Migración acelerada de plataformas de datos con IA

En apenas unos meses del siglo XXI, la anhelada transformación digital ha dado paso a la transformación inteligente. Estamos en la era de la inteligencia artificial (IA) nativa, un proceso de revolución continua que avanza a zancadas y requiere de mucha capacidad de respuesta. Los sistemas que se heredan en una empresa, por ejemplo, suelen ejecutar procesos críticos, pero la presión para modernizarse y adaptarse a las exigencias del mercado nunca había sido tan perentoria. Tanto en los comités de dirección como en los equipos responsables de los datos lo saben: el reto de migrar décadas de datos, lógicas integradas, evoluciones mal documentadas y procesos asociados hacia plataformas modernas suele constituir una tarea costosa, lenta y con alto nivel de riesgo. Un error puede traducirse en interrupciones operativas o pérdidas de información clave. Pero la IA, en este escenario, ha venido a echar algo más que una mano. Es el caso de AIMi, la herramienta de migración que forma parte de Orbitae, la marca de SDG Group volcada y especializada en la IA.

La migración de plataformas de datos heredadas deja de ser un problema

AIMi está diseñada para acelerar y estandarizar los proyectos de modernización de datos. Forma parte de una iniciativa de migración con algunos clientes de la compañía. Su objetivo es doble: primero, elaborar una documentación clara y trazable que permita descifrar con exactitud cómo funcionan los sistemas heredados que usa una empresa; y segundo, aprovechar esa información para automatizar procesos de generación de código de programación para diseñar arquitecturas modernas y escalables.

Este doble enfoque responde a un vacío que existía hasta la fecha en los proyectos de migración. A menudo, las organizaciones se enfrentan a una lógica ETL (Extract Transform Load, por sus siglas en inglés) compleja e integrada en sus herramientas tecnológicas, en las que la documentación suele ser parcial, estar obsoleta o, simplemente, inexistente. Esto significa que los datos se transforman según unas reglas que ya nadie recuerda con exactitud. Como resultado, los procesos de migración dependen en gran medida de un área de expertos que, por lo general, suele ser muy reducido, lo que prolonga los plazos y aumenta el riesgo de cometer errores. AIMi busca cambiar esta dinámica.

Dónde encaja AIMi

La herramienta se suele implementar cuando las organizaciones necesitan migrar lógica y procesos de entornos heredados a otras plataformas de datos más actuales, como Databricks, Snowflake o Microsoft Fabric. Resulta, además, muy relevante en las fases iniciales del proceso de toma de decisiones, cuando los equipos necesitan comprender y documentar sus flujos ETL, entender los datos y los protocolos de transformación existentes, de cara a definir una estrategia de migración sólida.

Al abordar tanto el análisis previo como su ejecución, AIMi facilita una transición más controlada de las plataformas antiguas a las modernas, lo que reduce la incertidumbre y permite tomar decisiones mejor fundamentadas. Esto ayuda tanto a responsables técnicos como a perfiles de negocio a compartir una visión común del proceso.

Agentes IA, pero con apoyo humano

En el centro de AIMi se encuentra una arquitectura basada en agentes de IA que combina el análisis y la generación automatizada, pero con apoyo de la experiencia humana. El proceso comienza con los llamados Agentes de Descubrimiento, que analizan el código que se hereda para extraer la estructura, los parámetros y los flujos de datos.

AIMi es la herramienta de migración que forma parte de Orbitae, la marca de SDG Group volcada y especializada en la IA

Gracias a su uso se obtiene una “receta funcional”, comprensible para un profesional, que describe, con claridad, cómo funciona un determinado proceso. Esta receta actúa como un mapa que permite entender sistemas antiguos sin necesidad de conocer en profundidad su tecnología original. Y, a partir de ahí, los llamados Agentes de Generación utilizan este diagnóstico para producir código equivalente en el entorno de destino. Incluso generando modelos dbt (Data Build Tool, por sus siglas en inglés), código PySpark o cualquier otro destino (ya que se pueden desarrollar nuevos conectores bajo demanda), AIMi traduce la necesidad, y no únicamente la sintaxis. Esto garantiza que se pueda conservar la lógica empresarial, independientemente del lenguaje de destino.

Lejos de ser una caja negra, AIMi sigue una metodología estricta de supervisión humana. Los ingenieros de datos pueden interactuar continuamente con los agentes de IA revisando resultados, corrigiendo interpretaciones, solicitando aclaraciones y guiando las iteraciones. Además, los agentes están diseñados para no tomar asunciones por sí mismos, evitando obtener resultados arbitrarios: los agentes presentan a los ingenieros de datos las dudas que se les plantean a lo largo del proceso y éstos las resuelven. Este enfoque colaborativo busca generar confianza en los resultados y asegurar que cada paso del proceso sea comprensible y verificable.

Un diseño modular y escalable

Además, AIMi está construido bajo un principio modular, con conectores (agentes) dedicados a entender, a su vez, las tecnologías de origen y las de destino. En la actualidad, AIMi dispone de conectores para SAS, IBM DataStage, Qlik, dbt y PySpark. Otras tecnologías como SAP, Informatica, Talend y Oracle están en roadmap y se liberarán 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 y la integración de nuevos conectores es un proceso extraordinariamente rápido. Se estima que se puede tardar tan solo unas semanas tras la validación de los equipos técnicos. Esto resulta clave en un entorno con tanta variedad tecnológica como en las plataformas de datos.

Más allá del código: documentación y trazabilidad

Una de las características que hace especial a AIMi es su énfasis en la documentación. Junto con el código migrado, la plataforma genera de manera automática paquetes muy completos con la documentación, que incluyen desde el historial, la lógica de transformación y decisiones de diseño. Esto permite una trazabilidad total desde la implementación hasta el destino, lo que facilita la validación, mejorar la auditoría y ampliar a largo plazo los procesos de mantenimiento.

AIMi sigue una metodología estricta de supervisión humana

En un momento en el que la presión regulatoria y las necesidades de gobernanza de datos son cada vez mayores, este nivel de transparencia se está volviendo tan importante como la propia migración. Al combinar algoritmos de IA, flujos de trabajo bien estructurados y supervisión de un experto, AIMi representa una transición de las migraciones puramente manuales hacia un enfoque más industrializado y escalable.

SDG Group ha presentado un incremento exponencial de sus capacidades en esta tecnología. Entre diciembre de 2024 y diciembre de 2025 aumentó el 73% estas capacidades, según datos de la compañía. Y AIMi es una muestra de la estrategia de Orbitae AI Elements: integrar la IA allí donde genere un impacto medible, potenciando ⎯y no sustituyendo ⎯ a la experiencia humana. A medida que las organizaciones continúan modernizando sus arquitecturas de datos, herramientas como AIMi se perfilan como la respuesta idónea para que los procesos de migración sean, en el futuro, más rápidos, más seguros y, sobre todo, más comprensibles que los enfoques tradicionales.