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Tero se integra en la interfaz web mediante una extensión de Edge o Chrome. La versión de Bantotal debe correr en Edge nativo, no con modo compatible con Internet Explorer.
Por otro lado, el agente de observabilidad de usuario de Bantotal, utiliza los servicios (API) de observabilidad de Bantotal con información generada en el Runtime de Bantotal. El uso de la herramienta es en ambiente preproductivo (testing, desarrollo y certificación).
Tero se integra en los procesos funcionales y técnicos más relevantes del core bancario Bantotal:
- Análisis funcional de requerimientos: apoya la revisión y documentación de cambios solicitados sobre el sistema.
- Diseño, automatización y ejecución de pruebas: acelera la generación, automatización y validación de casos de prueba en ambientes de desarrollo, testing y certificación.
- Análisis de causa raíz de problemas: se integra con el runtime de Bantotal y sus servicios de observabilidad para identificar incidentes de manera precisa.
- Análisis de performance: utiliza los datos generados por Bantotal Insight y las APIs de observabilidad para detectar cuellos de botella y proponer acciones correctivas.
De esta manera, Tero se integra directamente en el flujo de trabajo de los equipos que utilizan Bantotal, lo que permite potenciar análisis, pruebas y diagnósticos dentro del propio ecosistema de la plataforma.
Una de las principales instituciones financieras de Uruguay enfrentaba el reto de optimizar su eficiencia operativa, comprender su complejo sistema y reducir los tiempos de desarrollo, análisis y pruebas. Además, necesitaba identificar errores en etapas tempranas y traducir con mayor precisión los requisitos comerciales en especificaciones técnicas.
Para abordar estas necesidades, implementamos Tero, una solución de inteligencia artificial diseñada específicamente para este contexto. Esta herramienta incluye resúmenes inteligentes, capacidades avanzadas de observabilidad, prompts dinámicos y opciones de personalización, lo que permite a los equipos interactuar con el sistema de manera más ágil y efectiva.
Los resultados fueron significativos: logramos una reducción del 50% en los tiempos de análisis de causa raíz, gracias a una comprensión más profunda del sistema y a la detección temprana de errores en bases de datos y transacciones. Además, obtuvimos un incremento del 30% en la velocidad de liberación de funcionalidades, impulsado por la automatización de validaciones críticas, una navegación más precisa de las modificaciones y una menor dependencia de las áreas de desarrollo.
Estos avances se tradujeron en una mayor agilidad operativa, menos retrabajo y una base sólida para la mejora continua del sistema.
Las claves del éxito radican en la estrecha colaboración entre el cliente, Bantotal y Abstracta; el diseño de una solución personalizada alineada a las necesidades específicas de la institución; la integración de inteligencia artificial como motor de eficiencia; y un enfoque constante en la innovación tecnológica y la mejora continua.
Se pueden leer más detalles del caso de éxito aquí.
