Reducir la deuda técnica en 2026

Cuando una corporación adquiere una empresa, es natural que examine su balance para hacerse una idea de su valor. La deuda financiera, que se manifiesta en forma de préstamos o pasivos que deben liquidarse en algún momento, es un componente relativamente sencillo de analizar en una adquisición.

Pero existe otro tipo de deuda que cobra cada vez más importancia en la ingeniería de software y que no se contabiliza formalmente. La deuda técnica se manifiesta en forma de código frágil, arquitecturas obsoletas y sistemas incapaces de adaptarse a las tecnologías y tendencias emergentes.

En ambos casos, los compradores deben tomar decisiones que a menudo implican importantes concesiones. Podrían saldar el ”principal” mediante el pago de los préstamos o, en el caso de la deuda técnica, mediante la refactorización de los sistemas. Podrían reestructurar mediante la renegociación de las condiciones financieras o la modernización incremental de la pila tecnológica. O puede simplemente aceptar la carga de la deuda y lidiar con las consecuencias de una menor agilidad financiera o técnica.

Al igual que la deuda financiera, la deuda técnica tiende a acumularse. Cada atajo que se toma hoy hace que el trabajo futuro sea más lento, más arriesgado y más costoso, generando presión para tomar aún más atajos, lo que conduce a un mayor desorden y más retrasos: un círculo vicioso.

A medida que las bases de código se vuelven más difíciles de manejar, se tarda más en añadir nuevas características, y los ingenieros evitan realizar actualizaciones por miedo a romper algo. El código nuevo se superpone al antiguo, con efectos secundarios impredecibles. La complejidad se agrava. Los errores proliferan, lo que conduce a posibles vulnerabilidades de seguridad. Los desarrolladores comienzan a sentir que dedican todo su tiempo a apagar incendios y a crear soluciones provisionales, cuando preferirían crear algo nuevo y emocionante en lugar de mantener sistemas antiguos.

La rotación de desarrolladores aumenta. Los empleados más familiarizados con los sistemas antiguos abandonan la empresa, lo que se traduce en una pérdida de conocimiento institucional. Los tiempos de incorporación se alargan. La documentación se resiente, lo que da lugar a duplicidad de trabajo y correcciones rápidas que ocultan problemas más graves.

La investigación del IBM® Institute for Business Value muestra que las empresas que tienen plenamente en cuenta el coste de abordar la deuda técnica en sus casos de negocio de IA proyectan un ROI un 29 % superior al de aquellas que no lo hacen. Y la lógica funciona en sentido contrario: ignorar la deuda técnica da lugar a una disminución del ROI de entre el 18 % y el 29 %. Es un momento interesante para el sector de las TI, ya que las herramientas de codificación de IA han irrumpido con fuerza en el sector, para bien y para mal. La misma tecnología que puede agravar la deuda técnica es una herramienta poderosa para resolverla.

La IA puede acelerar la acumulación del impacto de la deuda técnica, ya que se sitúa en la cima de la pila tecnológica. Por ejemplo, aunque que los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) facilitan la generación rápida de grandes volúmenes de código y la creación de estructuras de características sin necesidad de un conocimiento profundo, las normas de codificación y la revisión del código pueden quedarse rezagados.

Las plantillas de instrucciones, los marcos de orquestación de IA, los pipelines de recuperación y los bucles de agentes se superponen a los sistemas existentes, pero pueden ocultar lo que un sistema está haciendo realmente, lo que dificulta la depuración. Por lo tanto, cuando algo falla, no siempre es obvio qué ha fallado y por qué. Los fallos pueden ser sutiles y dar lugar a comportamientos imprevistos en fases posteriores.

La IA introduce también nuevas categorías de deuda, como instrucciones frágiles que solo funcionan en contextos específicos, datos de recuperación de baja calidad y la deriva de los modelos. Y dado que los modelos cambian constantemente, esta rotación puede provocar fallos a lo largo del ciclo de vida de la IA debido a la ”deuda de compatibilidad”. Incluso las startups ágiles pueden empezar a acumular nueva deuda técnica desde el primer día, debido a la rapidez con la que avanza la tecnología.

La generación de código mediante IA y el movimiento de “vibe coding” suelen asociarse con una mentalidad de “el modelo se encargará de ello”, delegando la complejidad en el LLM. La falta de una lógica explícita, en comparación con la codificación tradicional, puede dar lugar a sistemas con un diseño insuficiente y comportamientos impredecibles.

La reducción de la deuda técnica se basa en la capacidad de medirla. Sin embargo, medir la deuda técnica puede resultar complicado, aunque sí es posible medir sus efectos, como ciclos de desarrollo más lentos, equipos de desarrollo frustrados y entregas retrasadas.

Las métricas de entrega reflejan la eficacia con la que un equipo puede lanzar y mantener el software. Los plazos de entrega y las tasas de fallos en los cambios sugieren problemas de deuda técnica.

También existen indicadores a nivel de código que ofrecen una visión más cercana de la deuda subyacente, como las métricas de calidad del código. La complejidad ciclomática, la duplicación de código y la presencia de ”code smells” ayudan a cuantificar lo difícil que es realizar cambios en una base de código, lo que afecta directamente a su mantenibilidad.

Pero examinar el código no es suficiente, ya que a menudo no capta cómo la deuda técnica da lugar a resultados no deseados y a un extenso trabajo de reelaboración. Cuantificar los volúmenes de errores, los defectos del producto, los tiempos de incorporación y otros puntos débiles de los desarrolladores puede ayudar a identificar una causa raíz más profunda en TI. ¿Cuánto tiempo dedican los desarrolladores de software a apagar incendios en lugar de realizar entregas?

Históricamente, gestionar la deuda técnica se ha considerado una tarea de TI, algo que se hace en segundo plano por necesidad y que, a menudo, las principales partes interesadas suelen pasar por alto. Pero en la era de la IA, la gestión de la deuda técnica se convierte en una preocupación existencial, lo suficientemente importante como para llamar la atención del equipo directivo. Según una investigación del IBV, el 81 % de los ejecutivos afirma que la deuda técnica ya está limitando el éxito de la IA. El 69 % cree que hará que algunas iniciativas sean financieramente insostenibles.

Aunque la automatización de la IA puede agravar la deuda técnica, la asistencia de código con IA promete una solución eficaz. La deuda técnica se acumula en las TI, y centrar las inversiones donde esta acumulación es mayor constituye un enfoque inteligente.

La refactorización de código altera la estructura interna del código de software sin modificar su comportamiento externo ni afectar a sus funciones. En lugar de realizar una limpieza manual del código antiguo para imponer patrones coherentes y simplificar funciones excesivamente complejas, los profesionales pueden ejecutar refactorizaciones específicas en repositorios completos y modernizar patrones de forma incremental, convirtiendo un gran proyecto en un proceso continuo de gestión de la deuda y haciendo que el mantenimiento rutinario sea más escalable.

Una de las mayores fuentes de deuda es la falta de contexto. Las herramientas de documentación de código con IA pueden generar documentación para sistemas heredados y explicar qué hacen realmente las funciones. Pueden eliminar el código redundante y sugerir oportunidades de consolidación. Esto reduce el tiempo de incorporación y agiliza el proceso de desarrollo, disipando el temor a romper algo al modificar código antiguo.

Las pruebas automatizadas pueden ayudar a los desarrolladores a encontrar y eliminar rápidamente errores ocultos, así como a modificar de forma segura el código heredado. Esto puede acelerar el progreso dentro de cada sprint y reducir la acumulación de errores mediante correcciones eficientes, evitando costosas regresiones. A menudo, el verdadero obstáculo no es un código defectuoso, sino la falta de un entorno seguro para modificarlo. La IA puede leer y comprender la semántica del código, inferir el comportamiento previsto del mismo o de un módulo específico y generar casos de prueba significativos basados en esa comprensión. Los miembros del equipo pueden pedir a la IA que genere pruebas que cubran casos extremos y reflejen el comportamiento actual, ejecutar estas pruebas para establecer una línea de base y, a continuación, refactorizar el código y volver a realizar pruebas.

La IA puede analizar sistemas a alto nivel, identificando componentes acoplados y dependencias, y sugiriendo vías de mejora que sirvan de base para una hoja de ruta estratégica que tenga en cuenta cómo operan los componentes vinculados. Esto resulta especialmente útil en migraciones a gran escala que, de otro modo, pueden resultar arriesgadas. La IA ayuda traduciendo el código entre marcos de trabajo y lenguajes, actualizando API en muchos archivos y manteniendo la coherencia durante las transiciones.

Según el estudio del IBV, se prevé que la proporción de la IA en el gasto en TI aumente de aproximadamente el 11 % a más del 18 %. Ese crecimiento exigirá dar prioridad a la reducción de la deuda; de lo contrario, la inversión en IA corre el riesgo de verse socavada por costes que no aparecen en el balance.

La gestión de la deuda técnica suele plantearse como un problema de ingeniería, pero también es un problema cultural. Se trata tanto de estructurar equipos y alinear incentivos como de limpiar el código antiguo.

En muchas organizaciones, los equipos de ingeniería son recompensados implícitamente por lanzar nuevas características rápidamente, y se resta prioridad a la mantenibilidad a largo plazo. Las hojas de ruta hacen hincapié en los resultados visibles para los usuarios finales, y los esfuerzos para reducir la deuda futura a menudo no logran competir con este incentivo. Con el tiempo, esto crea un desequilibrio que recompensa a los desarrolladores por aumentar la deuda técnica en lugar de reducirla.

Los equipos aislados y los flujos de trabajo fragmentados pueden agravar el problema. Cuando la propiedad de un sistema se distribuye entre muchas partes interesadas, ningún equipo se siente responsable de su estado general, y las decisiones tomadas en beneficio de un equipo pueden, de hecho, perjudicar a otro. Las decisiones a corto plazo tomadas por un equipo pueden tener efectos imprevistos y duraderos. Sin un propietario claro, ningún equipo concreto es responsable de mantener y optimizar un sistema a lo largo del tiempo. El código nuevo se convierte rápidamente en ”código heredado”.

Más allá del cambio organizativo para abordar la propiedad y la cooperación entre equipos, convertir el proyecto de reducción de deuda técnica en un proceso continuo es un enfoque necesario. Una gestión de proyectos rigurosa es clave para identificar la deuda técnica y abordarla con revisiones periódicas del código.

La IA puede ayudar a sistematizar el análisis del código al reducir el coste de las tareas de mantenimiento rutinarias, lo que permite a los equipos abordar la deuda técnica de forma incremental en lugar de posponer las mejoras a un futuro que parece no llegar nunca, lo que en última instancia conduce a código de alta calidad. Con el tiempo, estas ventajas se acumulan, lo que se traduce en una mayor calidad del software y mejores resultados empresariales.