IgniteTech lleva la IA a las empresas para corregir, probar y distribuir software las 24 horas del día

No se trata de un asistente de IA. Es una IA que recibe el informe de errores, lo corrige, lo prueba, lo distribuye y notifica al cliente que el problema está resuelto, todo ello dentro de un marco de seguridad basado en décadas de experiencia en software

LONDRES, 4 de noviembre de 2026 /PRNewswire/ -- IgniteTech, la empresa de software empresarial centrada en la IA, detalló hoy cómo está llevando el desarrollo de software impulsado por IA a sus clientes empresariales, transformando la relación que las personas tienen con su software. La IA no solo asiste a los desarrolladores. Trabajando las 24 horas, consigue recibir el informe de errores de un cliente, encuentra y corrige la causa, prueba la solución, implementa la actualización y notifica al cliente que el proceso ha finalizado, todo de forma automática y dentro de los parámetros de seguridad que la empresa ha desarrollado durante años. El consejero delegado, Eric Vaughan, se encarará de presentar hoy esta iniciativa en la Cumbre sobre el Futuro de la IA del Financial Times celebrada en Londres.

"Cuando el software falla, hay que esperar", explicó Vaughan, quien también dirige Khoros y GFI Software. "Se reporta el problema y se informa que está en la lista de tareas pendientes, esperando su turno para su corrección. "Lista de tareas pendientes" es un término que esta industria inventó como mecanismo de defensa. Se trata de la nueva era del software. Si se reporta un fallo hoy, debería estar solucionado mañana por la mañana".

Khoros va a implementar este enfoque primero en sus plataformas Aurora AI e Iris® AI, para que los clientes de comunidades y redes sociales puedan reportar un problema o solicitar una función y verla integrada en el producto compartido.

Cada paso se verifica. Antes de escribir una corrección, el sistema entrevista a la persona que reportó el problema hasta comprenderlo, y posteriormente lo reproduce. Una corrección se implementa solo después de superar las pruebas automatizadas, y el sistema repite los pasos originales del cliente en el producto en producción con el fin de confirmar que funciona antes de notificarle que el problema se ha resuelto. Las solicitudes de funciones continúan este mismo proceso.

Ya se reparan y mejoran de esta forma dos sistemas internos de IgniteTech, utilizados diariamente por decenas de empleados: KnowledgeWell, una base de conocimientos interna, y Anvil, un sistema de gestión de cuentas para uno de los programas de productos más importantes de la empresa.

Vaughan, desarrollador de software de formación, escribió ambos sistemas él mismo en menos de dos meses, a propósito. "No es posible entregar un cambio de esta magnitud a una organización como una simple presentación", afirmó. "Era necesario poder preparar el terreno: Probarlo en un software de producción real y luego crear la infraestructura que lo hiciera reproducible. Ya no es mi proyecto. Es nuestra forma de trabajar".

A principios de septiembre, Vaughan estuvo cuatro días como miembro de un jurado en Texas, sin su teléfono móvil. Durante su ausencia, Anvil siguió corrigiendo y mejorando, lanzando cuatro versiones y diecisiete cambios solicitados por cinco colegas.

Ese sistema es el que IgniteTech está implementando en toda su cartera de productos. La pregunta obvia es qué impide que el software autoconstruido se desvíe de su finalidad original. La respuesta de IgniteTech son las medidas de seguridad. Cada uno de los productos es un plan detallado de su propósito y su futuro, y cada solicitud se verifica con ese plan antes de comenzar cualquier desarrollo. Las solicitudes que se ajustan se convierten en funcionalidades para cada cliente, y las que no se ajustan se someten a la decisión de una persona. Cada producto se mantiene como un único producto para cada cliente, sin versiones personalizadas que mantener. Las personas siguen controlando los inicios de sesión y el acceso, los pagos, la eliminación de datos y cualquier información que se envíe fuera de la empresa.

"Las medidas de seguridad son el producto", declaró Vaughan. "Cualquiera puede dejar que la IA escriba código. Lo que ya es difícil es el sistema que decide qué se construye, demuestra que funciona y mantiene el producto fiel a su propósito. Dedicamos casi cuatro años a construirlo, basándonos en décadas de experiencia en el desarrollo de software empresarial de la manera tradicional".

"Durante décadas, la gente ha experimentado el software siempre de la misma manera: Planes de desarrollo trimestrales y errores que envejecen en una lista de tareas pendientes", indicó Vaughan. "Anthropic y OpenAI han demostrado que la IA puede escribir la mayor parte de su propio código. Estamos llevando esto al software empresarial, donde los clientes lo notan: Software que funciona las 24 horas, que corrige la causa de un error y no solo el error en sí, y que construye lo que se solicita. Dentro de un plazo de cinco años, o incluso antes, la gente esperará que todo el software se comporte de esta manera. Estamos a la vanguardia".

IgniteTech afirma que el enfoque todavía se encuentra en fase inicial. No siempre construye una función como el solicitante la pretendía y comete errores. "Como todos", destacó Vaughan. "La diferencia es que esto mejora cada semana."

Acerca de IgniteTech

IgniteTech es una empresa global de software empresarial, centrada en la IA y que cuenta con un enfoque personalizado, que ayuda a las organizaciones a aumentar sus ingresos, optimizar sus gastos y transformarse a través de soluciones avanzadas basadas en IA. Contando con más de 30 años de experiencia en software de misión crítica, IgniteTech ha consolidado una trayectoria de adquisiciones exitosas de empresas y tecnologías impulsadas por la innovación constante. Abarcando desde su reestructuración en 2023 para convertirse en una organización de innovación centrada en la IA, IgniteTech ha creado tres innovaciones completamente nuevas, con patente en trámite y basadas en IA: Eloquens® AI, MyPersonas® y Adminio™ AI, además de integrar capacidades de IA en toda su cartera de productos.

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Real fixes, shipped by the product itself:
Completion notices for three reports, each naming the version the fix went live in. Two began as feature requests and one as a defect report. Recipient names and addresses have been replaced.

The repair loop and the feature-building loop:
Every step after the user's request is performed by AI. Sign-in, permissions, secrets, payments, destructive data changes and outside communications stay with people.

The harness that makes the approach repeatable:
A fixed pipeline of AI roles plans, specifies, reviews, builds and ships every change, with the same gates on every project.

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