ObjectOSExtiende sistemas existentes
Conecta ObjectOS a los sistemas de negocio que ya operas, y luego añade consulta, análisis y automatización nativos de IA — sin una migración.
Extiende sistemas existentes
La mayoría de los equipos que evalúan ObjectOS ya tienen un sistema de registro — un CRM, un ERP, una herramienta de tickets, un back office hecho en casa sobre una base de datos SQL o MongoDB de producción. La pregunta rara vez es "¿deberíamos tirarlo y reconstruirlo?". Es "¿podemos hacer que lo que ya tenemos sea nativo de IA, sin una migración arriesgada?"
Ese es exactamente el camino que describe esta página: conecta ObjectOS a tu base de datos existente, modela como objetos las tablas que te importan, y deja que los agentes de IA consulten, analicen y actúen sobre esos datos — bajo tus permisos, en tu infraestructura, con el sistema original intacto.
La forma de la jugada
No reemplazas tu sistema de negocio. Pones ObjectOS al lado de él y lo apuntas a la misma base de datos:
- Conecta la base de datos existente como un datasource. Las credenciales provienen de tu entorno; la conexión puede ser de solo lectura si solo quieres analizar.
- Modela las tablas como objetos — a mano, o dejando que un agente de codificación escanee el esquema y genere por ti archivos de objetos a nivel de código fuente.
- Vincula cada objeto al datasource (por objeto, o con una regla de enrutamiento para todo un namespace).
- Usa IA — en el momento en que una tabla es un objeto, cada agente, herramienta, flujo y panel funciona sobre ella, enrutado automáticamente a la base de datos correcta.
Nada de la aplicación heredada cambia. Las filas permanecen donde están. ObjectOS se convierte en la superficie nativa de IA y consciente de permisos por encima.
Por qué esto funciona sin una reescritura
| Preocupación | Cómo lo maneja ObjectOS |
|---|---|
| "No podemos mover los datos" | Los datos nunca se mueven. ObjectOS se conecta a tu base de datos en su lugar. |
| "No podemos arriesgar escrituras en producción" | Vincula los objetos a un datasource de solo lectura (o a un usuario de BD de solo lectura). Analiza con seguridad primero; habilita las escrituras deliberadamente. |
| "Modelar cada tabla son semanas de trabajo" | Un agente de codificación escanea el esquema y genera un archivo de objeto por tabla — tú revisas y refinas, no escribes a mano. |
| "No se puede confiar a la IA nuestros datos" | Los agentes se ejecutan como el usuario que ha iniciado sesión y obedecen los permisos a nivel de objeto, de registro y de campo. Nunca ven más que la persona detrás de ellos. |
| "Nuestros datos no pueden salir de nuestra red" | ObjectOS se ejecuta en tu entorno. Los datos de negocio y los prompts permanecen dentro de tu perímetro. |
Generar objetos con un agente de codificación
La forma más rápida de incorporar un esquema existente es usar un agente
de codificación (como Claude Code) para escanear las tablas de negocio
y generar definiciones de objetos a nivel de código fuente — un archivo
*.object.ts por tabla.
La app de referencia hotcrm
muestra la forma exacta que debería tomar esa salida: cada tabla se
convierte en un src/objects/<name>.object.ts usando
ObjectSchema.create({ … }) con definiciones tipadas de Field.* y
Field.lookup(...) para las claves foráneas, ensamblado por
defineStack. El agente introspecciona tu base de datos conectada, mapea
las columnas a tipos de campo, y escribe objetos de los que eres dueño y
que confirmas. Conservas lo que encaja, descartas las columnas que no
quieres exponer, y añades etiquetas, validaciones y permisos por encima.
Consulta Data Sources para la guía de autoría completa, paso a paso.
Lo que obtienes el primer día
Una vez que las tablas están modeladas como objetos vinculados a tu base de datos existente:
- Análisis en lenguaje natural. Los usuarios hacen preguntas sobre los registros reales — "¿qué tratos se escaparon este trimestre y quién los gestiona?" — y la respuesta se calcula sobre datos en vivo a través de ObjectQL.
- Automatización gobernada. Los flujos y las acciones pueden leer y (donde esté permitido) escribir los mismos datos, con cada paso auditado.
- Una API y una Console generadas. Los endpoints REST/GraphQL y las pantallas de administración provienen de los mismos metadatos — sin una capa de integración adicional.
- Un único modelo de permisos. El límite que se aplica a los humanos se aplica de forma idéntica al tráfico de IA.
Hacia dónde se dirige esto
El flujo anterior funciona hoy con bloques de construcción ya disponibles. Una experiencia de federación llave en mano más rica — importación de esquemas en un solo paso, vinculación de esquemas de propiedad externa, y barreras de seguridad integradas — está en diseño activo bajo ADR-0015 (estado: Propuesto). Hasta que llegue, el camino documentado — conectar, modelar, vincular, consultar — es la forma soportada de extender un sistema existente.
Empieza aquí
- Data Sources — conecta una base de datos, vincula objetos, enruta consultas
- AI Agents — agentes declarativos sobre tus objetos
- Permissions — el modelo que la IA hereda
- Quickstart — levanta un runtime en minutos