Modernizar un entorno SAP implica mucho más que migrar sistemas. Las empresas deben revisar grandes volúmenes de código personalizado, adaptar aplicaciones a nuevas arquitecturas, reconstruir interfaces y validar que la lógica de negocio se mantenga intacta durante el proceso. A esto se suma la necesidad de avanzar hacia tecnologías más modernas ante el próximo fin del soporte estándar de algunas soluciones SAP on-premises. En este contexto, la inteligencia artificial puede ayudar a automatizar parte de estas tareas y reducir la carga de trabajo asociada con procesos de modernización que tradicionalmente han requerido importantes recursos especializados.
Kiro, el agente de ingeniería impulsado por inteligencia artificial de AWS, está diseñado para ayudar a las empresas a desarrollar software listo para producción y trabajar con grandes bases de código mediante agentes capaces de ejecutar tareas en paralelo. Esta capacidad resulta especialmente relevante para proyectos complejos e intensivos en recursos, como las modernizaciones de SAP. A través de agentes de ejemplo basados en Kiro, clientes y socios pueden acelerar la modernización y el despliegue de programas personalizados de SAP Advanced Business Application Programming (SAP ABAP), SAP Business Warehouse (SAP BW) y SAP Process Integration / SAP Process Orchestration (SAP PI/PO) en AWS.
SAP concentra algunos de los procesos de negocio y datos más críticos de las organizaciones. Los programas personalizados de SAP ABAP soportan procesos clave como finanzas, gestión de pedidos y operaciones de la cadena de suministro; SAP BW sustenta los reportes y análisis utilizados para la planificación y la toma de decisiones; y SAP PI/PO conecta SAP con sistemas externos, socios comerciales y aplicaciones. La modernización manual de estas cargas de trabajo puede convertir estos proyectos en procesos complejos y de alto consumo de tiempo y recursos. Además, ante el próximo fin del soporte estándar de SAP BW, SAP PI/PO y SAP ERP Central Component (SAP ECC) on-premises, las organizaciones necesitan avanzar hacia arquitecturas y tecnologías más modernas.
Los agentes de ejemplo basados en Kiro permiten abordar estos procesos a escala. Con un solo prompt, pueden modernizar miles de líneas de código SAP ABAP o cientos de interfaces de middleware. En una prueba interna, AWS demostró que estos agentes pueden automatizar distintas etapas de la modernización de código ABAP brownfield, incluyendo análisis, conversión y pruebas unitarias, y reducir el esfuerzo hasta en un 87%.
Clientes y socios aplican IA a la modernización de SAP
Clientes de distintas industrias ya han evaluado el potencial de estos agentes. Rolando Sabatino, Ingeniero Senior de Software en Toyota Chile, utilizó uno de los agentes para analizar y documentar cientos de objetos ABAP personalizados, identificar código obsoleto y simplificar el alcance de su migración. Por su parte, Alex Kakhanovich, Arquitecto Empresarial de SAP en Adobe, evaluó Kiro antes de una migración RISE de gran escala y señaló: «Esto nos ayudará a realizar la remediación en tiempo récord».
Los socios también están incorporando los agentes de ejemplo en sus herramientas y servicios de migración. Accenture, Capgemini, Deloitte, DXC, Kyndryl, NTT Data Global Solutions y otros socios con competencia en SAP de AWS están aprovechando estas capacidades para ayudar a acelerar los procesos de modernización de sus clientes.
NTT Data Global Solutions, por ejemplo, reportó una reducción de hasta el 95% en el esfuerzo de conversión de ABAP como parte de su nuevo servicio de migración Neo i-KOU.
Gianluca Simeone, CTIO Global de SAP en Capgemini, afirmó: «Junto con AWS, estamos ayudando a las organizaciones a simplificar y acelerar sus procesos de transformación de SAP, permitiéndoles obtener valor de negocio más rápido y con mayor confianza. Nuestro nuevo Smart Integration AI Agent, construido aprovechando los agentes de ejemplo de Kiro, puede acelerar los ciclos de análisis a construcción de integraciones entre un 40 y 60%, al mismo tiempo que fortalece la calidad, la gobernanza y la confianza a escala».
Por su parte, Bhanu Saxena, Líder Global de SAP en AWS de Deloitte, señaló: «En colaboración con AWS, estamos introduciendo enfoques de migración agénticos impulsados por Kiro para empresas que migran de SAP PO/PI a SAP BTP Integration Suite. Kiro es un acelerador para modernizar hacia una arquitectura de integración preparada para el futuro, demostrando una reducción en el esfuerzo de migración y los plazos de entrega».
Casos de uso de los agentes de ejemplo
Los agentes de ejemplo basados en Kiro pueden utilizarse para acelerar distintas etapas de la modernización y migración de SAP, entre ellas:
- Actualizar código ABAP para SAP S/4HANA: convertir código ABAP de sistemas SAP ECC para hacerlo compatible con SAP S/4HANA. Un solo prompt permite convertir cientos de objetos ABAP de manera masiva.
- Refactorizar ABAP hacia Clean Core: automatizar la refactorización de código SAP ABAP de acuerdo con el Modelo de Extensibilidad Clean Core de SAP y modernizar código personalizado para utilizar APIs estándar de SAP.
- Modernizar SAP PI/PO hacia SAP BTP: convertir interfaces de SAP PI/PO a SAP BTP Integration Suite en minutos y acelerar la modernización de interfaces de middleware antes del fin del soporte estándar de SAP PI/PO, previsto para diciembre de 2027.
- Modernizar SAP Business Warehouse hacia SAP Datasphere: migrar cargas de trabajo de SAP BW a SAP Datasphere en Business Data Cloud (BDC), reduciendo procesos que tradicionalmente podían tomar meses a periodos de horas, según el caso de uso.
- Generar especificaciones funcionales y técnicas: analizar código y configuraciones existentes para generar documentación, requisitos de negocio y especificaciones técnicas, y utilizar IA para mantenerlos actualizados.
- Automatizar pruebas unitarias: automatizar la creación y ejecución de pruebas unitarias para validar la integridad de la lógica de negocio. Los agentes utilizan pruebas antes y después de la conversión del código para mejorar la calidad y reducir el riesgo de errores generados por IA.
Mecanismos para mejorar la precisión
Los agentes de ejemplo incorporan mecanismos diseñados para mejorar la precisión del código generado y preservar la lógica de negocio. Archivos de configuración personalizables con más de 80 reglas predefinidas permiten aplicar estándares de codificación, seguridad y documentación, mientras que las pruebas unitarias validan la lógica de negocio antes y después de la conversión.
Los agentes también están diseñados para identificar y recuperar el código ABAP dependiente y sus bibliotecas, proporcionando a Kiro un contexto más completo para preservar las relaciones entre componentes y reducir el riesgo de errores. Además, incorporan historial de conversaciones y registro de decisiones para facilitar la transparencia y la auditabilidad de los procesos.
Equipos de auditoría de clientes han señalado que estos registros pueden superar los estándares de documentación que normalmente se mantienen de forma manual.
