¿Qué es la deuda técnica?

La mala gestión del proyecto, los plazos de entrega poco realistas y las solicitudes de último momento de las partes interesadas a menudo obligan a los miembros del equipo a hacer concesiones a corto plazo que requieren trabajo adicional. Si bien la deuda tecnológica a veces es una compensación necesaria para satisfacer necesidades comerciales o acelerar el desarrollo, la acumulación excesiva puede retardar el progreso, aumentar los costes y reducir la fiabilidad del software. La gestión de la deuda técnica requiere equilibrar los objetivos de entrega a corto plazo con la calidad del código a largo plazo y la sostenibilidad del sistema.

La deuda técnica se manifiesta de múltiples maneras, desde soluciones apresuradas hasta fallas arquitectónicas profundamente arraigadas. El ingeniero de software y autor Ward Cunningham¹ introdujo el concepto comparándolo con la deuda financiera, donde la acumulación de intereses a lo largo del tiempo hace que esta sea más difícil de pagar. Más tarde, el experto en desarrollo de software Martin Fowler refinó la idea con su cuadrante técnico de deuda (Technical Debt Quadrant)², donde categorizaba la deuda en 4 tipos:

• Imprudente frente a prudente: ¿se contrajo la deuda deliberadamente o por una mala toma de decisiones?
• Deliberado frente a involuntario: ¿el equipo era consciente de que se estaba endeudando o surgió involuntariamente?

Más allá de esta clasificación, la deuda toma muchas formas en el desarrollo de software. 

La deuda arquitectónica surge cuando los cimientos de un sistema carecen de escalabilidad, flexibilidad o capacidad de mantenimiento. Los sistemas heredados, las arquitecturas monolíticas y los componentes estrechamente acoplados dificultan las actualizaciones, lo que incrementa el esfuerzo necesario para el desarrollo futuro.

La deuda de código es el resultado de un desarrollo apresurado, prácticas de codificación inconsistentes y documentación deficiente. Cuando los programadores toman atajos, como duplicar la lógica, utilizar nombres de variables poco claros o no seguir los estándares del sector, la cantidad de deuda técnica se acumula, lo que hace que la depuración y el mantenimiento consuman mucho tiempo.

La deuda de infraestructura y DevOps se acumula cuando los procesos de despliegue obsoletos y los conductos CI/CD ineficaces obstaculizan la automatización y la escalabilidad. Sin una planificación adecuada de la infraestructura, los equipos podrían enfrentarse a obstáculos a la hora de integrar las interfaces de programación de aplicaciones (API), actualizar las dependencias o garantizar que los entornos en la nube sigan siendo rentables.

La deuda de procesos se debe a una colaboración deficiente, flujos de trabajo poco claros y documentación faltante, lo que provoca retrasos en la entrega de características y aumenta los desafíos de incorporación. Las empresas que descuidan las metodologías ágiles o no integran los principios de scrum suelen tener problemas con la acumulación de trabajo pendiente, lo que dificulta el seguimiento y la resolución eficaz de los problemas.

La deuda de seguridad surge cuando los equipos reducen el cifrado, la autenticación o la aplicación de parches de vulnerabilidades, lo que deja el software expuesto a ciberamenazas y riesgos de cumplimiento. La falta de pruebas de seguridad automatizadas aumenta la carga de los equipos, lo que dificulta el mantenimiento de sistemas seguros.

La deuda técnica, como la deuda financiera, acumula intereses a lo largo del tiempo. Cuanto más tiempo pase sin abordarse, más costoso resultará resolverlo. Si bien asumir deuda técnica puede acelerar el tiempo de comercialización, no gestionarla adecuadamente da como resultado mayores costes de mantenimiento, menor eficiencia de los desarrolladores y pérdida de oportunidades comerciales.

Una de las consecuencias financieras más inmediatas es el aumento del coste de las horas de ingeniería dedicadas a la corrección de errores y al retrabajo en lugar de al nuevo desarrollo. Los equipos que trabajan dentro de una base de código cargada de deudas requieren ciclos de depuración más largos, lo que hace que incluso los cambios menores sean costosos. A medida que se acumula la deuda, las empresas deben asignar más recursos a mantenimiento o arriesgarse a retrasos en la entrega de característica, lo que aumenta los costes operativos.

Los costes de infraestructura también aumentan cuando las arquitecturas anticuadas, los flujos de trabajo ineficientes de DevOps o las dependencias heredadas requieren costosas reformas para seguir funcionando. Las empresas pueden verse obligadas a gastar más en almacenamiento en la nube, recursos informáticos o licencias de terceros simplemente para mantener en funcionamiento unos sistemas frágiles.

En los mercados competitivos, una deuda técnica excesiva puede ralentizar la innovación, lo que impide que las empresas respondan rápidamente a las demandas de los clientes. Las actualizaciones tardías de los productos, los fallos recurrentes del sistema y la degradación del rendimiento pueden provocar la pérdida de clientes, reducir los ingresos y dañar la reputación de la marca. Para las empresas de sectores regulados, las vulnerabilidades de seguridad no abordadas pueden dar lugar a violaciones de cumplimiento, multas y consecuencias legales.

La gestión de la deuda técnica ayuda a hacer cumplir las normas de calidad y a comunicar su impacto, como el aumento de la complejidad y los desafíos de mantenimiento, a los directores de sistemas de información y a las partes interesadas, y garantiza que el software siga siendo viable y escalable a lo largo del tiempo.

Los asistentes de código de IA generativa aceleran el desarrollo al automatizar tareas repetitivas y sugerir correcciones, lo que hace que el desarrollo de software sea más satisfactorio para los programadores. Los métodos tradicionales, como las pruebas manuales y las revisiones de código, consumen mucho tiempo. Si se utiliza correctamente, la IA generativa puede ayudar a gestionar la deuda técnica mediante la identificación de código redundante, la mejora de la legibilidad y la generación de código inicial de mayor calidad.

Los asistentes de código de IA pueden contribuir a la deuda técnica si sus outputs se aceptan sin la revisiones adecuadas. El código generado por la IApuede introducir incoherencias o crear dependencias innecesarias que, más adelante, requieran una refactorización. La supervisión humana garantiza una documentación de API clara y una función lógica, mientras que garantiza que los desarrolladores validan las sugerencias de la IA y aplican las revisiones del código.

La gestión de la deuda técnica requiere equilibrar el tiempo de comercialización, la calidad del software y el coste. Muchas empresas se enfrentan a decisiones difíciles a la hora de decidir si lanzar el software cuanto antes o invertir más tiempo en la calidad. Por ejemplo, un equipo de ingeniería de redes sociales podría avanzar rápido pero de forma torpe en sus primeros años, y priorizar el desarrollo rápido sobre el mantenimiento a largo plazo. Sin embargo, a medida que se acumula la deuda técnica, la empresa debe cambiar a un modelo más sostenible que implemente procesos de revisión rigurosos para garantizar la calidad y mantener la agilidad.

Los marcos de gobierno y las herramientas de automatización ayudan a las organizaciones a rastrear y gestionar la deuda técnica. Las grandes empresas utilizan software de gestión de proyectos para monitorizar la calidad del código, identificar cuellos de botella y garantizar que los elementos pendientes relacionados con la refactorización se prioricen adecuadamente.

La deuda técnica no es solo una cuestión técnica, sino cultural. Las empresas que alientan a los programadores a documentar su código correctamente, escribir API que puedan mantenerse e invertir en el estado a largo plazo del software ayudan a prevenir la acumulación de código incorrecto o código heredado.

Las plataformas low-code y no-code ayudan a las organizaciones a reducir la deuda técnica al minimizar los errores de codificación manual y agilizar el desarrollo. 

Tratar la deuda técnica como una prioridad continua en lugar de una solución única es clave para la sostenibilidad a largo plazo. Shopify, por ejemplo, dedica el 25 % de sus ciclos de desarrollo a abordar la deuda técnica.

Al implementar "sprints de deuda" dentro de su flujo de trabajo ágil, la empresa se asegura de que los ingenieros refactoricen y mejoren periódicamente el código existente en lugar de centrarse únicamente en las nuevas características. Incorporar la gestión de la deuda técnica en la hoja de ruta ayuda a los equipos a equilibrar el desarrollo de características con el mantenimiento necesario, y garantiza que la salud del software a largo plazo siga siendo una prioridad. Una hoja de ruta bien definida también permite a los gestores de proyectos y a las partes interesadas anticipar la resolución técnica de la deuda junto con los lanzamientos de nuevos productos, evitando compensaciones de última hora que podrían dar lugar a problemas adicionales.

El uso de herramientas para rastrear la deuda técnica permite a los equipos medir y mitigar los riesgos de forma proactiva. Muchas organizaciones utilizan métricas de calidad de código y herramientas de análisis automatizado para evitar que se acumule una complejidad innecesaria dentro de su arquitectura de microservicios. El análisis periódico de la base de código ayuda a identificar áreas donde el código defectuoso, las dependencias obsoletas o las estructuras ineficientes contribuyen a los desafíos de mantenimiento a largo plazo. Mantener la base de código limpia y modular garantiza que la deuda técnica no obstaculice la escalabilidad ni introduzca cuellos de botella innecesarios en el proceso de desarrollo.

Unos plazos poco realistas pueden conducir a decisiones precipitadas que aumentan la deuda técnica. Por ejemplo, el lanzamiento de HealthCare.gov en 2013 tuvo problemas importantes debido a la reducción de los plazos, lo que provocó bloqueos del sistema, vulnerabilidades de seguridad y una funcionalidad incompleta en el momento del lanzamiento. El apresurado proceso de desarrollo dio lugar a costosas correcciones posteriores al lanzamiento, lo que pone de relieve la importancia de equilibrar los plazos con unas prácticas adecuadas de ingeniería de software.

Al implementar conjuntos de pruebas automatizadas integrales, las organizaciones pueden identificar proactivamente y abordar los defectos al principio del ciclo de vida del desarrollo, lo que reduce significativamente la carga a largo plazo de los costosos retrabajos. Este enfoque permite lanzamientos de software más rápidos y fiables, garantiza una calidad constante y ayuda a mantener la estabilidad en las actualizaciones frecuentes. Las pruebas y la validación continuas, integradas en los flujos de trabajo de desarrollo, son esenciales para minimizar la acumulación de deuda técnica y fomentar una cultura de calidad.

Comprender las causas de la deuda técnica ayuda a las organizaciones a tomar decisiones informadas sobre si asumir una deuda intencional y cuándo priorizar su pago. Las empresas que no hacen un seguimiento de su deuda técnica corren el riesgo de acumular código incorrecto, sistemas frágiles y costes crecientes asociados a la corrección de errores y la reelaboración de la infraestructura.