Rescate de software con IA

Convertir un prototipo hecho con IA en un sistema que se pueda operar

La IA puede producir una primera versión muy rápido. El problema aparece cuando nadie puede explicar qué depende de qué, los datos cambian sin control o cada corrección rompe otra parte. Rescatar el proyecto implica entenderlo antes de seguir agregando código.

Señales

Cuándo conviene mirar este problema

  • El sistema funciona en una demo pero falla con datos o usuarios reales.
  • No está claro qué variables, servicios o permisos necesita producción.
  • Hay funcionalidades duplicadas y archivos que resuelven lo mismo de formas distintas.
  • Cada conversación con la IA modifica más código del esperado.
  • No existen pruebas, migraciones confiables ni una forma repetible de desplegar.

Encaje

Para quién es y para quién no

Es una buena opción si…

  • Prototipos con usuarios o una necesidad comercial ya validada.
  • Equipos que pueden entregar repositorio, accesos técnicos y contexto del negocio.
  • Proyectos donde estabilizar el núcleo es más importante que sumar pantallas nuevas.

No es la opción indicada si…

  • Repositorios sin autorización de sus propietarios o sin acceso a dependencias esenciales.
  • Proyectos que buscan ocultar problemas de seguridad para publicar más rápido.
  • Pedidos de garantizar una fecha o costo antes de inspeccionar el estado real.

Proceso

Cómo se trabaja

  1. 01

    Congelar el riesgo

    Identifico datos sensibles, credenciales, despliegues activos y cambios que no deberían continuar hasta entender su impacto.

  2. 02

    Auditar con evidencia

    Ejecuto el proyecto, reviso arquitectura, dependencias, datos y seguridad, y documento problemas reproducibles en orden de impacto.

  3. 03

    Decidir rescate o reconstrucción parcial

    No todo código generado debe descartarse. Se conserva lo que tiene una base verificable y se reemplaza sólo lo que impide operar o evolucionar con seguridad.

  4. 04

    Estabilizar y publicar

    Agrego validaciones, pruebas, migraciones y un despliegue repetible antes de retomar nuevas funcionalidades.

Entregables

Qué queda al terminar una etapa

  • Diagnóstico priorizado con evidencia y riesgos.
  • Decisión explícita sobre qué conservar, corregir o reemplazar.
  • Credenciales y configuración separadas del código.
  • Pruebas sobre los flujos críticos y migraciones reproducibles.
  • Procedimiento de build, deploy, rollback y mantenimiento.

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Preguntas frecuentes

Antes de empezar

¿Vas a reescribir todo el proyecto?

No por defecto. Primero se determina qué código tiene pruebas o comportamiento confiable. Reescribir sin diagnóstico puede eliminar valor y crear problemas nuevos.

¿Se puede seguir usando IA después del rescate?

Sí, pero con contexto, límites y verificaciones. La IA puede acelerar cambios cuando conoce la arquitectura, los comandos de calidad y las áreas que requieren aprobación humana.

¿Podés estimar sin ver el repositorio?

Sólo un rango muy general. La primera estimación útil aparece después de reproducir el sistema y revisar dependencias, datos, seguridad y estado del despliegue.

Primer paso

Podemos empezar por una conversación concreta.

Contame qué construiste, dónde está ejecutándose y cuál es el problema más urgente.

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