@article{kurepository42,
           month = {December},
          volume = {9},
         journal = {Revista Abierta de Inform{\'a}tica Aplicada},
          number = {1},
            year = {2025},
           pages = {2--24},
           title = {Aplicaci{\'o}n de Inteligencia Artificial Generativa y Verificaci{\'o}n Formal en el Descubrimiento de Microservicios},
        keywords = {University Reform, Student Movements, Autonomy, Academic Freedom, Latin American Education. Microservicios, descubrimiento autom{\'a}tico, modelos de lenguaje grandes, 
verificaci{\'o}n formal, Lean Theorem Prover, m{\'e}tricas arquitect{\'o}nicas, prompt engineering evolutivo, ingenier{\'i}a de software asistida por IA},
            issn = {2591-5320},
          author = {Narv{\'a}ez, Daniel and Battaglia, Nicol{\'a}s and Fern{\'a}ndez, Alejandro and Rossi, Gustavo},
             url = {https://raia.revistasuai.ar/index.php/raia},
        abstract = {The 1918 University Reform, initiated at the National University of C{\'o}rdoba, marked a milestone in higher education in Latin America. It emerged in a context of political and social transformations, driven by students seeking to dismantle the elitist, clerical, and authoritarian university model. It promoted university autonomy, student participation in governance, academic freedom, and the extension of knowledge to society. Although the reform originated in Argentina, its ideals influenced other countries, particularly Chile, where similar movements emerged. Its legacy endures today, as evidenced by the reinstatement of student shared governance at the University of Santiago, Chile, in 2025.
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El dise{\~n}o de microservicios a partir de requisitos textuales constituye un desaf{\'i}o persistente en la ingenier{\'i}a de software, debido a la ambig{\"u}edad del lenguaje natural y a la ausencia de mecanismos formales que garanticen calidad arquitect{\'o}nica. En el marco de una investigaci{\'o}n doctoral en la Universidad Abierta Interamericana (UAI), se presenta ArchiGenMS, un pipeline evolutivo que combina modelos de lenguaje generativos (LLMs) con verificaci{\'o}n formal en Lean para el descubrimiento autom{\'a}tico de microservicios. La propuesta integra prompt engineering evolutivo, m{\'e}tricas estructurales de cohesi{\'o}n, granularidad y acoplamiento, y validaci{\'o}n autom{\'a}tica de restricciones arquitect{\'o}nicas. Los experimentos realizados con datasets p{\'u}blicos de historias de usuario, como el caso g24-unibath, muestran que el enfoque permite generar arquitecturas con alta cohesi{\'o}n (LCOMavg = 0.167), granularidad controlada (SGMmax = 4) y bajo acoplamiento (Couplingmax = 1). Los resultados evidencian el potencial de integrar t{\'e}cnicas generativas y verificaci{\'o}n formal para construir arquitecturas mantenibles y reproducibles en escenarios greenfield.}
}