Fujitsu lanza un servicio de análisis y visualización de software de Gen IA para apoyar una planificación óptima de la modernización

Fujitsu ha anunciado el lanzamiento de un servicio de análisis y visualización de software. Disponible en Japón a partir de febrero, este servicio apoyará la modernización de empresas y organizaciones mediante la investigación y el análisis de software, la visualización de estructuras y características de aplicaciones de caja negra y la generación de documentos de diseño utilizando IA generativa. Este enfoque integral permite una sólida comprensión de los sistemas actuales y facilita la creación de planes de modernización óptimos.

El servicio consta de dos componentes: análisis y visualización de software, que visualiza la estructura de la aplicación y las especificaciones de los sistemas existentes; e ingeniería inversa de documentos de diseño de software, que genera documentos de diseño a partir del software.

Aprovechando la experiencia de Fujitsu adquirida al analizar los activos de sistemas de más de 600 empresas, este servicio proporciona un soporte integral, desde la obtención de una sólida comprensión del software de la empresa hasta la racionalización y optimización del software para la migración a nuevos sistemas, la evaluación del nivel de dificultad de la migración durante la migración de mainframe a entorno abierto, e incluso la generación de documentos de diseño utilizando IA generativa.

Aprovechando la tecnología central del servicio de IA de Fujitsu, Fujitsu Kozuchi, el servicio de ingeniería inversa de documentos de diseño genera documentos de diseño fáciles de usar a partir de grandes conjuntos de datos. Este servicio basado en IA puede mejorar significativamente la eficiencia, con proyecciones de una mejora del 50% para los clientes minoristas en comparación con los métodos manuales.

Fujitsu está avanzando actualmente en la utilización de la IA generativa en una amplia gama de fases dentro de los proyectos de integración de sistemas (SI), que abarcan iniciativas de modernización y se extienden desde la definición de requisitos hasta el mantenimiento operativo. La aplicación estratégica de la IA generativa a tareas tradicionalmente ejecutadas manualmente por ingenieros, incluida la creación de documentación de diseño y código fuente a lo largo de las fases de diseño, desarrollo y prueba, tiene como objetivo producir aumentos significativos en la eficiencia. El servicio de análisis y visualización de software de Fujitsu, que permite el uso de IA generativa en la etapa de definición de requisitos del proceso de SI, representa una de las muchas formas en que Fujitsu está acelerando la transformación de SI al aprovechar la IA generativa al máximo para mejorar la productividad y la calidad.

Descripción general del servicio de análisis y visualización de software

1. El servicio de análisis y visualización de software visualiza software complejo para facilitar migraciones de sistemas sin problemas
Este servicio permite comprender, agilizar y optimizar de forma integral las aplicaciones de software, así como evaluar el nivel de dificultad de la migración. Mediante la creación automatizada de mapas de software que visualizan las estructuras funcionales de las aplicaciones, representando la aplicación como un edificio dibujado en un mapa, permite comprender de forma rápida e intuitiva el estado actual del software. Además, clasifica todo el software por lenguaje de programación, identificando elementos no utilizados y código fuente similar. Al evaluar el nivel de dificultad de la migración, selecciona de manera eficiente las funciones del mainframe necesarias para la aplicación mediante un proceso estandarizado basado en la experiencia de modernización de Fujitsu. A partir de esta selección, extrae las funciones que suponen obstáculos para la migración del mainframe a entornos abiertos y evalúa la dificultad de la portabilidad.

2. El servicio de ingeniería inversa de documentos de diseño de software aprovecha la IA generativa para apoyar la creación de documentos de diseño de alta calidad.
Partiendo de las metodologías de análisis convencionales que analizan mecánicamente el código fuente línea por línea basándose en reglas predefinidas y verifican los resultados documentados para determinar la estructura del sistema, Fujitsu combina el Fujitsu Knowledge Graph Enhanced Retrieval Augmented Generation (RAG) para Ingeniería de Software para lograr una mejora sustancial en la calidad tanto de la comprensión de los activos como de la generación de documentos de diseño.

Esta tecnología aprovecha un modelo de lenguaje extenso (LLM) para mejorar significativamente la precisión y la integridad del análisis de software y la generación de información de diseño. El proceso implica la construcción de un gráfico de conocimiento de activos a partir de la documentación de diseño existente y el análisis estático del código fuente (obtenido a través de herramientas convencionales o análisis basados en LLM). A continuación, una función RAG patentada facilita la identificación y extracción precisas de los conocimientos pertinentes para la generación de información de diseño. Esta información específica, combinada con el código fuente, se introduce en el LLM, lo que da como resultado una mejora de aproximadamente el 40% en la calidad de la información de diseño generada en comparación con los métodos basados únicamente en el código fuente.

Además, para mitigar el riesgo de alucinaciones del LLM, esta tecnología incorpora un mecanismo para refinar la información de entrada y detectar casos de olvido del LLM. Esto da como resultado una prevención de olvidos de aproximadamente el 95% y permite la generación de información de diseño precisa, lo que conduce a mejoras anticipadas en la eficiencia de los procesos de revisión humana.

Planes futuros

Para mejorar aún más la productividad y reforzar el apoyo a los esfuerzos de modernización de los clientes, Fujitsu ampliará ampliamente el alcance de la aplicación de IA generativa. Los desarrollos futuros incluirán capacidades interactivas para verificar las especificaciones actuales de las aplicaciones y evaluar el impacto de los cambios en el código fuente. Este compromiso con la innovación contribuirá significativamente a la consecución de los objetivos de transformación digital (DX) de nuestros clientes.