Desarrollar software en entornos competitivos relega las decisiones funcionales para priorizar las de negocios. Con el tiempo, esto acumula fricciones que consolidan un obstáculo crítico para tu roadmap. Esto es la deuda técnica.
Según datos de Protiviti, la deuda técnica afecta significativamente la capacidad de innovar en el 70% de las organizaciones. Además, representa un 30% del gasto del presupuesto de TI, consumiendo recursos que podrías usar de forma más estratégica.
Hemos ayudado a diversas empresas globales a gestionar su deuda con diferentes metodologías. Una de las más eficientes emplea las métricas DORA para visibilizar el nivel de deuda y ejecutar estrategias de minimización. Hoy explicamos todo.
¿Qué es la deuda técnica?
Se trata del costo acumulado de todas las decisiones de desarrollo que priorizan la velocidad sobre la calidad, la claridad o la mantenibilidad del sistema. A medida que las fricciones se desatienden, más alta y compleja se vuelve la deuda.
Igual que en las finanzas, al principio parece manejable, pero con el tiempo los «intereses» se pagan en forma de:
- Bugs recurrentes.
- Entregas demoradas.
- Equipos agotados.
Además de un obstáculo operativo, su minimización significa también una inversión pesada. Según el Digital Core Report de Accenture, la remediación de la deuda técnica puede representar hasta el 15% del presupuesto anual de TI de las empresas.
En un sector dinámico como el tuyo, la deuda aparece cuando tu equipo sacrifica pruebas automatizadas, documentación o buenas prácticas de arquitectura para cumplir fechas agresivas o capitalizar una ventana de mercado.
La trampa en la que caen la mayoría de líderes técnicos es que ella no duele de golpe: se manifiesta como una suma de pequeñas ineficiencias que obstaculizan las metas de producto y negocio.
Cuatro tipos de deuda técnica
La deuda se puede clasificar de varias maneras según los criterios que elijamos. Por ejemplo, podemos clasificarla según el ámbito específico que acumule los errores, pudiendo hablar de:
- Deuda de código.
- Deuda arquitectónica.
- Deuda de diseño.
- Deuda de documentación.
- Deuda de infraestructura.
Otra manera de entender la deuda técnica está en su relación con el contexto y la intención. Así lo propuso el ingeniero informático Martin Fowler en 2009, proponiendo una matriz que visibiliza cuánta deuda tienes y la calidad de las decisiones que le dieron lugar.
Cuadrantes de la deuda técnica
Matriz de intencionalidad vs. prudencia
| Tipo de deuda | Frase típica | Características |
|---|---|---|
| Deliberada e imprudente | «No hay tiempo, lancemos así». |
Prioridad absoluta a la fecha de entrega. Se ignoran buenas prácticas a sabiendas. Genera intereses técnicos muy altos y riesgosos. |
| Deliberada y prudente | «Lanzamos ahora y refactorizamos luego». |
Decisión estratégica de negocio analizada. Deuda documentada y con plan de pago real. Acelera el Time-to-Market de forma controlada. |
| Inadvertida e imprudente | «¿Qué es un patrón de diseño?» |
Falta de formación, estándares o mentoría. Errores por descuido o desconocimiento técnico. Es la deuda más difícil y costosa de gestionar. |
| Inadvertida y prudente | «Aprendimos una mejor forma de hacerlo». |
Resultado natural del aprendizaje y la escala. El código era sólido, pero el negocio evolucionó. Indica madurez y capacidad de adaptación. |
Primer cuadrante: deuda deliberada e imprudente
Aparece cuando tu equipo sabe que está tomando una mala decisión técnica, conoce alternativas mejores, pero elige ignorarlas solo para entregar más rápido.
Ejemplo: un product owner promete una integración clave con un socio en una fecha fija. Para cumplir, el equipo se conecta a la base de datos con consultas sin caché ni límites de uso, aun sabiendo que existe un SDK oficial mejor diseñado pero más lento de implementar.
Este cuadrante es el más peligroso para tu roadmap, porque convierte la urgencia del corto plazo en una bomba de tiempo que afectará toda la capacidad futura de entrega. A nivel de negocio, se traduce en:
- Incidentes recurrentes.
- Pérdida de confianza del equipo.
- Costos crecientes de mantenimiento fuera de presupuesto.
Segundo cuadrante: deuda deliberada y prudente
Tu equipo decide conscientemente sacrificar elegancia técnica hoy para capturar una oportunidad de negocio, con un plan claro para refactorizar después.
Piensa que quieres lanzar rápido un nuevo módulo de precios y, en vez de rediseñar de inmediato todo el motor, implementas un servicio adicional simplificado, acoplado a componentes existentes. Acto seguido, procedes así:
- Documentas la decisión ejecutada.
- Estimas el esfuerzo futuro de refactorización.
- Vinculas la respuesta a métricas concretas.
- Reservas capacidad técnica futura para solventar.
Bien utilizada, la deuda deliberada y prudente te permite mover más rápido que la competencia sin comprometer la estabilidad a largo plazo. Es una manera de equilibrar el crecimiento del negocio con la conservación de tu infraestructura.
Tercer cuadrante: deuda inadvertida e imprudente
Se genera cuando el equipo no dimensiona el impacto de sus decisiones y carece de las prácticas básicas para limitar el daño. Se vincula con inexperiencia, ausencia de revisiones de código y desatención por resolver errores de diseño evidentes.
Aquí no hay una decisión consciente de asumir deuda, pero sí hay negligencia al no invertir en estándares mínimos de calidad, automatización o formación.
Ejemplo: tu equipo crece rápido, sumas perfiles junior y mantienes la presión antes de cada entrega, pero no introduces revisiones de código, ni aumentas las pruebas automatizadas, ni mejoras la documentación. El resultado natural es:
- Endpoints duplicados.
- Reglas inconsistentes.
- Dependencias circulares.
Cuarto cuadrante: deuda inadvertida y prudente
Tu equipo hace lo mejor que puede con la información disponible, pero luego descubre una solución superior o nuevas restricciones técnicas.
Un ejemplo clásico: eliges una arquitectura razonable para el nivel actual de tráfico y, meses después, el crecimiento de usuarios deja ver cuellos de botella que antes no existían.
La deuda no proviene de malas prácticas, sino de aprendizaje y evolución del producto. Es una señal de que el negocio está cambiando y que necesitas ajustar la base técnica para acompañar esa nueva escala o complejidad.
Métricas DORA que visibilizan la deuda técnica
En DevOps, las métricas DORA (DevOps Research and Assessment) son indicadores que miden el equilibrio entre la estabilidad de un sistema y la velocidad de las entregas.
Además de identificar cuellos de botella, estas métricas sirven para clasificar el nivel de un equipo de desarrollo, dado que funcionan como un signo de su eficiencia y rapidez para responder a incidentes o implementar cambios.
Cuando estas métricas se deterioran, casi siempre hay deuda técnica detrás: procesos frágiles, arquitecturas complejas o falta de automatización, por lo que indirectamente se utilizan para medir los errores acumulados y su impacto en los procesos.
Tasa de fallos de cambios (CFR)
Mide el porcentaje de despliegues que terminan en incidentes, rollbacks o hotfixes necesarios para restaurar la estabilidad del sistema. Una cifra elevada da cuenta de que tu código, arquitectura o pruebas no soportan el ritmo actual de cambios en tu negocio.
- Módulos frágiles.
- Dependencias ocultas.
- Falta de pruebas automatizadas.
- Ambientes inconsistentes.
Utiliza esta métrica para priorizar qué partes del sistema necesitan refactorización, mejor cobertura de pruebas o mayor observabilidad. La meta es reducir fallos y convertir cada incidente en información accionable sobre dónde se concentra tu deuda.
Tiempo de recuperación (MTTR)
Aquí mides cuánto tardas en restaurar el servicio después de una interrupción o fallo en producción. No evita errores, pero revela qué tan preparado estás para responder cuando la deuda técnica se vuelve un obstáculo pesado.
Reducir este tiempo implica invertir en:
- Observabilidad.
- Automatizar rollbacks.
- Documentar runbooks.
- Entrenar al equipo en simulacros de incidentes.
Plazo de entrega de cambios (LTFC)
Visibiliza el tiempo que transcurre entre un cambio en el código hasta su llegada a producción. Este indicador evalúa tu agilidad organizacional al permitirte ver qué tan rápido respondes a incidentes, feedback de clientes y cambios en tus metas de negocio.
- Simplificación de módulos.
- Mejor diseño de API.
- Mayor automatización en tu ciclo de entrega.
Tiempo de implementación
Es la duración del proceso necesario para desplegar cambios en producción, desde que están listos hasta que son efectivos. Más breve el tiempo, más alto el rendimiento de tu equipo, pues puede realizar varios despliegues exitosos en plazos cortos.
Optimizar este tiempo pasa por simplificar la arquitectura de despliegue, mejorar scripts, estandarizar configuraciones y reforzar la infraestructura de CI/CD.
