José ZegarraLos agentes de ejemplo basados en Kiro buscan acelerar la conversión de código, interfaces y modelos de datos, con resultados que deben evaluarse según cada proyecto. Artículo elaborado por IT/USERS® Magazine a partir del contenido de AWS firmado por Erik Kamman, Abhijeet Jangam, Beth Sharp, Harshavardhan Padaval y Sagar Tallapragada. AWS presentó agentes de ejemplo basados en Kiro para apoyar la modernización de código ABAP, integraciones SAP PI/PO y entornos SAP BW. La propuesta busca reducir tareas manuales de análisis, conversión y pruebas. Los resultados publicados corresponden a alcances específicos y requieren validación antes de extrapolarlos a una transformación empresarial completa.
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Claves de la noticia
- Kiro sirve de base para agentes de ejemplo orientados a seis casos de modernización SAP.
- AWS reporta hasta 87% menos esfuerzo en una prueba interna de conversión ABAP.
- Los controles incluyen reglas configurables, análisis de dependencias, documentación y pruebas unitarias.
- Los porcentajes publicados miden tareas diferentes y no deben compararse como resultados equivalentes.
- Las fechas de mantenimiento deben revisarse por producto, versión y condiciones de contratación.
Lima, Perú, 6 de octubre de 2026.— La modernización de SAP está incorporando agentes de inteligencia artificial capaces de analizar desarrollos personalizados, generar documentación y asistir en su conversión. El impacto potencial alcanza procesos donde las empresas concentran años de conocimiento operativo: finanzas, pedidos, logística e intercambio de información con terceros.
AWS reporta reducciones de esfuerzo en pruebas internas y experiencias de socios. Sin embargo, convertir código o interfaces representa una parte del proyecto: preservar la lógica de negocio, validar las integraciones y aprobar el paso a producción siguen siendo responsabilidades centrales de los equipos empresariales.
Modernizar un sistema empresarial implica trasladar decisiones que llevan años funcionando dentro del negocio. Una regla de facturación, una excepción logística o una interfaz con un proveedor pueden resultar tan importantes como el código que las ejecuta. La llegada de agentes de IA a este trabajo plantea una oportunidad concreta: acelerar las tareas técnicas conservando el conocimiento que sostiene la operación.
El desafío que enfrenta la industria
Las personalizaciones de SAP responden a necesidades acumuladas durante años. Algunas siguen siendo indispensables; otras requieren ajustes o han perdido utilidad. Antes de convertirlas, las empresas necesitan entender sus dependencias y determinar qué conservar, transformar o retirar.
En ese escenario, AWS —parte de Amazon, que cotiza en Nasdaq como AMZN— propone agentes basados en Kiro para asistir en la modernización de entornos de SAP, cuyos ADR cotizan en NYSE como SAP. El anuncio aborda una dificultad empresarial: reducir el trabajo manual sin perder control sobre procesos críticos.
Qué pueden hacer los agentes basados en Kiro
Los sample agents, o agentes de ejemplo, constituyen recursos que clientes y socios pueden aprovechar y adaptar. Según el contenido proporcionado por AWS, cubren seis casos de uso:
| Caso de uso | Trabajo que buscan acelerar | Validación empresarial necesaria |
|---|---|---|
| Compatibilidad ABAP con SAP S/4HANA | Analizar y convertir desarrollos personalizados de SAP ECC. | Comprobar que las funciones relevantes mantienen su comportamiento. |
| Refactorización hacia clean core | Adecuar personalizaciones al modelo de extensibilidad de SAP. | Evaluar las opciones disponibles para cada desarrollo. |
| Migración de SAP PI/PO | Convertir interfaces hacia SAP BTP Integration Suite. | Probar intercambios completos con sistemas y socios conectados. |
| Modernización de SAP BW | Asistir en la transformación de modelos y flujos hacia SAP Datasphere. | Conciliar datos, cálculos e indicadores del negocio. |
| Documentación | Generar especificaciones funcionales y técnicas. | Confirmar que reflejan los requisitos y excepciones reales. |
| Pruebas unitarias | Crear y ejecutar comprobaciones antes y después de la conversión. | Revisar su cobertura y complementarlas con otras pruebas. |
Los casos de uso proceden de AWS; la columna de validación corresponde al análisis editorial de IT/USERS®.
En la práctica, generar una interfaz es distinto de comprobar que un pedido llega correctamente al almacén, actualiza el inventario y devuelve una confirmación al cliente. La evaluación debe seguir el recorrido del proceso, además de revisar sus componentes.
Qué significan los resultados publicados
AWS describe un benchmark interno en el que convirtió 88 objetos ABAP, con 5.854 líneas de código, en 4,5 horas, y reportó una reducción del esfuerzo del 87%. En otra prueba, convirtió 22 interfaces PI/PO en aproximadamente dos horas.
El documento también delimita la automatización: la remediación hacia clean core depende de la disponibilidad de objetos estándar liberados por SAP. Para las interfaces, contraseñas y certificados requieren intervención manual antes de las pruebas completas. Estos detalles ayudan a interpretar los resultados como evidencia sobre tareas concretas, sin equipararlos con una migración integral. AWS for SAP
El material remitido por AWS recoge además una reducción de hasta el 95% del esfuerzo de conversión ABAP reportada por NTT Data Global Solutions para su servicio Neo i-KOU. Capgemini, por su parte, señala una aceleración de entre 40% y 60% en ciclos de análisis y construcción de integraciones.
Los porcentajes no son intercambiables. Corresponden a organizaciones, actividades y condiciones diferentes. Tampoco permiten deducir automáticamente una reducción equivalente en el presupuesto total, la duración del programa o el tiempo de interrupción operativa.
Clientes y socios: experiencias atribuidas
Según AWS, Rolando Sabatino, ingeniero senior de software en Toyota Chile, utilizó el agente para analizar y documentar cientos de objetos ABAP personalizados, identificar código obsoleto y delimitar el alcance de una migración.
Alex Kakhanovich, arquitecto empresarial de SAP en Adobe, evaluó Kiro antes de una migración RISE a gran escala y expresó:
Esto nos ayudará a realizar la remediación en tiempo récord.”
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, creado a partir de los sample agents de Kiro, puede acelerar entre un 40 y un 60% los ciclos que van del análisis a la construcción de integraciones, a la vez que fortalece la calidad, la gobernanza y la confianza a escala.”
Bhanu Saxena, líder global de SAP en AWS de Deloitte, compartió:
En colaboración con AWS, estamos introduciendo enfoques agénticos de migración 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 y ha demostrado reducir el esfuerzo de migración y los plazos de entrega.”
Estas declaraciones proceden del contenido suministrado por AWS y expresan las experiencias y expectativas de sus respectivos voceros.
Controles para preservar la lógica del negocio
AWS señala que los agentes incorporan archivos de instrucciones configurables —denominados steering— con más de 80 reglas predefinidas relacionadas con codificación, seguridad y documentación.
El enfoque también contempla recuperar dependencias del código, generar pruebas antes y después de la conversión y conservar conversaciones y decisiones para facilitar su revisión.
Estos mecanismos aportan controles, pero no constituyen una garantía absoluta de exactitud. Una prueba puede completarse correctamente y, aun así, dejar sin examinar una excepción relevante. Por ejemplo, una conversión monetaria habitual podría funcionar mientras un caso de devolución parcial exige una comprobación adicional.
La revisión humana debe concentrarse en la cobertura de las pruebas, los supuestos utilizados y las consecuencias de un resultado incorrecto.
El calendario de SAP exige revisar versiones y contratos
El horizonte de 2027 necesita precisión. SAP mantiene hasta finales de ese año el mantenimiento principal de determinadas aplicaciones de Business Suite 7, con mantenimiento extendido opcional hasta finales de 2030. Para SAP ERP 6.0, el alcance publicado comprende sus tres últimos paquetes de mejora; no corresponde aplicar la misma fecha indiscriminadamente a todas las instalaciones.Fuente: support.sap.com
La estrategia de SAP NetWeaver 7.5 incluye SAP BW 7.5, con mantenimiento principal hasta finales de 2027 y extendido hasta 2030. Para PI/PO, SAP también describe la opción de extensión hasta 2030 en su documentación de migración. Por ello, cada organización debe confirmar producto, versión y condiciones aplicables antes de fijar su cronograma. Fuente: SAP Community
El fin del mantenimiento principal no equivale a un apagado automático del sistema. Tampoco elimina la necesidad de planificar: las extensiones y las rutas de transición deben evaluarse dentro del costo y el riesgo de cada programa.
Qué deberían hacer ahora las organizaciones
Una evaluación inicial puede concentrarse en un proceso acotado y representativo:
- Inventariar personalizaciones y dependencias. Identificar desarrollos utilizados, responsables funcionales y conexiones críticas.
- Establecer una referencia manual. Medir esfuerzo, errores y retrabajo antes de probar la automatización.
- Ejecutar un piloto controlado. Incluir casos habituales y excepciones que puedan afectar al negocio.
- Revisar las pruebas de forma independiente. Evitar que la evaluación dependa únicamente de comprobaciones generadas por el mismo agente.
- Medir el resultado completo. Contabilizar revisión humana, correcciones, consumo de herramientas y validación funcional.
- Definir la aprobación de producción. Asignar responsables y criterios de aceptación y reversión.
AWS indica que el acceso a los recursos y su documentación se solicita mediante su página de registro para agentes de modernización SAP. La evaluación debe incluir requisitos, permisos, licencias y costos del entorno que utilizará cada empresa.
Relación con la IA empresarial
Este caso conecta la IA agéntica con el software que sostiene operaciones críticas. Su valor potencial surge de combinar análisis, documentación y ejecución de tareas dentro de un proceso controlado.
La pregunta empresarial pasa a ser qué acciones puede realizar el agente, con qué información, bajo qué permisos y quién acepta el resultado. Esa definición determina cómo convertir velocidad técnica en una mejora operativa verificable.
¿Por qué es importante?
Para un CIO, CTO o líder empresarial, modernizar SAP afecta continuidad operativa, presupuesto y capacidad de evolución. Estos agentes pueden reducir trabajo repetitivo, pero su utilidad debe medirse sobre procesos validados. Entender el alcance de los benchmarks permite evaluar proveedores y planificar inversiones sin confundir automatización parcial con una transformación completa.
Visión Estratégica
Para las organizaciones del Perú y de Latinoamérica que utilizan SAP, la oportunidad consiste en recuperar tiempo especializado para decisiones que requieren conocimiento del negocio. Automatizar documentación o conversión puede permitir que los equipos dediquen más atención a excepciones, controles y rediseño de procesos.
Nuestra lectura editorial es que la selección de un acelerador debe acompañarse de una evaluación del entorno: calidad de la documentación, disponibilidad de especialistas, dependencias externas y condiciones de mantenimiento. En operaciones regionales, también conviene comprobar que las adaptaciones conservan los requisitos particulares de cada país y unidad empresarial.
El indicador decisivo debería ser el esfuerzo total necesario para obtener un resultado aceptado por el negocio. Una conversión rápida que exige mucho retrabajo ofrece un beneficio distinto de otra que mantiene trazabilidad y supera pruebas representativas. La Inteligencia Artificial puede acelerar la transición; la responsabilidad de definir y validar el destino sigue perteneciendo a la organización.
Datos citables
Datos atribuidos al material proporcionado por AWS; los porcentajes corresponden a alcances distintos.
- Seis casos de uso: compatibilidad ABAP, clean core, PI/PO, BW, documentación y pruebas unitarias.
- Hasta 87% menos esfuerzo: resultado de una prueba interna de AWS sobre modernización ABAP.
- Hasta 95% menos esfuerzo de conversión ABAP: resultado reportado por NTT Data Global Solutions para Neo i-KOU.
- Entre 40% y 60% de aceleración: rango señalado por Capgemini para ciclos de análisis y construcción de integraciones.
- Más de 80 reglas predefinidas: controles configurables anunciados para codificación, seguridad y documentación.
Knowledge Layer — Glosario
Kiro
Herramienta de ingeniería de software con IA que sirve de base para los agentes de ejemplo presentados por AWS.
Agente de ejemplo
Implementación de referencia que puede evaluarse y adaptarse a un caso de uso y entorno empresarial.
ABAP
Lenguaje de programación utilizado para desarrollar aplicaciones y personalizaciones en entornos SAP.
SAP S/4HANA
Sistema de planificación de recursos empresariales de SAP al que se orienta parte de la modernización descrita.
Clean core
Enfoque que busca mantener un núcleo ERP sostenible mediante extensiones y mecanismos compatibles con su evolución.
SAP PI/PO
Tecnologías de integración y orquestación que conectan aplicaciones y coordinan intercambios de información.
SAP BTP Integration Suite
Servicio de integración de SAP propuesto como destino para las interfaces PI/PO en estos casos de uso.
SAP BW y SAP Datasphere
Soluciones de almacenamiento y gestión analítica de datos que intervienen, respectivamente, como origen y destino en la modernización presentada.
Prueba unitaria
Comprobación del comportamiento de una unidad de código. Su alcance es más limitado que el de una prueba integral del negocio.
Modernización brownfield
Transformación que parte de un entorno existente y conserva o adapta parte de sus configuraciones, desarrollos y procesos.
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