En apenas unos meses del siglo XXI, la tan esperada transformación digital ha dado paso a la transformación inteligente. Vivimos en la era de la inteligencia artificial (IA) natural, un proceso de revolución continua que avanza a pasos agigantados y requiere de una gran capacidad de respuesta. Por ejemplo, los sistemas heredados de una empresa a menudo ejecutan procesos de misión crítica, pero la necesidad de modernizarse y adaptarse a las demandas del mercado nunca ha sido mayor. Tanto los comités de gobernanza como los equipos de datos lo saben: la tarea de migrar décadas de datos, lógica integrada, cambios mal documentados y procesos asociados a plataformas modernas es a menudo una tarea costosa, que consume mucho tiempo y de alto riesgo. Un error puede provocar fallos operativos o pérdida de información clave. Pero en este escenario, la IA debe brindar algo más que asistencia. Este es el caso de AIMi, una herramienta de migración que forma parte de Órbitasmarca Grupo ODS dedicada y especializada en inteligencia artificial.
La migración de plataformas de datos heredadas ya no es un problema
AIMi está diseñado para acelerar y estandarizar proyectos de modernización de datos. Esto es parte de una iniciativa para migrar a algunos de los clientes de la empresa. Su propósito es doble: primero, producir documentación clara y rastreable que permita comprender exactamente cómo funcionan los sistemas heredados utilizados por la empresa; y segundo, utilizar esta información para automatizar los procesos de generación de código para desarrollar arquitecturas modernas y escalables.
Este enfoque dual es una respuesta a una brecha que ha existido hasta ahora en los proyectos de migración. Las organizaciones a menudo se enfrentan a una lógica compleja de extracción, transformación y carga (ETL) integrada en sus herramientas tecnológicas, donde la documentación suele estar incompleta, desactualizada o simplemente falta. Esto significa que los datos se transforman según reglas que nadie recuerda exactamente. Como resultado, los procesos de migración dependen en gran medida de un área de experiencia típicamente pequeña, lo que alarga los plazos y aumenta el riesgo de errores. AIMi pretende cambiar esta dinámica.
Donde encaja AIMi
Esta herramienta normalmente se implementa cuando las organizaciones necesitan migrar lógica y procesos de entornos heredados a otras plataformas de datos más modernas, como Databricks, Snowflake o Microsoft Fabric. Esto también es muy relevante en las primeras etapas del proceso de toma de decisiones, cuando los equipos necesitan comprender y documentar sus flujos ETL, comprender los datos y los protocolos de transformación existentes para determinar una estrategia de migración sólida.
Al proporcionar tanto análisis previo como ejecución, AIMi facilita una transición más controlada de plataformas heredadas a plataformas modernas, lo que reduce la incertidumbre y permite tomar decisiones más informadas. Esto ayuda a los gerentes técnicos y comerciales a compartir una visión común del proceso.
Agentes de IA, pero con apoyo humano.
En el corazón de AIMi se encuentra una arquitectura de inteligencia artificial basada en agentes que combina creación y análisis automáticos, pero que cuenta con el respaldo de la experiencia humana. El proceso comienza con llamadas. Agentes de descubrimiento que analizan el código heredado para extraer estructura, parámetros y flujos de datos.
AIMi es una herramienta de migración que forma parte de Orbitae, una marca de SDG Group enfocada y especializada en inteligencia artificial.
Gracias a su uso se obtiene una “receta funcional”, comprensible para un profesional, que describe claramente cómo funciona un proceso particular. Esta receta actúa como un mapa que le permite comprender los sistemas más antiguos sin tener que profundizar en su tecnología subyacente. Y de ahí las llamadas Agentes de generación Utilizan estos diagnósticos para generar código equivalente en el entorno de destino. Incluso al crear modelos dbt (Data Build Tool), código PySpark o cualquier otro objetivo (ya que se pueden desarrollar nuevos conectores bajo demanda), AIMi transforma las necesidades, no solo la sintaxis. Esto garantiza que se conserve la lógica empresarial independientemente del idioma de destino.
Lejos de ser caja negra, AIMi sigue una estricta metodología de control humano. Los ingenieros de datos pueden interactuar constantemente con agentes de IA, revisando resultados, corrigiendo interpretaciones, pidiendo aclaraciones y gestionando iteraciones. Además, los agentes están diseñados para no hacer suposiciones y evitar resultados arbitrarios: los agentes informan a los ingenieros de datos sobre las dudas que surgen durante el proceso y ellos las resuelven. Este enfoque colaborativo tiene como objetivo generar confianza en los resultados y garantizar que cada paso del proceso sea comprensible y verificable.
Diseño modular y escalable
Además, AIMi está construido de forma modular con conectores (agentes) diseñados para comprender, a su vez, las tecnologías de origen y destino. Actualmente AIMi cuenta con conectores para SAS, IBM DataStage, Qlik, dbt y PySpark. Otras tecnologías como SAP, Informatica, Talend y Oracle están en proceso y se lanzarán en los próximos meses.
Este diseño basado en conectores garantiza que AIMi se adapte al ritmo de cualquier negocio. Gracias a esta arquitectura modular, el desarrollo e integración de nuevos conectores es extremadamente rápido. Se estima que una vez comprobado el equipamiento técnico, esto puede llevar sólo unas semanas. Esto es clave en un entorno con una diversidad tecnológica tan grande como el de las plataformas de datos.
Más allá del código: documentación y trazabilidad
Una de las cosas que hace especial a AIMi es su énfasis en la documentación. Junto con el código migrado, la plataforma genera automáticamente paquetes muy completos con documentación, que incluye historial, lógica de conversión y decisiones de diseño. Esto proporciona una trazabilidad total desde la implementación hasta el destino, facilitando la verificación, mejorando la auditoría y la expansión a largo plazo de los procesos de servicio.
AIMi sigue una estricta metodología de control humano.
Con las crecientes presiones regulatorias y las necesidades de gestión de datos, este nivel de transparencia se vuelve tan importante como la migración misma. Al combinar algoritmos de inteligencia artificial, flujos de trabajo bien estructurados y control experto, AIMi representa un cambio de una migración puramente manual a un enfoque más industrial y escalable.
SDG Group ha demostrado un crecimiento exponencial en sus capacidades en esta tecnología. Según la empresa, de diciembre de 2024 a diciembre de 2025, esta capacidad aumentó un 73%. AIMi es un ejemplo de la estrategia AI Elements de Orbitae: integrar la IA donde tiene un impacto medible, mejorando en lugar de reemplazar la experiencia humana. A medida que las organizaciones continúan modernizando sus arquitecturas de datos, herramientas como AIMi son la solución ideal para hacer que los futuros procesos de migración sean más rápidos, más seguros y, sobre todo, más comprensibles que los enfoques tradicionales.
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