migrado
- Pruebas de equivalencia
- Auditoría funcional
- Trazabilidad origen-destino
- Métricas de calidad y esfuerzo
Todo el conocimiento generado durante el análisis, la documentación y la ejecución permanece disponible para futuras evoluciones, nuevos equipos y proyectos de modernización.
El resultado:
- Consulta permanente del conocimiento
- Incorporación acelerada de nuevos equipos
- Menor dependencia de expertos
- Evolución continua de aplicaciones
- Soporte para auditorías y cumplimiento normativo
El código software se analiza una sola vez
La plataforma analiza el repositorio completo, bloque a bloque, identificando componentes, dependencias, reglas de negocio y relaciones entre sistemas. El resultado es una representación estructurada y consultable de conocimiento, sobre la que se genera la documentación del sistema actual.
El resultado:
- Inventario del Sistema
- Explorador de código
- Cobertura a medida
- Base de conocimiento consultable
- Documentación As-Is
- Requisitos funcionales
Del conocimiento a un plan ejecutable
Con el sistema analizado, se definen las directrices de transformación o modernización, se construye un plan organizado en historias con cobertura calculada, y se preparan los entornos de ejecución y pruebas.
Cuando el sistema detecta dudas de negocio, no las inventa: las identifica, propone alternativas y las devuelve al equipo para su decisión. Toda decisión queda versionada y aprobada por una persona antes de pasar a ejecución.
El resultado:
- Directrices de migración
- Plan por historias
- Cobertura y trazabilidad
- Entornos aprobados
- Decisiones registradas
Un equipo multiagente ejecuta el plan
Una vez aprobados los artefactos anteriores, un equipo de agentes especializados trabaja sobre el plan definido, colaborando en tareas de transformación, migración, pruebas, auditoría y validación.
La plataforma permite seguir el estado de cada unidad, las decisiones pendientes, el avance de la ejecución y las métricas de calidad en tiempo real.
El resultado:
- Código migrado
- Pruebas de equivalencia
- Auditoría funcional
- Trazabilidad origen-destino
- Métricas de calidad y esfuerzo
La modernización no termina con la entrega
Todo el conocimiento generado durante el análisis, la documentación y la ejecución permanece disponible para futuras evoluciones, nuevos equipos y proyectos de modernización.
El resultado:
- Consulta permanente del conocimiento
- Incorporación acelerada de nuevos equipos
- Menor dependencia de expertos
- Evolución continua de aplicaciones
- Soporte para auditorías y cumplimiento normativo
LA DIFERENCIA
Mientras los modelos generan respuestas…
IALab Code construye conocimiento.
Modelos como Claude, ChatGPT o Gemini son una pieza fundamental, pero por sí solos no resuelven proyectos complejos de modernización de software. La diferencia entre utilizar un modelo para generar código o documentacion y un sistema de ingeniería aumentada por IA es la capacidad de gestionar conocimiento, asegurar trazabilidad y consistencia y garantizar resultados repetibles.
Nosotros no dependemos de un prompt brillante. Dependemos de un método repetible.
Modernización tradicional
Las personas entienden el sistema
Conocimiento disperso y difícil de escalar
Ventajas
- Máximo control humano
- Conocimiento experto del negocio
Limitaciones
- Mucho esfuerzo manual
- Dependencia de personas clave
- Procesos lentos y costosos
- Difícil estimar plazos
- El conocimiento se pierde con el tiempo
Resultado: Conocimiento disperso y difícil de escalar.
IA Conversacional
La IA ayuda a los desarrolladores
Más velocidad, pero poco conocimiento reutilizable
Ventajas
- Productividad inmediata
- Generación rápida de documentación y código
- Bajo coste de entrada
Limitaciones
- El conocimiento queda disperso en conversaciones
- Trazabilidad limitada
- Difícil reutilizar lo aprendido
- La calidad depende del contexto proporcionado en cada interacción
- No existe necesariamente control de cobertura del sistema
Resultado: Más velocidad, pero conocimiento difícil de reutilizar.
Ingeniería aumentada por IA
La IA construye conocimiento
El conocimiento se convierte en un activo de la organización
- Base de conocimiento permanente y reutilizable
- Trazabilidad extremo a extremo
- Cobertura medible completa del sistema
- Procesos de transformación más rápidos y controlados
- Independencia del modelo utilizado
- Documentación verificable
- Validación y auditorías integradas
Resultado: El conocimiento se convierte en un activo de la organización
LA TECNOLOGÍA QUE HAY DETRÁS
La tecnología que convierte la IA en una solución de ingeniería
IALab Code es un framework propio desarrollado por Panel para industrializar nuestro método de modernización de software.
Combina una base de conocimiento estructurada, evidencias y raíles de control que permiten aplicar IA al ciclo de ingeniería de forma trazable y repetible. Sobre esta base, se integran agentes especializados, herramientas de desarrollo y supervisión humana.
La base de conocimiento
El conocimiento aprendido permanece en la organización, no en las conversaciones.
El código se analiza y transforma en una representación estructurada (grafo) del conocimiento de la aplicación.
Así, el conocimiento deja de estar repartido entre desarrolladores, documentación obsoleta y repositorios difíciles de interpretar, y se convierte en una base de conocimiento estructurada, consultable y persistente.
- Conocimiento persistente
- Relaciones entre componentes
- Consulta continua
- Independencia del modelo utilizado
Evidencias
La información se identifica y estructura antes de generar requisitos, documentación o código.
Antes de generar documentación o código, el sistema identifica y organiza la información sobre la que va a trabajar:
- Hechos antes que opiniones
- Información estructurada
- Trazabilidad
- Cobertura medible
Harness y raíles de control
No dependemos de un prompt brillante. Dependemos de un método repetible.
Un conjunto de procesos estructurados, criterios de calidad, validaciones y estándares de ingeniería que garantizan resultados consistentes y trazables.
El framework incorpora mecanismos de gobierno de la IA que garantizan:
- Cobertura controlada del código analizado.
- Evidencia verificable antes de la generación.
- Trazabilidad de cada resultado.
- Auditoría automática.
- Consistencia entre entregables.
- Cumplimiento de estándares de ingeniería.
Orquestación multiagente
Cada agente asume una función concreta dentro del proceso, igual que lo haría un equipo de ingeniería.
Distintos agentes especializados, orquestados por el framework Panel IALab, colaboran en las tareas de análisis, documentación, migración, validación y auditoría.
Integración con ecosistemas de desarrollo
Diseñado para integrarse en entornos empresariales reales.
- Integración no invasiva con herramientas existentes de desarrollo.
- Compatibilidad con IDEs modernos (VSCode, Windsurf, Claude Code).
- Control de versiones con Git.
- Independencia tecnológica: adaptable a cualquier lenguaje o paradigma.
Supervisión Human-in-the-loop
Combinamos automatización avanzada con control experto, asegurando calidad, rigor y adopción real.
- Expertos en IA Generativa y sistemas agénticos.
- Revisión y validación humana (human‑in‑the‑loop).
- Arquitectos de software expertos para definir soluciones destino y validar decisiones técnicas.
- Especialistas en modernización de aplicaciones y sistemas legacy.
- Equipos de QA para validación funcional exhaustiva.
PROYECTOS
Modernización y evolución de sistemas reales.
Más de 4,8 millones de líneas de código analizadas y convertidas en requisitos con IA
Con IALab Code Evolution analizamos y documentamos un sistema construido hace más de 20 años, generando una base de conocimiento reutilizable que ha permitido transformar un sistema complejo en documentación trazable, conocimiento accesible y una plataforma preparada para su futura modernización.
Del software legacy a una plataforma web moderna
Migramos un módulo de gestión inmobiliaria desde una plataforma propietaria hacia una arquitectura web moderna, manteniendo la lógica de negocio y garantizando su evolución, con IALab Code Evolution.
Migración de COBOL a Java en el sector financiero
Evaluamos distintos enfoques y estrategias para modernizar aplicaciones COBOL de una entidad financiera, e identificar el modelo más eficiente en términos de esfuerzo de migración.
De SAS a Python: apagando una plataforma analítica completa
Migramos la plataforma analítica de SAS a Python de un banco europeo con IALab Code Evolution, garantizando la equivalencia de resultados y eliminando la dependencia tecnológica.
Preguntas frecuentes sobre evolución y migración de código con IA
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