Modernización de código legacy con IA.

El código legacy no es el problema. El problema es no entenderlo, no poder probarlo y no atreverse a tocarlo. Cuando se trabaja sin estrategia, cada cambio es un riesgo y cada mejora se pospone indefinidamente.

Este curso propone un enfoque práctico para modernizar sistemas reales en producción utilizando la inteligencia artificial como apoyo para el análisis, el refactoring y la toma de decisiones técnicas. Se abordan las fases clave del trabajo con legacy: comprender el sistema, proteger su comportamiento, eliminar bloqueos, ordenar responsabilidades, consolidar lo común y preparar el futuro.

El objetivo es pasar de temer el código heredado a trabajar con una metodología, donde la IA acelera el trabajo pero el criterio humano mantiene el control del diseño y la evolución del sistema.

Objetivos del curso

Al finalizar el curso, el alumno será capaz de:

Comprender y documentar el comportamiento real de sistemas legacy complejos.
Proteger el sistema con pruebas e2e para refactorizar con seguridad.
Eliminar bloqueos estructurales y aislar dependencias problemáticas u obsoletas.
Reorganizar el código en capas claras de responsabilidad.
Consolidar funcionalidad compartida en librerías comunes con intención y semántica.
Modernizar el código y preparar el sistema para evolución futura.

A quién va dirigido

Este curso está orientado a desarrolladores profesionales que:

Trabajan o han trabajado con código legacy en entornos reales de producción.
Necesitan refactorizar código existente sin reescrituras completas.
Buscan una estrategia práctica para evolucionar sistemas con seguridad.

Se asume experiencia programando con IA. Los ejemplos se escribirán en inglés.

Temario

1. Entender antes de tocar

- 1.1. Inventario funcional y flujos reales del sistema
- 1.2. Uso de IA para análisis y explicación de código legacy
- 1.3. Identificación de zonas críticas y código intocable

2. Congelar el comportamiento

- 2.1. Estrategia de pruebas E2E en sistemas legacy
- 2.2. Generación y ajuste de tests con ayuda de IA
- 2.3. Validación y estabilización del comportamiento existente

3. Eliminar bloqueos estructurales

- 3.1. Identificación de dependencias problemáticas y acoplamientos
- 3.2. Uso de adaptadores para aislar librerías obsoletas
- 3.3. Introducción de costuras para permitir el refactoring

4. Ordenar responsabilidades

- 4.1. Separación progresiva en capas de responsabilidad
- 4.2. Extracción de lógica de negocio sin rediseñar el sistema
- 4.3. Control de dependencias entre capas

5. Consolidar lo común

- 5.1. Detección de duplicidades reales
- 5.2. Extracción de funcionalidad compartida con intención
- 5.3. Diseño de librerías comunes con propósito claro

6. Modernizar y preparar el futuro

- 6.1. Actualización de versiones y dependencias
- 6.2. Modernización de sintaxis y estilo de código
- 6.3. Strangler Fig y otros patrones de evolución futura

Uso práctico de la IA durante el curso

La IA se utiliza durante todo el curso como instrumento metodológico, no como fin en sí mismo.

Se trabajará de forma práctica sobre:

Biblioteca de prompts orientados a comprensión de código legacy, generación de documentación y propuestas de refactor.
Reglas e instrucciones para guiar a la IA y evitar respuestas genéricas o peligrosas en contextos de producción.
Configuración y uso de agentes como asistentes de análisis y refactoring, manteniendo siempre el control humano.

Enfoque tecnológico agnóstico

El curso es agnóstico en cuanto a tecnologías de IA y frameworks de desarrollo. Los conceptos y técnicas son aplicables a cualquier stack moderno.

Las demostraciones se realizarán en Node con VSCode y GitHub Copilot.
Válidas para entornos como Java y C# con Cursor o Claude Code.

El foco está en el proceso, la metodología y el criterio técnico, no en un lenguaje ni herramienta concretos.

Propuesta de valor para la empresa

Mejora la mantenibilidad y la vida útil del software existente.
Aumenta la productividad de equipos senior en código heredado.
Sienta las bases para desarrollo a largo plazo asistido por IA.

Relación con la suite formativa inteligente

Programación Inteligente → Generación eficiente de código con IA.
Refactoring Inteligente → Modernización de código legacy con IA.
Arquitectura Inteligente → Diseño y evolución de aplicaciones con IA.

Este curso es el paso intermedio entre la metodología base y la arquitectura avanzada del itinerario formativo de ingeniería de software con IA.