Refactorización y Migraciones con AI: Transformación de Código más Inteligente a Escala

Hola a todos. Hoy quiero compartir cómo la IA es fundamental para cambiar las reglas del juego en la refactorización y las migraciones a gran escala. Ya no estamos hablando de un simple autocompletado. Estamos hablando de sistemas de IA que pueden analizar miles de archivos, entender dependencias complejas y automatizar transformaciones que anteriormente tomaban a los equipos meses, incluso años.

En los próximos 20 minutos, exploraremos cómo herramientas como GitHub, Copilot, OpenAI Codecs y otros marcos de migración especializados hacen que estas transformaciones complejas sean más rápidas, seguras y manejables. Y más importante aún, compartiré algunas lecciones del mundo real aprendidas de mi experiencia y les mostraré cómo equilibrar la automatización con la supervisión humana que sigue siendo esencial. Así que cuando escucho sobre refactorización con IA, siempre pienso en este tweet.

Nada de eso funcionó, pero vaya, fue hermoso. No, pero en serio, la idea de la refactorización con IA ha existido durante un tiempo, y los intentos anteriores eran torpes y propensos a errores, generando a menudo más trabajo del que ahorraban. Pero avanzando rápidamente hasta hoy, estamos viendo herramientas de IA que pueden manejar tareas complejas con una precisión impresionante. Así que hay un camino a seguir que exploraremos hoy.

Pero primero, un poco de contexto. Las migraciones de código a gran escala y los proyectos de refactorización son notoriamente difíciles. Los proyectos de modernización de sistemas heredados tienen más del 70% de tasa de fracaso. Es como más de dos softs. Y algunos ejemplos de esto son la transición de Facebook a React 16, arquitecturas que tomaron más de dos años. Y la investigación reciente de Google que mostró que las migraciones a gran escala tradicionalmente requieren cientos de años de ingeniería de software para completarse manualmente. Pero esto es lo que está cambiando. Google utilizó recientemente herramientas impulsadas por IA para reducir el tiempo de migración en un 50%, mientras que una IA generó el 74% de los cambios de código en más de 500 modificaciones. Y Reddit utilizó IA para detectar anti-patrones y refactorizar eficientemente en más de 2,000 repositorios. Estas no son solo historias de éxito aisladas. Representan un cambio fundamental en cómo abordamos la transformación en la nube. El desafío no es solo la escala. Es la complejidad.

Las aplicaciones modernas tienen gráficos de dependencia intrincados, lógica de negocio dispersa a través de múltiples capas y la presión constante de mantener la disponibilidad del servicio durante las transiciones. Las herramientas tradicionales como los analizadores estáticos y los scripts de repetición de carga simplemente no pueden manejar la comprensión contextual requerida para migraciones grandes y seguras. Así que esto es lo que cubriremos en los próximos 20 minutos. Uno es tipos de refactorización que la IA puede hacer con algunos ejemplos. Dos son herramientas de refactorización impulsadas por IA. Y tres, reglas esenciales para la refactorización impulsada por LLM.

Y cuatro, algunos pensamientos finales y recomendaciones. Así que, veamos cómo se puede usar la IA para tareas de refactorización. La IA sobresale en tres tipos críticos de refactorización a gran escala mediante métodos de mantenimiento previos. Primero, las migraciones de frameworks y lenguajes. La IA puede manejar transformaciones de sintaxis complejas, migraciones de API, e incluso conversiones entre lenguajes. Estamos viendo migraciones exitosas de Python a Python seq, transiciones de AngularJS a Angular, y actualizaciones de versión de Java que mantienen la integridad de la lógica de negocio mientras adoptan patrones modernos. Segundo, las transformaciones arquitectónicas. Es la capacidad más impresionante, descomponiendo monolitos en microservicios, instruyendo bibliotecas compartidas, y reestructurando para una mejor separación de preocupaciones. La IA puede analizar gráficos de llamadas, identificar límites, y sugerir estrategias de descomposición de bases de datos. Tercero, mejoras de rendimiento y seguridad. Las herramientas de IA pueden identificar cuellos de botella de rendimiento, sugerir mejoras algorítmicas, e incluso detectar vulnerabilidades de seguridad durante la refactorización. Son particularmente efectivas al reemplazar patrones ineficientes con alternativas optimizadas mientras preservan la funcionalidad. Entonces, ¿qué herramientas están disponibles hoy que pueden ayudarte con esta tarea compleja? La más prominente, por supuesto, es GPT-5 Codecs. Está específicamente optimizada para tareas complejas de ingeniería justa. No es solo tu herramienta básica de autocompletado. Puede operar de manera autónoma hasta 7 horas, manejando cambios en múltiples archivos que abarcan miles de líneas. En evaluación directa, GPT-5 Codecs logró más del 50% de precisión, en comparación con el 39% de los modelos estándar de GPT. Y está, por supuesto, GitHub Copilot. Ha evolucionado más allá de la asistencia a desarrolladores individuales. La versión empresarial ahora puede incluir capacidades de refactorización especializadas que entienden el contexto completo de tu base de código. Puede sugerir patrones arquitectónicos, identificar code smells en repositorios, y proponer mejoras sistemáticas. También hay herramientas de migración especializadas como, por ejemplo, SortGraph, agentes Aviator, y TwigFunction. Están construidas específicamente para transformaciones a gran escala. Los agentes Aviator, por ejemplo, actúan como un asistente de migración inteligente, encontrando referencias, entendiendo dependencias, y descomponiendo grandes transformaciones en partes manejables. Así que, antes de sumergirnos en ejemplos, establezcamos los principios fundamentales que separan las implementaciones exitosas de refactorización con IA de los desastres. Basado en la investigación de Google y las mejores prácticas de la industria, aquí hay algunas seis reglas innegociables. Y la primera es la obvia. Es preservar sobre todo el comportamiento. El código refactorizado debe comportarse de manera idéntica al original bajo todas las condiciones. Esto significa que se requieren pruebas de regresión exhaustivas, validación de casos extremos, y evaluación comparativa de rendimiento.

Si no puedes probar la equivalencia de comportamiento, no implementes el cambio. La regla dos trata sobre el contexto. Es clave. Y los LLMs necesitan un contexto extenso para tomar buenas decisiones de refactorización. Nunca pases solo una función o clase. Incluye archivos relacionados, dependencias, casos de prueba e incluso documentación. En la documentación de Google, su éxito provino de proporcionar hasta 50 archivos relacionados para una sola transformación. Cuanto más contexto proporciones, mejores sugerencias de refactorización.

La regla tres es implementar mecanismos de reintento inteligentes con aprendizaje. No esperes resultados perfectos en el primer intento. Construye bucles de reintento que aprendan de los fallos. Cuando un LLM comete un error, incluye esa información de error en el siguiente intento. El sistema de migración de Google utilizó indicaciones interactivas donde cada fallo informa al siguiente intento, mejorando dramáticamente las tasas de éxito. La regla cuatro es nunca confiar. Cada refactorización generada por IA debe pasar por múltiples puertas de validación, corrección sintáctica, corrección semántica y preservación de la lógica de negocio a través de pruebas de extremo a extremo y unitarias, y evaluación del impacto en el rendimiento a través de evaluación comparativa. Hasta el 76% de las sugerencias iniciales de refactorización de LLM pueden ser alucinaciones, por lo que la validación es absolutamente crucial.

La regla cinco es comenzar pequeño y escalar gradualmente. Comienza con componentes aislados de bajo riesgo. Extrae funciones simples antes de intentar transformaciones arquitectónicas. Esto construye confianza en ti y te ayuda a identificar casos extremos antes de abordar sistemas críticos. Y la regla final es documentar todo, la justificación, el proceso y los cambios. La refactorización con IA puede hacer cambios que no son inmediatamente obvios para los revisores humanos. Documenta por qué se necesitaba la refactorización, qué cambió la IA y cómo el nuevo código mejora el original. La documentación es crucial para el mantenimiento y la depuración.

código mejora el original. La documentación es crucial para el mantenimiento y la depuración. Las migraciones de frameworks representan uno de los escenarios de refactorización más desafiantes pero impactantes donde la IA realmente brilla. A diferencia de los simples intercambios de sintaxis, las migraciones de frameworks requieren comprensión de patrones arquitectónicos, relaciones de dependencia y sutiles diferencias de comportamiento entre los paradigmas antiguos y nuevos. Y es simplemente perfecto para la IA.

¿Por qué? Porque la IA sobresale en el reconocimiento de patrones y puede manejar simultáneamente múltiples reglas de transformación a través de miles de archivos. Donde los desarrolladores humanos podrían pasar por alto un caso extremo o simplemente aplicar patrones de migración de manera inconsistente, la IA mantiene una consistencia sistemática en toda la base de código. Un impacto real en el mundo es la migración de AngularJS a Angular.

Y tradicionalmente, pueden tomar de seis a 18 meses para aplicaciones empresariales. Con la asistencia de IA, el equipo puede completarlas en dos o cuatro meses mientras logra una mayor calidad de código con menos regresiones. Algunas capacidades clave de la IA son el reconocimiento de patrones.

Así que migración sin problemas de JS a JS con interfaz y definición adecuadas. Y migración probada para actualizaciones automáticas a conjuntos de pruebas que mantienen la cobertura de comportamiento. Así que déjame mostrarte una migración real de AngularJS a Angular. Este ejemplo demuestra cómo la IA identifica patrones de componentes y puede usar patrones de inyección de servicios, actualizar la sintaxis de superficie y mejorar el modelo de programación actual, tradicionalmente mientras mantiene la versión de negocio idéntica y adoptando TypeScript y patrones de análisis modernos.

Así que aquí tengo un repositorio legado de AngularJS entregado. Es una aplicación bastante pequeña. Como me gusta, obviamente no es un código de producción de nada que pueda mostrar, pero es algo que hice rápidamente para esta presentación. Y puedo mostrar cómo funciona ejecutando start y viendo lo que tenemos aquí. Así que es una aplicación bastante pequeña. Así que para usar esencialmente un directorio, puedes activar o desactivar usuarios, y simplemente hacer lo que sea, y previsualizar con sus datos. Así que vamos a mostrar cómo usando el contexto de GPT-5 se compila. Puedes migrarlo rápida y eficientemente desde el patrón de AngularJS.

Aquí tengo un prompt bastante completo que podemos usar y que debería hacer el truco. Puedes ver que tiene una declaración de misión, tiene todo el contexto y los requisitos, y tiene patrones de alcance que debe seguir y verificación de calidad y requisitos de salida. Así que siguiendo la regla sobre el contexto, agreguemos todo lo que tenemos aquí, que sería una carpeta SRC, y simplemente todos los archivos desde la raíz. Básicamente, solo deberíamos tener un paquete y eso debería ser más que suficiente. Y comencemos. Esto puede tomar bastante tiempo, así que probablemente solo cortaré hasta el punto donde obtuvimos el resultado. Después de menos de 30 minutos, estamos de vuelta. Y hizo un trabajo bastante impresionante. Ejecuta toda la aplicación de AngularJS a Angular y actualizó e incluso agregó las pruebas que están pasando. Obtuvo una nueva API y está funcionando. Así que vamos a ejecutarlo. Es un poco frustrante ejecutar un comando que estuvo ejecutándose durante bastante tiempo. Supongo que puede suceder, pero está funcionando y podemos ver que hace un trabajo bastante impresionante de simplemente hacer esta migración en esencialmente un comando, lo cual es impresionante. Y volvamos a la presentación. El siguiente es el desafío de complejidad. Las aplicaciones monolíticas grandes pueden tener miles de clases con gráficos de dependencia interactivos.

Los enfoques tradicionales de refactorización requieren análisis manual, identificación de límites de servicio y una planificación cuidadosa de la extracción. Los procesos son tanto incentivadores de tiempo como propensos a errores. Las herramientas modernas de IA pueden analizar bases de código completas simultáneamente, identificando patrones que abarcan múltiples módulos, comprendiendo los flujos de datos a través de capas, y reconociendo patrones de acoplamiento que indican límites de servicio óptimos. Algunos métricas de éxito empresarial son, por ejemplo, Pinterest que utilizó IA para dividir una única base de código Python en 200 microservicios, reduciendo los tiempos de implementación en un 70%. Shopify que utilizó extracción asistida por IA para su servicio de pago para reducir la complejidad del código y mejorar el rendimiento. Y Netflix que utilizó identificación de límites automatizada que ayudó a descomponer sistemas heredados con una precisión realmente alta.

Aquí hay un ejemplo práctico de cómo el contexto de GPT-5 puede ayudar a manejar escenarios de depuración de API. Este código representa un controlador empresarial típico con múltiples dependencias de autenticación, validación de captura, operación de base de datos y servicios externos. Aunque esto está simplificado para fines de demostración y de ninguna manera es código de producción, es algo que he usado durante bastante tiempo y puedes ver que no envejeció bien ya que tiene un problema bastante prevalente de antaño de tener una pila de condena de esencialmente cero callbacks. Es algo que podemos usar para una gran demostración aquí, ya que lo que podemos hacer es tener un prompt bastante simple, mucho más simple que el que usamos la última vez, y puedes ver que también estoy siguiendo la regla y estaba en ese contexto. Así que el objetivo aquí es refactorizar el componente y reemplazar async await por esos esencialmente la pila de callbacks.

Sería algo que puedes comenzar pequeño e idealmente la siguiente parte sería resolver el problema de callback e ir más allá con este componente y hacerlo en toda la base de código para que sea mucho más manejable. Pero para esta demostración solo haremos el de async await. Así que ejecutemos el comando y me pondré en contacto contigo cuando esté hecho. Y en menos de cinco minutos puedes ver que hizo un muy buen trabajo refactorizando el componente bastante complejo y usando las sintaxis de async await en él.

Puedes ver que nuestra principal estaba pasando las pruebas porque también tiene una batería de pruebas bastante completa que cubre todos los casos extremos y lo que hicimos esencialmente fue hacer una refactorización y luego intentó pasar por una batería de pruebas pero encontró un problema y es un ejemplo perfecto de intentar resolver el problema. Así que ha estado intentando ejecutar pruebas a través de diferentes escenarios y estoy bastante seguro de que en ese caso fue solo un problema terminal y después de intentarlo por un tiempo sugirió que sí, simplemente falla con el código 130 y puedes intentarlo manualmente. Intenté ejecutarlo manualmente y pasó. Así que en este caso, según nuestros estándares, es una finalización perfecta ya que seguimos todas las reglas y obtuvimos el resultado que esperábamos.

Comenzamos de a poco y obtuvimos nuestra refactorización. Ahora tenemos el esquema de los próximos pasos que seguiremos. Pero las refactorizaciones de IA más exitosas no son solo herramientas independientes. Están integradas en los pipelines de CI CD existentes. La integración proporciona varias capacidades críticas.

Por ejemplo, medidor de calidad automático. Estos son analizadores estáticos impulsados por IA que se ejecutan en los hooks de pre-commit detectando problemas antes de que lleguen a producción.

Herramientas como por ejemplo SORLD corrigen automáticamente las violaciones en el cubo mientras los linters especializados entienden patrones específicos del dominio y reglas de negocio. También pueden usarse para la refactorización continua. En lugar de solo un gran proyecto de migración de variantes, la IA te permite tener una mejora continua. Pequeños cambios de refactorización que se proponen, validan y despliegan como parte de los ciclos regulares de desarrollo.

Esto reduce riesgos y mantiene la continuidad del negocio. También son realmente excelentes para las pruebas y validación. La IA puede generar pruebas exhaustivas utilizadas para el código refactorizado, incluyendo casos extremos que los humanos podrían simplemente pasar por alto y esas pruebas validan que el código refactorizado se comporta de manera idéntica al original mientras mantiene los requisitos arquitectónicos.

Así que aquí hay un punto realmente crucial. La IA no reemplaza a los desarrolladores. Amplifica sus capacidades. Las implementaciones más exitosas mantienen una fuerte supervisión humana a lo largo de varios mecanismos.

Primero que nada está, por supuesto, el proceso de revisión. Cada cambio generado por IA debe pasar por revisión humana. Esto es un requisito, pero el enfoque cambia de escribir código a validar la lógica de negocio y las decisiones arquitectónicas. También hay una integración del conocimiento del dominio y las herramientas de IA necesitan tener un contexto sobre las reglas de negocio, requisitos de seguridad y restricciones organizacionales. El enfoque más efectivo implica entrenar a la IA en patrones específicos del proyecto y estándares de codificación y gestión de riesgos.

Implementar entornos de prueba específicamente para cambios generados por IA. Usar implementaciones actuales y procedimientos de retroceso automatizados. Mantener banderas de características y permitir la desactivación rápida de cambios problemáticos. Pero la refactorización de IA tampoco está exenta de desafíos. La IA puede alucinar importaciones o pasar por alto restricciones específicas del dominio.

Puede desordenar la lógica de negocio compleja y puede simplificarla o malinterpretarla. Los puntos de integración entre sistemas requieren una cuidadosa validación humana y también hay algunos desafíos organizacionales. Los equipos necesitan ser capacitados en flujos de trabajo asistidos por IA. Los procesos de revisión de código deben adaptarse para evaluar los nuevos cambios generados por IA y hay una resistencia cultural a confiar en las transformaciones automatizadas, lo cual puedo entender completamente.