Progress Software ha presentado una nueva versión de Telerik y Kendo UI que lleva la inteligencia artificial más allá de la asistencia al programador. Las novedades buscan que los desarrolladores puedan crear aplicaciones en las que no solo interactúan personas, sino también agentes de IA capaces de utilizar interfaces, procesar documentos, consultar datos empresariales y ejecutar acciones. Entre las incorporaciones destaca el soporte de WebMCP, pensado para proporcionar a los agentes una alternativa más estructurada al reconocimiento visual y al screen scraping.

Las claves de Telerik y Kendo UI en 20 segundos

• Progress amplía Telerik y Kendo UI con herramientas dirigidas al desarrollo de aplicaciones preparadas para agentes de IA.
• WebMCP permite exponer funciones de una interfaz de forma estructurada para que puedan utilizarlas los agentes.
• Fiddler incorpora capacidades para que asistentes de programación analicen tráfico de red durante la depuración.
• Las bibliotecas de documentos añaden herramientas para procesar Excel, extraer datos y generar archivos mediante agentes.
• También llegan funciones para RAG, modernización de aplicaciones WinForms y generación de interfaces con IA.

El lanzamiento refleja un cambio que empieza a adquirir importancia en el desarrollo de software. Hasta ahora, buena parte de la integración de IA se ha centrado en ayudar a los programadores a escribir código. La siguiente fase consiste en preparar las propias aplicaciones para que los agentes puedan trabajar con ellas.

Esto plantea un problema técnico. Las interfaces gráficas tradicionales están diseñadas para personas: botones, menús, formularios y elementos visuales que un usuario interpreta fácilmente. Un agente necesita descubrir qué puede hacer dentro de una aplicación, entender qué significa cada acción y ejecutarla de forma fiable.

Progress intenta cubrir ambas partes: utilizar IA durante el desarrollo y construir interfaces que posteriormente puedan ser utilizadas por otras IA.

WebMCP quiere evitar que los agentes tengan que interpretar la pantalla

Una de las incorporaciones más interesantes es el soporte de WebMCP dentro de las herramientas de interfaz de Progress.

Los agentes actuales pueden manejar páginas web mediante diferentes técnicas. Algunos utilizan modelos con visión para interpretar lo que aparece en pantalla; otros inspeccionan el Document Object Model (DOM), ejecutan acciones mediante automatización del navegador o recurren a técnicas de screen scraping.

Funcionan, pero pueden resultar frágiles.

Un cambio en la posición de un botón, una modificación del diseño o una actualización del sitio pueden provocar que una automatización deje de funcionar.

WebMCP plantea otro enfoque: permitir que una aplicación web exponga determinadas funciones de manera estructurada para que un agente pueda descubrirlas y utilizarlas.

La diferencia puede entenderse con un ejemplo.

Una IA que necesite reservar una cita podría intentar abrir una página, localizar visualmente el calendario, seleccionar el día, buscar el horario y pulsar el botón correspondiente.

Una interfaz preparada específicamente para agentes podría indicarle directamente qué operaciones están disponibles, qué parámetros necesitan y qué resultado devuelve cada una.

La persona seguiría viendo y utilizando la interfaz gráfica habitual. El agente dispondría de una capa adaptada a software.

Progress sostiene que esta aproximación puede reducir la dependencia de técnicas de automatización basadas en interpretar visualmente las aplicaciones y hacer más fiables las interacciones de los agentes.

Fiddler permitirá a los asistentes de IA mirar el tráfico de red

La IA también entra directamente en las herramientas utilizadas por los desarrolladores.

Progress incorpora Agent Skills para Fiddler, su conocida plataforma de depuración y análisis de tráfico HTTP.

La idea consiste en proporcionar a los asistentes de programación acceso al contexto que normalmente observa un desarrollador cuando intenta localizar determinados problemas.

Un agente podría analizar el tráfico de red de una aplicación, detectar comportamientos anómalos y proporcionar información sobre posibles causas y soluciones.

Esto aborda una de las limitaciones de los actuales asistentes de programación.

Un modelo puede analizar perfectamente el código que recibe como contexto, pero un error no siempre está dentro del archivo que está viendo. Puede encontrarse en una petición HTTP, una API que devuelve información inesperada, una cabecera incorrecta o un problema de comunicación entre diferentes servicios.

Proporcionarle acceso a esta información amplía el contexto disponible durante la depuración.

Los agentes también podrán trabajar directamente con documentos

Otra parte de la actualización afecta a las Telerik Document Processing Libraries (DPL).

Progress añade herramientas para que los agentes puedan realizar operaciones con documentos desde las propias aplicaciones.

Entre ellas se encuentran la extracción de datos estructurados, el análisis de hojas de cálculo Excel, la conversión entre formatos y la generación de documentos.

La compañía destaca que estas operaciones pueden integrarse dentro de aplicaciones existentes sin depender necesariamente de servicios externos de inteligencia artificial para realizar el procesamiento documental.

Es una posibilidad especialmente interesante en entornos empresariales.

Un agente integrado en una aplicación podría recibir un conjunto de hojas de cálculo, extraer determinada información, estructurar los datos y generar posteriormente otro documento utilizando las bibliotecas disponibles.

La IA deja así de limitarse a conversar sobre el documento y empieza a trabajar con él mediante herramientas específicas.

RAG llega directamente a las aplicaciones .NET

Progress también está incorporando capacidades de Retrieval-Augmented Generation (RAG) para desarrolladores .NET.

RAG permite conectar un gran modelo de lenguaje con información que no formaba parte de su entrenamiento original.

En una empresa podría utilizarse, por ejemplo, para que una aplicación consulte manuales internos, contratos, documentación técnica o bases documentales antes de generar una respuesta.

La nueva versión permite conectar aplicaciones .NET con el producto RAG-as-a-Service de Progress para utilizar modelos de lenguaje sobre información empresarial no estructurada.

La diferencia respecto a utilizar simplemente un chatbot generalista está en el contexto.

Una aplicación puede proporcionar al modelo únicamente la información relevante para la consulta y generar una respuesta apoyada en documentación de la organización.

Eso no elimina problemas como las respuestas incorrectas de los modelos ni garantiza automáticamente la precisión del resultado, pero proporciona una arquitectura más apropiada para trabajar con conocimiento privado o especializado.

La IA también se utilizará para modernizar aplicaciones WinForms

La actualización aborda además un problema bastante menos llamativo que los agentes autónomos, pero muy habitual dentro de las empresas: el software heredado.

Progress incorpora automatización para convertir interfaces antiguas hacia Telerik UI for WinForms.

El sistema utiliza mapeo inteligente de controles, análisis de código y automatización basada en Model Context Protocol (MCP) para ayudar durante la transformación.

La intención no es simplemente generar una interfaz nueva desde cero, sino reducir parte del trabajo necesario para modernizar aplicaciones existentes.

WinForms continúa presente en una gran cantidad de software empresarial desarrollado durante las últimas décadas. Migrar estas aplicaciones puede requerir mucho tiempo precisamente porque contienen lógica y componentes acumulados durante años.

La IA empieza a utilizarse también para ese trabajo menos visible de mantenimiento y actualización del software existente.

De utilizar IA para programar a programar para la IA

La actualización de Telerik y Kendo UI resulta interesante por una razón que va más allá de sus nuevas funciones.

Durante los últimos años, herramientas como GitHub Copilot y los diferentes agentes de programación han llevado la IA al entorno del desarrollador. El modelo escribe funciones, analiza repositorios, ejecuta pruebas o propone correcciones.

Ahora comienza a aparecer el movimiento inverso: los desarrolladores tienen que construir software pensando en que otro software inteligente también será uno de sus usuarios.

Esto puede afectar al diseño de las aplicaciones.

Una interfaz destinada únicamente a personas tiene que ser comprensible visualmente. Una aplicación preparada para agentes necesita además describir claramente qué operaciones permite realizar, qué información necesita cada una y cuáles son sus límites.

Estándares y protocolos como MCP y WebMCP apuntan precisamente hacia esa dirección.

Progress habla de aplicaciones agent-ready, aunque todavía habrá que comprobar hasta qué punto estas tecnologías se adoptan fuera de los primeros proyectos experimentales. El concepto, sin embargo, encaja con la evolución actual de los agentes: cuanto más capaces sean de realizar trabajos completos, más importante será que las aplicaciones les proporcionen mecanismos fiables para interactuar con ellas.

El siguiente salto de la IA aplicada al desarrollo podría no consistir únicamente en programadores utilizando agentes para escribir software más rápido. También puede obligar a replantear cómo se construye ese software para que humanos y agentes puedan utilizar las mismas aplicaciones de maneras diferentes.

Preguntas frecuentes

¿Qué novedades incorporan Telerik y Kendo UI?

La actualización añade funciones de generación de interfaces con IA, soporte para aplicaciones preparadas para agentes, procesamiento documental, depuración asistida, RAG y herramientas para modernizar aplicaciones WinForms.

¿Qué aporta WebMCP a los agentes de IA?

Permite que las aplicaciones expongan determinadas funciones de manera estructurada para que los agentes puedan interactuar con ellas, reduciendo la dependencia de técnicas como el screen scraping.

¿Qué cambia en Fiddler?

Progress incorpora Agent Skills que permiten proporcionar a asistentes de programación visibilidad sobre el tráfico de red para ayudar a detectar problemas durante la depuración.

¿Las nuevas herramientas incluyen RAG?

Sí. Progress permite conectar aplicaciones .NET con su servicio de RAG para que los modelos puedan trabajar con documentos y otros datos empresariales no estructurados.

vía: investors.progress