El riesgo de no decidir y el costo de la deuda técnica

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El concepto de “deuda técnica” tiene fecha y autor precisos: Ward Cunningham (el creador de la primera wiki, también co-firmante del Manifiesto Ágil) lo acuñó en 1992 para explicarle a los decisores no técnicos por qué un equipo necesitaba reescribir un código de software que ya funcionaba, pero no era óptimo. Su metáfora era financiera y deliberada: endeudarse un poco para ganar velocidad tiene sentido, siempre que la deuda se pague rápido. El problema, advertía Cunningham, no es contraerla sino no saldarla. Cada minuto que el equipo pasa sosteniendo código «no del todo correcto» contaba como interés sobre esa deuda.

Treinta años después, el concepto mutó. La “deuda técnica” ya no describe solo decisiones apresuradas en el nivel del código: describe organizaciones enteras que no decidieron. Ya no hablamos de empresas que construyeron algo rápido y mal para salir al cruce de la competencia, sino de organizaciones que no construyeron nada mientras el entorno tecnológico seguía moviéndose. Deuda técnica es hoy sinónimo de tecnología obsoleta o que no se ajusta a las necesidades actuales de la organización. El mecanismo es el mismo que identificó Cunningham: la deuda existe, los intereses corren, y cada ciclo sin intervención hace más cara y más difícil la puesta al día.

Para DXC, de hecho, el término «deuda técnica» es erróneo, porque abarca la deuda de infraestructura, aplicaciones, experiencia de usuario, datos y procesos, así como la deuda de conocimiento derivada de la disminución de la inteligencia sistémica y la gestión ineficaz. Los expertos de DXC prefieren hablar de “deuda organizacional”.

La deuda técnica en software

En una publicación de 2024, la analista del think tank American Enterprise Institute, Shane Tews, aseguró: “La deuda técnica, la acumulación de atajos y concesiones en los sistemas de software, es un problema que afecta a todos los sectores y cuyas consecuencias van desde fallos del sistema y brechas de seguridad hasta la limitación de la innovación”.

La analista citó a The Wall Street Journal, que aseguraba que esa deuda técnica fue la causa de la cancelación de 13.000 vuelos de Southwest Airlines durante la temporada navideña de 2022 y de numerosos ciberataques de gran repercusión contra Google, Apple y Microsoft. “El costo de abordar esta deuda asciende a US$ 1,52 billones, mientras que los incidentes de ciberseguridad, los fallos operativos y el mantenimiento de sistemas obsoletos suman US$ 2,41 billones anuales en Estados Unidos”.

En esta misma entrevista, el experto en ciberseguridad y telecomunicaciones, Ken Silva, dio otro ejemplo: en 2023 “una vulnerabilidad sin parchear en dispositivos Cisco comprometió a más de 40.000 dispositivos de la marca. Y Cisco es probablemente la marca líder en redes a nivel mundial, no solo en los Estados Unidos. Esto afecta a todos. Cabe mencionar que Cisco ya había corregido este fallo, pero el número de organizaciones que implementaron la solución fue mucho menor de lo esperado”. La lección es contundente: en un mundo cada vez más definido por software, esta deuda técnica tiende a abarcar universos que corrían paralelos al del software, como los de la ciberseguridad o la infraestructura.

Así, la deuda técnica trasciende el desafío de actualizar la codificación, afectando negativamente el desempeño organizacional. Según McKinsey Digital, la deuda técnica representa entre el 20% y el 40% del valor total de la infraestructura tecnológica de una organización antes de la depreciación. Esta carga oculta crece silenciosamente, repercutiendo en las operaciones de toda la empresa.

El desafío de los sistemas “legacy”

Las tecnologías heredadas se están convirtiendo en una vulnerabilidad crítica, incrementando los riesgos operativos y obstaculizando los esfuerzos de modernización. Según Forrester Research, las empresas destinan hasta el 80% de sus presupuestos IT a mantener infraestructura desactualizada, dejando poco margen para innovar. No abordar estos sistemas heredados supone para las organizaciones tanto pérdida de oportunidades como un aumento creciente de los riesgos de seguridad.

El espejismo de la IA

Existe la creencia de que la IA ayudará a saldar mágicamente la deuda técnica. Los datos no lo confirman. Para Adam Ronthal, VP Analista de Gartner, los líderes de datos y análisis que hoy experimentan con IA corren el riesgo de quedarse atrás precisamente porque todos están experimentando: sin foco estratégico, la IA no genera retorno.

En este orden, la Directora de Análisis de la consultora lo dejó muy claro. Sin bases sólidas, la IA seguirá siendo lo que es hoy en día para la mayoría de las organizaciones: un experimento costoso. “Esperar que la IA o la IA Generativa compensen las actualizaciones retrasadas, los equipos aislados y los años de deuda técnica es pensamiento mágico”.

El costo de no decidir

En tiempos menos dinámicos, aquello de “si funciona no lo toques” pudo haber sido una técnica de supervivencia engañosamente accesible. Hoy ya no lo es. Cada demora tiene el potencial de dejar en evidencia vulnerabilidades, dañar los ingresos y afectar la retención de talento. Al mismo tiempo, dificulta la innovación y la optimización, y con ello los tiempos de llegada al mercado o de respuesta ante las demandas del cliente.

Tecnologías como la IA o la automatización inteligente requieren primero saldar la deuda tecnológica acumulada: no hay atajo que evite ese paso. Esperar que las nuevas herramientas rediman las demoras del pasado es como construir sobre arena. Esos cimientos ya están cediendo.