Reducción de la deuda técnica en 2026

Cuando una corporación adquiere una empresa, naturalmente consulta su balance general para hacerse una idea de su valor. La deuda financiera, que aparece como préstamos o pasivos que finalmente deben pagarse, es un componente comparativamente sencillo de analizar en una adquisición.

Pero hay otro tipo de deuda que es cada vez más importante en la ingeniería de software y que no se contabiliza formalmente. La deuda técnica se manifiesta como código frágil, arquitecturas obsoletas y sistemas que no son capaces de adaptarse a las tecnologías y tendencias emergentes.

En ambos casos, los compradores deben tomar decisiones que, a menudo, implican concesiones importantes. Podrían pagar el “principal” mediante el pago de préstamos, o en el ejemplo de deuda técnica, sistemas de refactorización. Podrían reestructurarse mediante la renegociación de los términos financieros o la modernización incremental de la pila tecnológica. O simplemente pueden aceptar la carga de la deuda y lidiar con las consecuencias de la reducción de la 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, arriesgado y costoso, lo que genera presión para tomar aún más atajos, lo que genera más desorden y más retrasos: un círculo vicioso.

A medida que se hace más difícil trabajar con las bases de código, lleva más tiempo agregar nuevas características, y los ingenieros evitan hacer actualizaciones por temor a estropear algo. El código nuevo se superpone al anterior, lo que puede provocar efectos secundarios impredecibles. La complejidad se acumula. Los errores proliferan, lo que lleva a posibles vulnerabilidades de seguridad. Los desarrolladores empiezan a sentir que pasan todo el tiempo apagando incendios y creando soluciones alternativas, cuando preferirían construir algo nuevo y emocionante antes que cuidar sistemas antiguos.

Los desarrolladores cambian constantemente. Los empleados que están más familiarizados con los sistemas más antiguos se van, lo que resulta en una pérdida de conocimiento institucional. Los tiempos de incorporación se alargan. La documentación se ve afectada, lo que lleva a trabajo duplicado y arreglos rápidos que ocultan problemas mayores.

La investigación del IBM Institute for Business Value muestra que las empresas que tienen totalmente en cuenta el costo de abordar la deuda técnica en sus casos de negocio de IA proyectan un retorno de la inversión (ROI) un 29 % mayor que las que no lo hacen. Y la lógica fluye en la otra dirección: ignorar la deuda técnica da como resultado una disminución del ROI del 18 % al 29 %. Es un momento interesante para TI, porque las herramientas de programación de IA han revolucionado el campo, para bien y para mal. La misma tecnología que puede agravar la deuda técnica es una herramienta poderosa para resolverla.

La IA puede amplificar la rapidez con la que se acumula el impacto de la deuda técnica porque la IA se encuentra en la parte superior de la pila tecnológica. Por ejemplo, mientras que los modelos de lenguaje grandes (LLM) facilitan generar grandes volúmenes de código rápidamente y las características sin un conocimiento profundo, los estándares de programación y la revisión de código pueden quedarse atrás.

Las plantillas de instrucciones, infraestructuras de orquestación de IA, pipelines de recuperación y bucles de agentes se superponen a sistemas existentes, pero pueden ocultar lo que realmente está haciendo un sistema, dificultando la depuración. Entonces, cuando algo deja de funcionar, no siempre es obvio qué y por qué. Las fallas pueden ser sutiles y llevar a comportamientos imprevistos más adelante.

La IA introduce nuevas categorías de deuda, como instrucciones que solo funcionan en contextos específicos, datos de recuperación de baja calidad y deriva del modelo. Y debido a que los modelos cambian todo el tiempo, esta deserción puede resultar en un mal funcionamiento en todo el ciclo de vida de la IA debido a la “deuda de compatibilidad”. Incluso las startups más ágiles pueden empezar a acumular nueva deuda técnica desde el primer día, debido a la rapidez con la que evoluciona la tecnología.

La generación de código de IA y el movimiento “vibe coding” a menudo se asocian con una mentalidad de “el modelo lo manejará”, lo que deja la complejidad al LLM. La falta de lógica explícita, en comparación con la programación tradicional, puede llevar a sistemas mal diseñados y comportamientos impredecibles.

La reducción técnica de la deuda se basa en la capacidad de medir la deuda. Pero medir la deuda técnica puede ser complicado, aunque se pueden medir sus efectos, como ciclos de desarrollo más lentos, equipos de desarrollo frustrados y entregas retrasadas.

Las métricas de entrega capturan la eficiencia con la que un equipo puede enviar y mantener software. Los plazos de entrega y las tasas de fallas en los cambios sugieren problemas con la deuda técnica.

También hay indicadores a nivel de código que ofrecen una visión más detallada 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, impactando directamente su capacidad de mantenimiento.

Pero examinar el código no es suficiente, ya que a menudo no logra captar cómo la deuda técnica se traduce en resultados no deseados y una amplia repetición del trabajo. La cuantificación de los volúmenes de errores, los defectos del producto, los tiempos de incorporación y otros puntos problemáticos de los desarrolladores puede ayudar a señalar una causa principal más profunda en TI. ¿Cuánto tiempo dedican los desarrolladores de software a la extinción de incendios en lugar de al envío?

Históricamente, la gestión de la deuda técnica se ha considerado una tarea de TI, algo que se realiza en segundo plano por necesidad, a menudo pasado por alto por los stakeholders clave. Pero en la era de la IA, la gestión de la deuda técnica se convierte en una preocupación existencial, lo suficientemente significativa como para atraer la atención de los altos ejecutivos. Según la investigación de IBV, el 81 % de los ejecutivos dice 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 con IA puede empeorar la deuda técnica, la asistencia de código impulsada por IA promete una solución poderosa. La deuda técnica se acumula en el sector de las TI, y centrar las inversiones donde más se produce esta acumulación es un enfoque inteligente.

La refactorización de código altera la estructura interna del código de software sin modificar su comportamiento externo ni afectar sus funciones. En lugar de realizar una limpieza manual del código antiguo para aplicar patrones coherentes y simplificar funciones demasiado 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 deuda, lo que hace que el mantenimiento de rutina sea más escalable.

Una de las mayores fuentes de deuda es la falta de contexto. Las herramientas de documentación de código de IA pueden generar documentación para sistemas heredados y explicar lo que realmente hacen las funciones. Pueden desduplicar el código redundante y sugerir oportunidades de consolidación. Esto reduce el tiempo de incorporación y agiliza el proceso de desarrollo, resolviendo el miedo a averiar algo al tocar código antiguo.

Las pruebas automatizadas pueden ayudar a los desarrolladores a encontrar y eliminar rápidamente errores ocultos y a modificar de manera segura el código heredado. Esto puede acelerar el progreso dentro de cada sprint y reducir la acumulación de errores a través de arreglos eficientes, evitando regresiones costosas. A menudo, el verdadero bloqueador no es un mal código, sino la falta de un entorno seguro para cambiarlo. La IA puede leer y comprender la semántica del código, deducir el comportamiento previsto del código 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 límite y reflejen el comportamiento actual, ejecutar estas pruebas para establecer una línea de base, luego refactorizar el código y volver a probar.

La IA puede analizar sistemas a un alto nivel, identificando componentes acoplados y dependencias, y sugiriendo rutas de actualización que informen una hoja de ruta estratégica que tenga en cuenta cómo operan los componentes vinculados. Esto es especialmente útil en migraciones a gran escala, que de otro modo pueden ser riesgosas. La IA ayuda a traducir código entre marcos y lenguajes, a actualizar las API en numerosos archivos y a mantener la coherencia durante las transiciones.

Según el estudio del IBV, se proyecta que la participación de la IA en el gasto en TI aumente de aproximadamente el 11 % a más del 18 %. Ese crecimiento requerirá priorizar la reducción de la deuda; de lo contrario, la inversión en IA corre el riesgo de verse socavada por costos que no aparecen en el balance.

La gestión de la deuda técnica a menudo se enmarca como un problema de ingeniería, pero también es cultural. Se trata tanto de estructurar equipos y armonizar los incentivos como de depurar el código antiguo.

En muchas organizaciones, los equipos de ingeniería son recompensados implícitamente por enviar nuevas características rápidamente, y se resta prioridad al mantenimiento a largo plazo. Las hojas de ruta enfatizan los resultados visibles para los usuarios finales, y los esfuerzos para reducir la deuda futura a menudo no compiten con este incentivo. Con el tiempo, esto crea un desequilibrio que recompensa a los desarrolladores por expandir la deuda técnica en lugar de pagarla.

Los equipos en silos y los flujos de trabajo fragmentados pueden exacerbar el problema. Cuando la propiedad de un sistema se distribuye entre muchos stakeholders, ningún equipo se siente responsable de su estado general, y las decisiones tomadas para dar beneficio a un equipo pueden perjudicar a otro. Las decisiones a corto plazo tomadas por un equipo pueden tener efectos imprevistos y duraderos. Sin un propietario claro, ningún equipo individual 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 organizacional 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 comentarios periódicos de código.

La IA puede ayudar a sistematizar el análisis de código al reducir el costo de las tareas de mantenimiento de rutina, lo que permite a los equipos abordar la deuda técnica de forma incremental en lugar de aplazar las mejoras a un futuro que parece nunca llegar, lo que en última instancia lleva a un 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.