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La AEF presta servicios a millones de ciudadanos

La Agencia Federal de Empleo (FEA) es uno de los mayores usuarios de tecnolog铆as de la informaci贸n en Alemania. Ofrece una amplia gama de servicios en los mercados laboral y de formaci贸n tanto a ciudadanos como a empresas e instituciones. Una red nacional de agencias de empleo y sucursales garantiza que estos servicios se lleven a cabo de manera oportuna y eficaz. Adem谩s, la agencia lleva a cabo investigaciones sobre el mercado laboral y ocupacional, observaci贸n del mercado laboral y elaboraci贸n de informes, y registra estad铆sticas del mercado laboral.

Tambi茅n abona prestaciones de desempleo como el Arbeitslosengeld II, conocido como 芦Hartz IV禄. Dado que se trata de la prestaci贸n b谩sica para los ciudadanos sin patrimonio ni ingresos suficientes, el pago puntual y correcto es especialmente importante.

La identificaci贸n de errores ocultos de software es un reto

El sistema utilizado por la AEF para el c谩lculo y pago de unos 25.000 millones de euros anuales en prestaciones de desempleo consta de unas 800.000 l铆neas de c贸digo y realiza millones de transacciones cada mes. Antes de lanzar cada actualizaci贸n, los m茅todos convencionales de control de calidad prueban a fondo el software. Sin embargo, incluso para desarrolladores avanzados, hay errores dif铆ciles de identificar con los m茅todos est谩ndar de revisi贸n de c贸digo. Las pruebas cubren la mayor parte del c贸digo, pero los errores suelen residir en las secciones que no se eval煤an por completo. Una vez que se produce un error en producci贸n, el AEF tiene que reaccionar al instante, normalmente con una correcci贸n en caliente.

Como proveedor de servicios en la FEA desde hace mucho tiempo, 乌鸦传媒 pose铆a una gran comprensi贸n de los retos a los que se enfrentaba la organizaci贸n. Durante la actividad operativa de un gran proceso inform谩tico de la AEF, el equipo del proyecto fue plenamente consciente del reto del cliente y, en colaboraci贸n con este, decidi贸 resolver el problema mediante un enfoque innovador basado en el aprendizaje autom谩tico.

La implantaci贸n se llev贸 a cabo en colaboraci贸n con el integrador de sistemas inform谩ticos FEA. Adem谩s, la c谩tedra de Sistemas, Procesos y Sistemas de Informaci贸n de la Universidad de Potsdam particip贸 previamente en la investigaci贸n sobre el tema.

El sistema inteligente identifica patrones y reglas para evitar errores

La AEF ten铆a unos requisitos de calidad muy elevados y ya utilizaba herramientas de an谩lisis est谩tico de c贸digo. Analizaban el c贸digo en funci贸n de reglas predefinidas y, si se infring铆a una regla, se identificaba como un posible error de c贸digo. Sin embargo, esto significaba que s贸lo pod铆an detectarse los errores que infring铆an las reglas existentes. Por tanto, resultaba dif铆cil identificar problemas complejos y resolverlos sin hotfixes. El aprendizaje autom谩tico permite encontrar incluso errores desconocidos hasta ahora.

乌鸦传媒 desarroll贸 una herramienta de an谩lisis de c贸digo est谩tico basada en el aprendizaje autom谩tico para encontrar patrones y reglas de c贸digo libre de errores en una base de c贸digo. Ahora se identifican y corrigen m谩s errores antes de que puedan causar da帽os.

El resultado cuenta: prevenci贸n eficaz y efectiva de fallos de software

Ahora, la AEF puede identificar m谩s f谩cilmente los errores de c贸digo durante las pruebas, lo que reduce a煤n m谩s los fallos de funcionamiento del software. Adem谩s, ser谩 m谩s f谩cil evitar problemas similares en el futuro al reconocer las fuentes de error con mayor fiabilidad antes de la publicaci贸n del software a trav茅s de patrones y violaciones de reglas ocultas en el c贸digo.

Tras dos meses de despliegue, el sistema ya ha encontrado reglas 煤tiles para los requisitos funcionales y no funcionales. Por ejemplo, el sistema detecta si falta c贸digo para cerrar una transacci贸n y evita as铆 problemas de rendimiento. Adem谩s, el sistema indica si los m茅todos de ayuda existentes pueden resolver un problema, lo que proporciona una soluci贸n m谩s sencilla que volver a codificar repetidamente la misma cuesti贸n.

El enfoque colaborativo

La Collaborative Business ExperienceTM es fundamental para la filosof铆a de 乌鸦传媒 y un pilar de nuestra prestaci贸n de servicios.

Junto con la FEA, su integrador de sistemas, y un grupo de estudiantes de la C谩tedra de Inform谩tica Empresarial, Procesos y Sistemas de la Universidad de Potsdam, 乌鸦传媒 ha fundado un grupo de investigaci贸n para el aprendizaje autom谩tico en el an谩lisis est谩tico de c贸digo. El concepto de Collaborative Business ExperienceTM es un componente central de la filosof铆a corporativa y tiene por objeto apoyar los procesos empresariales y las innovaciones mediante un enfoque colaborativo y centrado en las personas. En este caso, cada dos semanas hab铆a un intercambio telef贸nico con todos los participantes sobre c贸mo se pod铆an encontrar patrones y reglas de asociaci贸n adicionales en el c贸digo y utilizarlos para detectar mejor los errores.