Plataforma Agentic AI para SAP

La realidad de los centros de datos y los departamentos de TI de los actuales clientes de SAP se asemeja a menudo a una excavación arqueológica en la que se ha acumulado durante décadas una enorme red de problemas técnicos heredados. En la época dorada de los sistemas R/3 y ECC 6.0, el lenguaje de programación Abap ofrecía a las empresas una libertad arquitectónica ilimitada, permitiéndoles profundizar en el código estándar del software ERP de SAP y adaptar el sistema con precisión a sus procesos empresariales individuales mediante programas Z, modificaciones y desarrollos propios muy específicos.

Lo que fue celebrado por directivos, CIO y miembros del consejo de administración de CCC como una ventaja competitiva para destacar en el mercado global se ha convertido en un legado plomizo y tóxico ante la imparable transformación digital y la proximidad del fin del mantenimiento de los antiguos sistemas SAP. Estos monolitos de SAP, históricamente crecidos, están intercalados con millones de líneas de código específico del cliente, hasta un ochenta por ciento del cual ya no se utiliza en las operaciones cotidianas, pero sigue causando inmensos costes de mantenimiento, pone en peligro la estabilidad del sistema y alberga graves riesgos de seguridad. El cambio obligatorio a la nueva generación de ERP basada en memoria SAP S/4 Hana y la dirección estratégica asociada hacia la nube requieren ahora un cambio radical de paradigma que plantea a los responsables de TI retos financieros, técnicos y organizativos. En este tenso entorno de mercado, el grupo de software SAP ha proclamado una nueva doctrina de desarrollo que domina todo el mercado bajo el término „Clean Core“ y está obligando a los clientes a replantearse fundamentalmente sus arquitecturas de TI que han evolucionado durante décadas.

„Los entornos SAP nunca están acabados“, explica el profesor Alexander Zeier, coinventor de la base de datos SAP Hana y cofundador de Nova Intelligence. Requisitos normativos, nuevos modelos de negocio, mejoras funcionales, cambios de versión... la cuestión de cómo mantener el código personalizado limpio, mantenible y cercano al estándar no se plantea una vez, sino continuamente, cada trimestre, durante años. „Nova está diseñada precisamente para este ciclo de vida: como plataforma permanente para el análisis, la documentación, la evaluación de la adecuación al estándar, la gobernanza del núcleo limpio, el nuevo desarrollo y la optimización continua“, subraya Zeier y afirma: „Si sólo utiliza Nova para la migración, sólo está utilizando una fracción de ella: la plataforma acompaña al código personalizado desde el análisis hasta la modernización y el nuevo desarrollo“. Esto también se refleja en nuestros cálculos del ROI de PAC. En el escenario de migración pura y con el desarrollo continuo del entorno S/4, ya podemos demostrar valores de ROI. Si se combinan ambos escenarios, se obtienen valores de ROI de alrededor del 1400 por ciento en un escenario de despliegue ejemplar con alrededor de 100.000 objetos de código personalizados. No se trata de un ROI de proyecto. Se trata de una ventaja económica estructural a largo plazo".“

«Los entornos SAP cambian constantemente. Nova está diseñada precisamente para este ciclo de vida: como una plataforma de IA agéntica para el análisis, la gobernanza de núcleo limpio, el nuevo desarrollo y la optimización continua. gobernanza de núcleo limpio.“

Prof. Dr. Alexander Zeier,
Co-inventor de SAP Hana y
Nova Científico Jefe

El concepto de núcleo limpio es alabado incansablemente por los estrategas de marketing de SAP como la última promesa de salvación para el futuro de la TI corporativa, pero para muchos clientes actuales de SAP representa un requisito de transformación de gran alcance, cuyo reto reside menos en la imagen objetivo que en la viabilidad práctica. Esencialmente, la estrategia de núcleo limpio significa que el núcleo ERP digital de S/4 debe permanecer absolutamente puro e intacto; cualquier modificación directa del código estándar, acceso no autorizado a la base de datos o intervenciones en profundidad en el antiguo espacio de nombres Z están estrictamente prohibidos. Las intervenciones en profundidad en el clásico espacio de nombres Z se sustituyen por el moderno modelo Abap Cloud.

La filosofía que subyace a Clean Core pretende que el software requiera poco mantenimiento gracias a la estandarización, garantizar actualizaciones automáticas y sin problemas en la nube y mantener el sistema lo suficientemente ágil como para absorber sin problemas las nuevas innovaciones, especialmente en el campo de la inteligencia artificial. Las intervenciones en profundidad en el espacio de nombres clásico Z se están sustituyendo por el moderno modelo Abap en la nube. Como alternativa, las denominadas ampliaciones on-stack sólo se permiten a través del modelo Abap Cloud altamente regulado -conocido en la comunidad como steampunk- y a través de API (Application Programming Interfaces) publicadas oficialmente y estables a la actualización. Para los clientes actuales de SAP, esto requiere una reorganización fundamental de los procesos empresariales y las arquitecturas de sistemas existentes.

La dura realidad de la transformación clean-core en relación con un enfoque de conversión brownfield, greenfield o S/4 selectivo obliga a un gigantesco proyecto de refactorización en el que todo el inventario de código histórico debe analizarse minuciosamente, limpiarse y, en muchos casos, reescribirse por completo, lo que supone una enorme carga para los departamentos de TI, crónicamente sobrecargados en términos de personal y finanzas. Los clientes actuales de SAP también deben tener en cuenta que negarse a seguir estos principios de núcleo limpio conducirá inevitablemente a un callejón sin salida técnico.

La hoja de ruta para una conversión a S/4 ha incluido hasta ahora brownfield, greenfield y un enfoque de datos selectivos. ¿Es Cleanfield -derivado de Clean Core- un término adecuado para otro enfoque? „Sí“, responde el profesor Zeier en la entrevista de E3. „Y describe con precisión lo que es prácticamente posible por primera vez con Nova“. Brownfield es rápido y atractivo a corto plazo, pero transfiere legados técnicos al nuevo mundo. Greenfield promete el entorno de destino arquitectónicamente más limpio, pero a menudo fracasa en la práctica debido a los costes, la presión del tiempo y el hecho de que la lógica de diferenciación crítica para el negocio primero debe ser plenamente comprendida y luego reconstruida manualmente. „Cleanfield describe el enfoque de implementación operativa para realizar la imagen de destino de núcleo limpio de forma estructurada y escalable“, define Emma Qian, Directora Ejecutiva (CEO) de Nova, y explica: „El paisaje existente no se adopta simplemente ni se descarta de forma generalizada. Al contrario, se analiza sistemáticamente: ¿Qué está obsoleto? ¿Qué cubre ya la norma SAP? ¿Cuál es la lógica empresarial genuina y diferenciadora que hay que volver a desarrollar en línea con Clean Core?“.“

„El resultado de Cleanfield es un sistema S/4 ágil, estandarizado y actualizable desde el principio, sin perder ninguna función relevante para la empresa“, afirma Emma Qian, directora general de Nova, y subraya: „Cleanfield no es un término de marketing. Es la descripción de un método que no sería realizable de esta forma sin Nova“.“

Brownfield significa inevitablemente que el inmenso potencial técnico de la base de datos en memoria Hana no se aprovecha al máximo. Según Alexander Zeier, coinventor de Hana, un „lift-and-shift“ es técnicamente factible, pero sería la decisión más costosa que una empresa podría tomar en un proyecto S/4. "Porque significaría adoptar exactamente lo que S/4 Hana se supone que supera: décadas de legado técnico. "Porque significaría adoptar exactamente lo que se supone que S/4 Hana debe superar: décadas de legado técnico, desarrollos internos mal documentados y patrones de arquitectura obsoletos", explica el profesor Zeier. En su día codesarrolló la base de datos HANA con el profesor Hasso Plattner en el Instituto HPI de la Universidad de Potsdam.

Código personalizado frente a estándar

„De lo que nuestros clientes se dan cuenta una y otra vez en la práctica: Una gran parte del inventario de código personalizado ya no se utiliza activamente o podría cubrirse con funciones estándar de SAP, sin necesidad de desarrollo interno“, afirma Sam Yang, cofundador de Nova Intelligence, al describir la situación actual en la comunidad SAP. Con un lift-and-shift, los clientes existentes de SAP transfieren todo el lastre al nuevo mundo y siguen pagando por ello durante años en forma de un esfuerzo de mantenimiento innecesariamente mayor, un mayor esfuerzo de pruebas con cada cambio de versión y una implementación significativamente más lenta de las innovaciones. „La migración a S/4 Hana es quizá una oportunidad única para limpiar inteligentemente este inventario. Quien la desaproveche con un lifting técnico se arrepentirá a medio plazo“, subraya Sam Yang con rotundidad en el debate del E3.

En el lado diametralmente opuesto se encuentra el enfoque greenfield, que propaga una nueva implementación sin concesiones del software SAP en un emplazamiento greenfield. Nova Intelligence entra en este campo de tensión entre el legado brownfield y el reinicio greenfield, a menudo costoso, con su enfoque cleanfield, un método de migración superior que solo es posible gracias a la plataforma agentic AI de Nova y que además acompaña al código personalizado durante todo su ciclo de vida. Nova Intelligence está respaldada por mentes excepcionales en la industria de TI, sobre todo Alexander Zeier, que inventó la disruptiva base de datos en memoria SAP Hana junto con Hasso Plattner y, por lo tanto, tiene un profundo conocimiento sin precedentes del ADN arquitectónico de SAP, y Emma Qian, antigua investigadora de IA en Google DeepMind, que aporta a la empresa conocimientos de vanguardia en el campo de la inteligencia artificial.

„Nova no se posiciona como competidor de la plataforma tecnológica propia de SAP, sino como complemento”.”

Emma Qian,
Fundador,
Nova Inteligencia

„Como coinventor de SAP Hana y como alguien que trabajó durante muchos años como CTO de la unidad SAP en Accenture, conozco el problema desde ambos lados: Ayudé a sentar las bases tecnológicas de S/4 Hana - y experimenté de primera mano lo profunda y obstinadamente arraigado que está el problema del código personalizado cultivado en las grandes organizaciones SAP“, dice el profesor Alexander Zeier, describiendo su motivación. Según Alexander Zeier, científico jefe de Nova Intelligence, la constatación decisiva fue: „Este problema no puede resolverse con herramientas tradicionales porque no es un problema puramente técnico, sino semántico. El código personalizado no es sólo código: es conocimiento corporativo solidificado que lleva décadas almacenado en líneas de programa y que casi nadie entiende en su totalidad“.“

„El momento en que Nova se hizo factible para mí fue cuando me di cuenta de que los grandes modelos lingüísticos habían alcanzado un nivel de madurez en los últimos dos años que hacía posible por primera vez aprovechar precisamente esta semántica utilizando máquinas“, dice Alexander Zeier, explicando la historia de Nova Intelligence. „Mi cofundadora Emma Qian aporta esta excelencia en IA directamente desde Google DeepMind, Sam Yang la profundidad de ingeniería. La combinación de los conocimientos más profundos disponibles sobre la arquitectura SAP y la tecnología de IA agéntica más avanzada: eso es Nova. Y no hay otra combinación igual“.“

Cleanfield con IA agéntica

Nova Intelligence es una plataforma de IA basada en agentes para SAP que cubre una amplia gama de áreas de aplicación a lo largo de todo el ciclo de vida del código personalizado. En vista de la fecha límite de migración de 2030, la transformación de S/4HANA es actualmente el campo de aplicación más urgente - y aquí es precisamente donde entra en juego el enfoque Cleanfield desarrollado por Nova como método de migración superior que sólo puede realizarse con la plataforma de IA agéntica de Nova. Cleanfield combina las ventajas pragmáticas de brownfield con la calidad arquitectónica de greenfield: el paisaje SAP existente, históricamente evolucionado, no se copia ciegamente en el nuevo mundo ni se descarta en general. En su lugar, los agentes autónomos de IA analizan todo el inventario de código personalizado de forma sistemática, semántica y estructural, eliminan el código superfluo u obsoleto, maximizan el uso del estándar SAP y sólo recrean aquellos artefactos de software que representan una auténtica lógica empresarial de valor añadido, de forma compatible con Clean Core en la nueva arquitectura de destino.

Sin código abap en ChatGPT

„La diferencia estriba en la profundidad a la que puede llegar la IA“, explica Zeier. Hoy en día, prácticamente cualquiera puede insertar código Abap en ChatGPT o Claude y obtener de vuelta una sugerencia útil. Esto es exactamente lo que la conversión asistida por IA es en esencia: una versión ligeramente mejor empaquetada de este patrón de interacción. Los copilotos de IA tradicionales proporcionan un apoyo selectivo con análisis y sugerencias; Nova, en cambio, lleva a cabo todo el proceso, desde el análisis y la toma de decisiones hasta la implementación de principio a fin. „Pero todo lo que realmente cuenta -entender la lógica empresarial detrás del código, determinar si el estándar SAP ya lo cubre, rastrear las dependencias en todo el sistema, reconstruirlo limpiamente, probarlo y llevarlo a un transporte- sigue siendo trabajo manual“, sabe Alexander Zeier por sus observaciones en la comunidad SAP.

«Nuestra plataforma no sólo entiende Abap, sino también la arquitectura de S/4 y la lógica de la Plataforma Tecnológica Empresarial..“

Sam Yang,
Cofundador,
Nova Inteligencia

„Nova tiene una estructura arquitectónica diferente“, subraya la CEO Emma Qian y su colega Sam Yang añade en la entrevista del E3: „Hemos creado la infraestructura que permite a los agentes de IA trabajar de forma eficaz, segura y fiable en todo el sistema SAP. Para nosotros, estos son los componentes básicos. Marcan la diferencia entre una IA que puede hablar de SAP y una IA que puede trabajar realmente en SAP“.“

Zeier, científico jefe de Nova, explica lo que esto significa en términos prácticos: „Puedes encomendar a Nova una tarea amplia -por ejemplo, ‚ayúdame a entender cómo funciona nuestro procesamiento de pedidos y si seguimos necesitando estas mejoras específicas para el cliente‘- y Nova puede realizarla realmente“. La plataforma examina el sistema, rastrea los programas y dependencias pertinentes, los evalúa con respecto a la norma SAP y vuelve con una respuesta sustantiva. „Con un asistente de código, primero tendrías que saber tú mismo qué programas mirar, qué líneas cuestionar y qué API comprobar. Nova puede hacer esto y muchas otras tareas de principio a fin“, subraya Sam Yang con rotundidad en la entrevista del E3. El mercado informático está inundado de modelos de IA generativa como ChatGPT, Claude o Gemini, y los desarrolladores pueden copiar un fragmento de código Abap en un chatbot de este tipo para generar una sugerencia de corrección sintáctica o modernización. Sin embargo, esta forma de conversión de código asistida por IA sólo araña la superficie absoluta del problema y sigue siendo un proceso manual, tedioso y propenso a errores en su esencia. Un modelo de lenguaje genérico, por muy potente que sea en la comprensión general de textos, está abocado al fracaso en el mundo altamente complejo y propietario de SAP, ya que SAP no es un sistema informático genérico. El ecosistema SAP se caracteriza por mecanismos de transporte específicos que han evolucionado durante décadas, una lógica de autorización única, paradigmas de desarrollo propietarios y una profunda y confusa dependencia contextual entre miles y miles de tablas, interfaces y objetos empresariales. Si no se comprenden estas estructuras entrelazadas desde la base, es imposible generar un código de software que sea ejecutable, seguro, estable en las actualizaciones y, sobre todo, compatible con un núcleo limpio en un entorno S/4 o BTP. Nova Intelligence difiere radicalmente de esto, ya que fue diseñado arquitectónicamente desde el principio exclusivamente para este contexto específico de SAP.

Principios de arquitectura de S/4

Nova no actúa como un chatbot pasivo a la espera de indicaciones aisladas, sino como un socio arquitectónico autónomo. Sam Yang: „Nuestra plataforma no sólo entiende la sintaxis de Abap, sino también los principios arquitectónicos de S/4 Hana, los modelos de extensión de Abap Cloud y Rap (Abap RESTful Application Programming Model), la lógica de integración de la Business Technology Platform. Y sabe cuándo qué tecnología es la respuesta correcta. Esto permite tomar decisiones que un asistente de codificación genérico simplemente no puede tomar: ¿Es esta extensión una auténtica diferenciación, o hace tiempo que está incluida en el estándar? ¿Puede reconstruirse para ajustarse a Clean Core y, en caso afirmativo, cómo? Precisamente esta inteligencia en la toma de decisiones es la palanca económica“.“

La excelencia operativa y el inestimable valor de Nova Intelligence se despliegan en un proceso de tres pasos que llega a la raíz del problema de la deuda técnica, empezando por el componente del módulo AI Code Intelligence. En la mayoría de las empresas, existe una alarmante falta de transparencia sobre el estado real y la utilización del código personalizado. Nova no sólo analiza estáticamente este crecimiento incontrolado, sino que también captura la lógica de ejecución semántica y la intención empresarial oculta tras el código y traduce estos hallazgos en una documentación estructurada y detallada que se corresponde con el nivel de una especificación profesional.

La nueva base del conocimiento

El segundo bloque de construcción, „AI Fit-to-Standard“, que representa la mayor palanca económica de toda la transformación de SAP, opera sobre „AI Code Intelligence“, la base de conocimientos de nueva creación. Los agentes de IA comparan de forma sistemática e infalible la lógica empresarial reconstruida con las capacidades actuales del estándar S/4. La IA agenética identifica con precisión analítica los fragmentos de código obsoletos o cuya función puede cubrir ahora el estándar SAP de forma inmediata, y formula recomendaciones fundadas para la eliminación rigurosa de este lastre.

Por último, el componente „AI Build“ entra en acción para las extensiones indispensables que garantizan la diferenciación competitiva. Nova no se limita a generar fragmentos de código abstracto, sino que desarrolla de forma totalmente automática un código completamente nuevo y compatible con el núcleo limpio, que respeta la clara separación entre el núcleo intocable de SAP y la capa de extensión flexible. La plataforma domina toda la gama de la arquitectura SAP moderna: genera extensiones on-stack en Abap Cloud (steampunk embebido) o construye aplicaciones side-by-side desacopladas para la Business Technology Platform (SAP BTP) utilizando el Cloud Application Programming Model (Cap) en Node.js o Java.

„Nova aprende constantemente“, dice Emma Qian, Directora General, al describir el enfoque de la empresa. „Pero no de la forma que se suele imaginar. No entrenamos ni afinamos modelos a partir de los datos de los clientes. En su lugar, construimos un núcleo de conocimiento estructurado y específico del cliente que crece con cada interacción.“ En Nova, los conocimientos de los agentes son unidades de conocimiento modulares, es decir, patrones de arquitectura, convenciones de nomenclatura, normas de documentación, API validadas, así como decisiones tomadas y su justificación. „Estos conocimientos son persistentes, pueden compartirse dentro del equipo y se perfeccionan continuamente“, añade Sam Yang.

„El efecto acumulativo es considerable“, afirma Alexander Zeier, conocedor de proyectos piloto de éxito. „El primer día, Nova ya conoce a fondo el estándar SAP. Al cabo de tres meses, Nova también conoce su entorno: sus procesos empresariales, las mejores prácticas y las decisiones de arquitectura. Al cabo de doce meses, Nova ha adquirido conocimientos institucionales que antes estaban en manos de unas pocas personas clave.“

La importancia a largo plazo del sistema Agentic AI de Nova para los clientes actuales de SAP no puede sobrestimarse, ya que va mucho más allá de la gestión de una migración puntual a S/4. Cualquiera que cometa el error de considerar Nova simplemente como un proyecto de conversión temporal no reconoce en absoluto el valor profundo y sostenible de esta tecnología. Los entornos SAP nunca son un producto final estático; son sistemas vivos y dinámicos que están sujetos a constantes ajustes normativos, nuevos requisitos empresariales, innovaciones técnicas y cambios regulares en las versiones.

Para directores de informática y de CCoE

Nova permite a los CIO y a los responsables de los Centros de Experiencia del Cliente (CCoE) dejar de soportar pasivamente su inventario de código personalizado como un riesgo incalculable, y gestionarlo de forma activa, transparente y económica. La función de guardián permanente de los agentes de IA garantiza que el sistema SAP se mantenga permanentemente ágil, estandarizado y totalmente actualizable incluso después de la exitosa introducción de S/4 Hana, haciendo que el famoso fenómeno de la contaminación progresiva del sistema a través de desarrollos personalizados incontrolados sea cosa del pasado.

La pregunta „¿Cuántas plataformas necesita un cliente SAP existente?“ está justificada porque muchos CIO tienen la sensación de que cada nueva generación de tecnología significa otra plataforma, afirma Alexander Zeier en la entrevista del E3. „Nova no está diseñada deliberadamente como otra plataforma en el sentido clásico, sino como una capa de inteligencia sobre lo que ya existe - para el análisis, fit-to-standard, clean-core governance y también para el desarrollo compatible con clean-core de futuras extensiones.“

Las extensiones compatibles con Clean Core pueden desarrollarse directamente en el sistema SAP a través de Abap Cloud y Rap, o bien en paralelo en SAP Business Technology Platform. Emma Qian: „Nova decide qué camino es el arquitectónicamente correcto, genera el código correspondiente, lo prueba y prepara las solicitudes de transporte. El cliente es siempre responsable de activar los transportes y liberarlos en los sistemas de producción. Nova encaja en la estructura de gobierno existente en lugar de crear su propio mundo paralelo“.“

Un punto de venta único clave que determinará el futuro de Cleanfield y Nova Intelligence es el desarrollo sistemático del mencionado „núcleo de conocimiento de IA“ específico de la empresa. Los agentes Nova no son algoritmos estáticos, sino unidades de aprendizaje; aunque explícitamente no se afinan con datos sensibles del cliente para garantizar la máxima soberanía de datos y cumplimiento, construyen una comprensión persistente y estructurada de la arquitectura específica, las convenciones de nomenclatura, las API validadas y la lógica empresarial del entorno SAP respectivo del cliente con cada interacción y cada problema resuelto. „Este aumento continuo de los conocimientos conduce a un incremento exponencial de la productividad de los desarrolladores: las tareas de clarificación de requisitos, análisis manual de código y desarrollo rutinario que antes llevaban meses se comprimen ahora en unos pocos días o semanas“, explica Alexander Zeier.

En resumen, se puede afirmar claramente que el futuro de los entornos SAP, la fuerza innovadora de las empresas y la adaptación con éxito de la inteligencia artificial están inextricablemente ligados al paradigma del núcleo limpio y a la necesidad imperiosa de la IA agéntica. El dogma de núcleo limpio de SAP es arquitectónicamente correcto y no hay absolutamente ninguna alternativa para el camino hacia la nube o para el uso de IA generativa, pero simplemente no es económicamente viable para los clientes existentes, que están aplastados por la deuda técnica, utilizando los métodos tradicionales de consultoría de TI y programación manual.

El enfoque cleanfield de Nova Intelligence resuelve brillantemente este problema de complejidad aparentemente insuperable utilizando la inteligencia artificial no como un recubrimiento cosmético de chatbot, sino como una herramienta de ingeniería de software autónoma y profundamente integrada. Los agentes de IA se convierten en los incansables arquitectos y guardianes del núcleo limpio, realizando el trabajo arqueológico de limpieza de código, rescatando valiosos conocimientos de la empresa en documentación estructurada y orquestando la conexión segura y sin fisuras entre el intocable núcleo transaccional de SAP y la capa de innovación ágil de la BTP.

„El desarrollo en IA agéntica es rápido“, saben también Emma Qian, Sam Yang y Alexander Zeier, y Nova está construida de tal forma que cada nueva generación pueda beneficiarse directamente de esta tecnología. „La plataforma está diseñada deliberadamente para ser agnóstica con respecto a los modelos“, explica la CEO Emma Qian. „Las nuevas generaciones de modelos pueden integrarse sin afectar a la gobernanza, el modelo operativo o la soberanía de datos de los clientes. Se trata de una decisión de arquitectura estratégica, porque ninguna empresa debería estar atada hoy a un modelo concreto si el rendimiento de los modelos mejora fundamentalmente cada año.“

Análisis semántico del código

„¿Qué espero exactamente?“, dice Alexander Zeier. „La precisión del análisis semántico del código seguirá aumentando. La capacidad de penetrar en dependencias complejas entre miles de objetos SAP mejorará significativamente. Y la interfaz entre los requisitos empresariales y las especificaciones técnicas -que actualmente sigue siendo un cuello de botella importante en casi todos los proyectos de desarrollo de SAP- será automatizada en gran medida por Nova en los próximos años“. Las empresas que inviertan ahora en un entorno S/4 preparado para la IA con Nova están sentando las bases para un mundo SAP en el que los ciclos de innovación que hoy llevan meses serán realizables en semanas."

Para los clientes actuales de SAP, el uso de un sistema de IA basado en agentes como Nova no es, por tanto, un lujo técnico, sino la base operativa sobre la que pueden configurar su entorno de sistemas a prueba de futuro y preparado para la IA.