Haciendo que el Código Antiguo Sea Nuevo Otra Vez con IA
EL CLIENTE
Una institución financiera líder en México, que ofrece una amplia gama de productos y servicios financieros, incluyendo banca minorista, banca corporativa, banca de inversión y seguros.
CONTEXTO Y DESAFÍOS
Para mitigar riesgos y asegurar la estabilidad, las instituciones financieras deben contar con tecnología actualizada que cumpla con los requisitos regulatorios. La intranet de Recursos Humanos del cliente, que alberga más de 100 servicios para empleados, requería actualizaciones significativas para alinearse con los estándares tecnológicos y regulatorios actuales. El sistema heredado de 20 años estaba creando múltiples desafíos, incluyendo problemas de rendimiento persistentes, una mala experiencia de usuario y un mantenimiento costoso. Para superar estos desafíos rápidamente, el cliente buscó un socio que actualizara el sistema, redujera las vulnerabilidades de seguridad y mejorara la experiencia interna del usuario.
SOLUCIÓN
Stefanini aprovechó el poder de la inteligencia artificial para actualizar el sistema, migrando código heredado más rápido, con mayor precisión y a un menor costo, que lo que los desarrolladores humanos podrían proporcionar por sí solos. Nuestra plataforma propietaria SAI APP descubrió y tradujo código obsoleto, mientras también generaba documentación y aceleraba los procesos de control de calidad con menos defectos en las pruebas. El resultado final fue una intranet modernizada y segura que permitió a los empleados llevar a cabo transacciones esenciales de Recursos Humanos en línea de manera segura y sencilla.
RESULTADOS
- Reducción del riesgo de brechas costosas en un 50% mediante la incorporación de medidas de seguridad robustas como cifrado, actualizaciones regulares y cumplimiento de estándares de la industria.
- Mejora de la experiencia y satisfacción del usuario a través de procesos optimizados que permiten a los empleados realizar transacciones de Recursos Humanos de forma sencilla y segura en línea.
- 50% Mejora significativa en los tiempos de conversión de código, acelerando el proceso de migración entre un 40% y un 50%