Los productos, combinados para el problema que tienes.
Cada solución reúne los productos que un caso necesita y los conecta con la misma base de conocimiento y la misma trazabilidad. Aegis gobierna la IA en todas.
Modernización de software legado.
Tu operación depende de sistemas que nadie quiere tocar: código de décadas, documentación parcial y reglas de negocio que viven en pocas personas. Reescribirlo todo de una vez es demasiado riesgo; dejarlo como está, también.
Insight reconstruye el mapa del sistema: programas, dependencias, datos y reglas de negocio con referencia a su origen.
Evolve define la estrategia de cada componente y moderniza por dominios, en paralelo con el sistema actual.
Probe compara el comportamiento del legado contra el modernizado; cada ola se corta sólo sin divergencias abiertas.
Lo que recibes
- Mapa del sistema legado y sus reglas de negocio
- Estrategia por componente y plan de olas
- Ejecución en sombra contra el sistema actual
- Reporte de equivalencia y veredicto por ola
- Decisiones de arquitectura documentadas
- Conocimiento del sistema que se queda con tu equipo
Desarrollo asistido con IA.
Quieres construir más rápido con IA sin perder el control de qué se pidió, qué se construyó y cómo se verificó.
Flow lleva la necesidad a historias con criterios, interfaz y arquitectura, con aprobación en cada etapa.
La construcción se habilita sólo sobre el diseño aceptado y queda trazada a cada historia.
Probe diseña las pruebas desde la especificación aprobada, independientes del código generado.
Lo que recibes
- Historias con criterios de aceptación
- Arquitectura con vistas y decisiones
- Software trazado de historia a entrega
- Pruebas y resultados registrados
Mantenimiento y regresión.
Buena parte de tu volumen son cambios a sistemas en producción, muchos sin especificación previa.
El comportamiento observado en producción sirve de referencia cuando no hay especificación aprobada, y se declara así.
El cambio se ejecuta contra el comportamiento anterior en los flujos que no se tocaron.
El estado de la validación regresa al ticket y el defecto se clasifica por su fase de origen.
Lo que recibes
- Regresión por equivalencia en cada cambio
- Riesgo residual declarado
- Estado de calidad en tu herramienta de tickets
- Defectos por fase de origen
Seguridad de aplicaciones.
Tienes aplicaciones con rezago de vulnerabilidades y reportes de análisis que no se convierten en correcciones.
Insight da el contexto: qué componente expone qué y de qué depende.
Bastion consolida, prioriza y clasifica cada hallazgo para corrección automática, asistida o manual.
Bastion valida el cierre y Probe confirma que la corrección no rompió el comportamiento.
Lo que recibes
- Inventario de hallazgos consolidado
- Correcciones clasificadas y aplicadas
- Validación de cierre por hallazgo
- Recomendaciones de endurecimiento
Planeamos con cifras conservadoras y las medimos contra tu línea base.
Las referencias públicas reportan ahorros de hasta 40–50 % en modernización con agentes. Nosotros planeamos con menos, y el ahorro real se demuestra en tu caso, no en un promedio de mercado.
Supuesto de planeación de Jarvis Design, por debajo de las referencias públicas de modernización.
EstimaciónCalculado con precios de lista públicos, aun con cuatro veces el volumen de uso estimado.
EstimaciónEn el diagnóstico fijamos la línea base con proyectos comparables de tu organización; el piloto la contrasta con evidencia.
Medido en tu casoReferencias públicas
| Fuente | Hallazgo | Contexto |
|---|---|---|
| McKinsey · «AI for IT modernization: faster, cheaper and better» · dic 2024 | 40–50 % menos tiempo y 40 % menos costo en modernización tecnológica con agentes orquestados | Casos de banca y seguros |
| McKinsey · mismo artículo · caso bancario | Migración de 20,000 líneas de mainframe: esfuerzo −40 % (de 700–800 h a 420–480 h); mapeo de relaciones de 30–40 h a ~5 h | Un banco |
| Google · ensayo controlado aleatorizado · 2024 (ICSE 2025) | ~21 % menos tiempo por tarea con funciones de IA | 96 ingenieros; intervalo de confianza amplio |
| METR · ensayo controlado aleatorizado · jul 2025 | Con herramientas de IA y sin método, desarrolladores experimentados tardaron 19 % más; ellos creían ir 20 % más rápido | 16 desarrolladores, 246 tareas en sus propios repositorios |
Cifras de terceros, citadas como referencia de mercado; no son resultados de Jarvis Design. El estudio de METR muestra por qué importa el método: la herramienta sola no garantiza ahorro.
Las soluciones son combinaciones de referencia. En el diagnóstico definimos cuál aplica a tu caso y con qué alcance.
¿Cuál de estos problemas se parece más al tuyo?
Una conversación para revisar tu caso y elegir la solución y el alcance con los que conviene empezar.
javier@jarvis.design