La evolución de las plataformas de pagos digitales hacia entornos más elásticos y eficientes centra el debate sobre la transformación de las infraestructuras financieras. En el marco del encuentro Cloud AI Live Madrid 2026, la compañía tecnológica Nuek —especializada en medios de pago y perteneciente a Indra Group— expuso la transición de su plataforma core hacia una arquitectura nativa en la nube, desarrollada sobre el ecosistema de Google Cloud, e integrada con capacidades de inteligencia artificial generativa.
Este rediseño estructural responde a la necesidad de gestionar un volumen transaccional en constante crecimiento, garantizando la continuidad del servicio ante picos de demanda y reduciendo la complejidad del mantenimiento de los sistemas críticos de la banca, las empresas fintech y el retail. Para ello, el proyecto implicó la adaptación de más de seis millones de líneas de código, orientadas a dotar a la plataforma de mayor flexibilidad técnica para el despliegue de funcionalidades en múltiples mercados internacionales.
Automatización y gestión del conocimiento mediante arquitectura RAG
La incorporación de la inteligencia artificial generativa en este tipo de infraestructuras se orienta principalmente a la optimización de los flujos de información internos y a la resolución de incidencias técnicas. A través de una arquitectura de Generación Aumentada por Recuperación (RAG, por sus siglas en inglés), el sistema opera directamente sobre bases de datos cerradas de la organización (documentación técnica, contratos, estructuras de costos y registros de fallos), lo que asegura respuestas contextualizadas y trazables sin comprometer la seguridad.
El empleo de los modelos Gemini de Google, integrados en la plataforma de gestión de agentes corporativos, permite procesar y estructurar grandes volúmenes de datos en tiempo real. De acuerdo con las métricas de rendimiento evaluadas en los entornos operativos del proyecto, el impacto de esta tecnología se distribuye en tres indicadores clave:
- Clasificación de incidencias: El sistema automatiza la categorización de fallas técnicas con un nivel de precisión verificado del 89%.
- Recuperación de información: El tiempo destinado a la búsqueda de datos críticos dentro de los repositorios corporativos se redujo en un 67%.
- Eficiencia en áreas especializadas: Se reporta una mejora promedio del 35% en la eficiencia operativa de los equipos de soporte y desarrollo.
Asimismo, las herramientas analíticas permiten evaluar de forma inmediata el impacto de cualquier cambio de software sobre los sistemas críticos y acelerar la generación automatizada de código para el mantenimiento de la plataforma.
Migración por fases para garantizar la continuidad del servicio
Uno de los desafíos más complejos en la ingeniería de sistemas financieros es la modernización de las plataformas sin interrumpir el procesamiento diario de transacciones. Para mitigar el riesgo de caídas de servicio o pérdida de operaciones durante la transición, el proceso de migración se ejecutó mediante despliegues progresivos y divididos por fases, manteniendo el entorno antiguo y el nuevo en funcionamiento simultáneo.
segundos
La adopción definitiva de la arquitectura cloud-native provee capacidades de elasticidad y resiliencia que permiten a la plataforma multiplicar por diez su capacidad de procesamiento en cuestión de segundos ante incrementos imprevistos en el tráfico transaccional. Bajo este esquema de operación descentralizada, se garantiza una disponibilidad del servicio del 99.99%, un estándar crítico para la estabilidad de los ecosistemas de pago globales que operan bajo demandas de tiempo real.
