De GeneXus a GeneXus Next y Globant Enterprise AI

Mi relación con GeneXus comenzó hace más de 30 años, primero como parte de un proyecto para un cliente, y luego formando parte del equipo de GeneXus.

En este tiempo he visto la evolución de la tecnología y cómo GeneXus fue acompañando esas evoluciones.

Cuando empecé sólo existían Transacciones (CRUD) y Reportes (listados), y se soportaba DBase III Plus/Clipper con DBFs a nivel de “prototipación” y COBOL/400 (AS/400, iSeries).

Aún recuerdo aquellos tiempos en los que las estructuras de datos, especialmente las bases de datos, parecían estar «talladas en piedra». Los programas debían ingeniárselas para sortear las limitaciones, y los campos «filler» eran “multiuso” y solo Dios y el programador de turno sabían su semántica (dudando incluso que el primero lo supiera).

El primer Sistema de Misión Crítica en el que trabajé fue GX/DB III Plus sobre DBFs. Era una época en la que los PCs comenzaban a convertirse en máquinas potentes, y las aplicaciones empezaban a ser utilizadas en entornos de producción. Me considero un ‘nativo PC’, porque en ese contexto comenzó mi camino profesional.

Siendo parte de GeneXus, participé junto a Rafael y Freddy en el desarrollo del sistema de facturación de ANCEL, que en aquel entonces era la empresa de telefonía móvil y hoy forma parte de ANTEL. Los celulares comenzaban a aparecer, y las llamadas se cobraban por pulso (cada 3 minutos de aire, aunque luego se redujo a 1 minuto). Curiosamente el costo lo asumía el destinatario (por eso no le dabas tu número a casi nadie).

Previamente una consultora había estimado que ANCEL contaría con unos 4 mil clientes para finales de 1995. El sistema, que salió a producción en septiembre de 1994, alcanzó la cifra de 4 mil clientes para finales de ese mismo año, demostrando que la realidad puede ser muy caprichosa.

Esto nos planteó un enorme desafío, pues ANCEL debía facturar diariamente miles de teléfonos y cientos de miles de pulsos, cada uno con diferentes convenios y tarifas. Aunque las DBFs manejaron bien este volumen inicial, quedó claro que, con las proyecciones reales (muy superiores a las estimadas), la solución no escalaría.

En menos de un mes, el sistema se desplegó en COBOL AS/400, asegurando la escalabilidad necesaria para que ANCEL pudiera mantener sus operaciones y continuar creciendo sin problemas.

Completitud y cobertura

El recorrido de GeneXus siempre ha estado marcado por las múltiples ‘olas’ de evolución. Por un lado, las olas de completitud: procedimientos batch, workpanels para consultas, entre otros. Por otro lado, las olas de plataformas: desde Visual Basic y FoxPro for Windows, pasando por Cliente/Servidor, la aparición de Web (con los primeros webpanels), hasta Java, .NET, iOS y Android.

Estas transformaciones impulsaron la evolución tanto del lenguaje GeneXus como del propio IDE. Primero se adaptó a Windows, luego se migró de c-tree a SQL Server, y más adelante a .NET. En ese proceso nacieron numerosos productos, destacando el GeneXus Server, que revolucionó el trabajo en equipo al eliminar la necesidad de gestionar manualmente los XPZs (archivos de exportación de conocimiento entre entornos).

Sin embargo, la misión siempre fue la misma: automatizar todo lo automatizable en el ciclo de desarrollo.

Para mantener esa visión, ha sido fundamental:

La génesis del tema:

Iniciar desde las visiones parciales y subjetivas de los usuarios.
Construir una ‘base de conocimientos’ (KB) que formalice esas perspectivas funcionales y parciales.

Visión completa

La KB permite consolidar el conocimiento en una forma estructurada y completa.
La KB también garantiza que todas las partes del sistema se basen en una misma fuente de verdad.

Generación de código específico

Apoyado en algoritmos de Inteligencia Artificial, GeneXus genera el código específico, como una consecuencia directa del conocimiento formalizado.
El código es tratado como un artefacto temporal y perecedero (por definición), no como un fin en sí mismo.

Integridad y consistencia del sistema

La evolución del conocimiento en la KB impacta en todo el sistema, manteniendo una visión completa y coherente.
Esto permite una evolución funcional más ágil, asegurando que los sistemas se adapten rápidamente a los cambios sin perder consistencia.

GeneXus Next y Globant Enterprise AI: el futuro del desarrollo de software

Hoy, con la llegada de GeneXus Next, la nueva edición de GeneXus, y Globant Enterprise AI, GeneXus está redefiniendo el futuro del desarrollo de software.

GeneXus Next potencia la capacidad de co-crear con agentes de AI, haciendo que la formalización del conocimiento sea más rápida y precisa. Este proceso permite generar aplicaciones óptimas para resolver desafíos nunca antes imaginados.

Por su parte, Globant Enterprise AI integra agentes y herramientas que simplifican el uso de LLMs, permitiendo a las empresas incorporar inteligencia artificial de forma natural en sus soluciones, sin importar con qué tecnología han sido desarrolladas.

Lo que es un poco más sutil y relevante para quienes creamos estas soluciones, es que no solo cambia el QUÉ soluciones se construyen, como cambió desde DB III plus a iOS, sino que cambia el CÓMO construimos ese conocimiento que es la base de todo lo demás [para profundizar más en esto, puedes leer mi artículo De GeneXus Next y Globant Enterprise AI: Innovación en el Qué y el Cómo del Desarrollo de Software]

Con GeneXus Next y Globant Enterprise AI, ofrecemos plataformas que no sólo simplifican la integración de IA en los procesos, sino que también permiten a las organizaciones innovar más rápido, adaptarse mejor y resolver desafíos que antes eran impensables.

En GeneXus, estamos comprometidos en empoderar a las empresas para que puedan aprovechar al máximo estas tecnologías, liderando en un mundo donde la IA no solo transforma industrias, sino que redefine las reglas del juego.

Para conocer más sobre estas tecnologías, no dejes de ver estos videos: