Agente AI para automatizar el ciclo de vida de nuevas funcionalidades en una KB GeneXus

 

Introducción

La adopción de agentes inteligentes en los procesos de desarrollo de software está revolucionando la forma en que las tareas repetitivas, complejas o de largo plazo se gestionan en proyectos reales. Imaginemos un escenario en el que un Agente AI se integra con nuestra KB GeneXus y, a lo largo de varias semanas o meses, realiza todo el proceso de evolución controlada de una funcionalidad crítica.

En este post, describo un caso práctico sobre cómo este agente podría manejar de manera autónoma la implementación, testeo, despliegue progresivo y, eventualmente, el retiro seguro de una funcionalidad en producción, utilizando Feature Flags y pruebas automáticas. El ejemplo me gusta porque permite unificar en un flujo el trabajo de varios asistentes (el que hace programas, el que hace deploy, el que prueba, etc0 

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Caso de uso: Automatización inteligente de una nueva funcionalidad

Escenario:
Queremos incorporar una nueva forma de calcular precios en un sistema core, pero sin arriesgar la estabilidad del entorno productivo. Usaremos una Feature Flag para controlar la activación progresiva y aseguraremos calidad a través de pruebas automáticas en producción.

Paso 1: Recepción de la especificación y generación de código

• El agente AI recibe la especificación de la nueva funcionalidad (puede ser una descripción en lenguaje natural, un documento formal, o un issue en el backlog).

• Traduce esa especificación a lógica GeneXus (procedimientos, reglas, paneles, etc.).

• Integra el nuevo código en la KB, pero bajo el control de una Feature Flag (por ejemplo: Feature.NewPriceCalculation).

Paso 2: Diseño de casos de prueba automáticos

• El agente diseña y programa varios casos de prueba que cubren las ramas críticas de la nueva lógica. Aqui es fundamental la intervención humana para chequear que las pruebas estén bien diseñadas. En el caso de programas que reciben parámetros y devuelven algún resultado, puede ser mas fácil probar que hacer las llamadas con ambos programas devuelve el mismo resultado. En caso que tenga algún cambio en el entorno (por ejemplo, grabar en la base de datos o grabar archivos) es necesario pruebas mas rigurosas. 

• Estas pruebas están diseñadas para ejecutarse automáticamente en los ambientes de QA, staging y producción.

Paso 3: Despliegue paulatino y monitoreo

• La Feature Flag permite activar la nueva funcionalidad solo para un porcentaje controlado de usuarios o escenarios.

• El agente monitorea diariamente los resultados de las pruebas automáticas y analiza logs, errores y feedback de usuarios.

Paso 4: Gestión de rollback y mejora continua

• Si se detectan errores, el agente puede desactivar automáticamente la nueva lógica (gracias a la Feature Flag) y enviar un reporte de errores.

• Luego, intenta corregir la funcionalidad en base al análisis de los incidentes, reprogramando el ciclo de pruebas y despliegue.

• Este proceso se repite tantas veces como sea necesario hasta que las pruebas pasen de forma consistente.

Paso 5: Retiro del código viejo y limpieza de Feature Flags

• Cuando la nueva funcionalidad ha estado activa durante 3 meses sin errores ni incidentes relevantes, el agente propone la eliminación del código anterior y la Feature Flag asociada.

• Sugiere y/o ejecuta una refactorización para dejar la KB limpia y actualizada, eliminando deuda técnica.

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Beneficios de este enfoque

• Reducción de riesgo: El despliegue controlado y automatizado minimiza impactos negativos en producción.

• Aceleración del delivery: Automatizar el ciclo completo acorta tiempos y reduce la intervención humana.

• Mejora continua: El agente puede aprender de los errores y ajustar futuras implementaciones.

• Mantenimiento evolutivo: La eliminación programada de código obsoleto evita la acumulación de complejidad innecesaria.

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Conclusiones

La incorporación de agentes AI autónomos para gestionar el ciclo de vida de funcionalidades en GeneXus abre un nuevo paradigma en la productividad y calidad del desarrollo low-code. Automatizar desde la programación hasta la refactorización final permite que los equipos humanos se enfoquen en la innovación, dejando las tareas repetitivas y de control a la inteligencia artificial.

Por el momento, esto no es posible hacer en un cien por ciento, pero es algo que nos amos aproximando en forma acelerada. Cuando tengamos este tipo de ayudas, vamos a poder aumentar nuestra productividad, sustituyendo varias tareas repetitivas y que se prolongan en el tiempo.