Autor: Jose María Flores Zazo

Modernización de aplicaciones legacy con análisis automático y heurístico

En mis años trabajando con sistemas legacy he observado los mismos obstáculos una y otra vez: acoplamiento excesivo, lógica enmarañada y deuda técnica disfrazada. Inspirado por estas experiencias, desarrollé una técnica llamada Heuristic Legacy Refactoring (HLR) y un proyecto de código abierto, refactor_heuristic, que aplica heurísticas y métricas objetivas para orientar la modernización eficiente de código heredado.

En esta entrada profundizo en cómo combinar herramientas como NDepend + IA generativa con análisis heurístico para ofrecer diagnósticos confiables y accionables. Si estás en el camino de modernizar un sistema complejo, esta técnica puede ayudarte a saber por dónde empezar y cómo avanzar con menor riesgo.

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NDepend + IA Generativa: Refactorizando

En este experimento parto de una base .NET con deuda técnica deliberada y la someto a un análisis exhaustivo con NDepend. A partir del informe (reglas, métricas y CQLinq), priorizo los smells con ayuda de una IA generativa y aplico refactors en tres oleadas (Quick Wins → Media → Estructural). El resultado es una reducción medible de complejidad, duplicación y acoplamiento en horas, no semanas, y un pipeline con quality gates que evita regresiones. NDepend me da la radiografía; la IA acelera la cirugía. Juntos, convierten un código “legacy” en una base lista para evolucionar con seguridad.

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La IA con un propósito

En los últimos meses (o último año), todo el mundo habla de la Inteligencia Artificial (IA). Hay titulares que insisten en que la IA nos va a quitar el trabajo, que no está lo suficientemente madura o que las empresas no ven retorno de inversión (ROI). Pero, ¿sabes qué? Me parece que cuando hablamos así, detrás de esos grandes titulares, olvidamos lo que realmente importa: el para qué de la IA. Porque es justamente en los casos concretos, reales, donde la IA puede brillar.

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