Siete tipos de deuda tecnológica que podrían paralizar su negocio

Los directores de sistemas de la información (CIO) se enfrentan constantemente a los riesgos, costes y complejidades de la deuda técnica. Aunque los efectos de los sistemas heredados pueden cuantificarse, la deuda técnica también suele estar integrada de forma más sutil en todo el ecosistema de TI, lo que dificulta la contabilización de la lista completa de problemas y riesgos.

Forrester informa que el 30% de los líderes de TI luchan con una deuda alta o crítica, mientras que un 49% más se enfrentan a niveles moderados. Incluso en el caso de un riesgo moderado o bajo, los impactos de la deuda técnica pueden cambiar rápidamente a medida que evolucionan las necesidades del negocio. Después de todo, una molestia de bajo riesgo en una aplicación clave puede convertirse en una roca de tamaño considerable cuando la aplicación requiere modernización para apoyar una iniciativa de transformación digital.

Accenture informa de que las tres principales fuentes de deuda técnica son las aplicaciones empresariales, la inteligencia artificial y la arquitectura empresarial. Estas áreas son problemas considerables, pero ¿qué pasa con los datos, la seguridad, la cultura y el hecho de abordar áreas en las que los atajos del pasado se están convirtiendo rápidamente en las responsabilidades de hoy? Otra pregunta es: ¿qué separa la deuda que se arregla de forma oportunista de la deuda crítica que podría paralizar el negocio?

Para abordar los factores conocidos y desconocidos que podrían descarrilar la transformación de sus organizaciones, los directores de sistemas de información deben considerar los siguientes siete tipos de deuda técnica, qué los hace críticos y qué deben hacer al respecto.

1. Deuda de datos que socava la toma de decisiones

En Digital Trailblazer, comparto la historia de una empresa privada que informó a la junta de un año rentable, solo para descubrir después de las vacaciones que problemas de calidad de datos y errores de cálculo lo convirtieron en un año no rentable.

Los CIO que cambian la cultura para que esté más basada en los datos e implementan la ciencia ciudadana de datos son los más afectados por la deuda de datos, ya que la interpretación o el cálculo incorrectos de una fecha, cantidad o umbral pueden conducir a decisiones comerciales erróneas. Los tipos de deuda de datos incluyen datos oscuros, registros duplicados y datos que no se han integrado con fuentes de datos maestros.

El uso de los datos de la empresa en LLM, agentes de IA u otros modelos de IA generativa crea más riesgo. Los sesgos en los datos, las lagunas en la clasificación de los datos y las fuentes de datos con políticas de autorización inadecuadas pueden conducir a malas decisiones, riesgos de cumplimiento y problemas que afecten a los clientes. Por esta razón, las organizaciones con una importante deuda de datos pueden encontrar más difícil y arriesgado aprovechar muchas oportunidades de IA general.

Qué pueden hacer los CIO: Evitar y reducir la deuda de datos incorporando responsabilidades de gobernanza y análisis de datos en equipos de datos ágiles, implementando observabilidad de datos y desarrollando métricas de calidad de datos.

2. La deuda de gestión de datos que ahoga el rendimiento

La deuda de gestión de datos puede surgir de repente, acumularse con el tiempo, ser el resultado de una falta de automatización o estar impulsada por la respuesta a incidentes:

• De repente: los departamentos de TI que trasladaron grandes bases de datos a la nube sin optimizar la arquitectura de datos pueden haber creado un gran aumento de la deuda de gestión de bases de datos que se irá operacionalizando con el tiempo.
• Acumulación: Las bases de datos que han crecido en tamaño, complejidad y uso aumentan la necesidad de rediseñar el modelo y la arquitectura para soportar ese crecimiento a lo largo del tiempo.
• Falta de automatización: Los administradores de bases de datos dedican demasiado tiempo a procedimientos operativos manuales que deberían automatizarse, como la creación de copias de seguridad, la administración de privilegios, la sincronización de datos entre sistemas o el aprovisionamiento de infraestructura.
• Respuesta a incidentes: La lucha diaria contra los problemas, la respuesta a incidentes importantes o la realización de análisis de causas fundamentales impiden a los administradores de bases de datos realizar tareas más proactivas.

“Incluso una inversión modesta en herramientas de bases de datos y el pago de parte de la deuda de gestión de datos pueden aliviar a los administradores de bases de datos del tedio de las actualizaciones manuales o la supervisión reactiva”, afirma Graham McMillan, director de Tecnología de Redgate. “Esto les permitirá dedicar sus habilidades y creatividad a actividades de mayor valor, como mejorar la seguridad de los datos y ofrecer soluciones innovadoras a los clientes”.

Qué pueden hacer los CIO: Medir la cantidad de tiempo que los administradores de bases de datos dedican a procedimientos operativos manuales y a la respuesta a incidentes para evaluar la deuda de gestión de datos. Las opciones para reducir la deuda de gestión de datos incluyen la automatización de tareas, la migración a ofertas de base de datos como servicio (DbaaS) y el archivo de conjuntos de datos antiguos.

3. La deuda de dependencia del código abierto que pesa sobre DevOps

Como desarrollador de software, escribir código parece más fácil que revisar el de otra persona y entender cómo usarlo. Buscar e integrar bibliotecas y componentes de código abierto puede ser aún más fácil, ya que el peso del soporte a largo plazo no es una de las principales preocupaciones de muchos desarrolladores cuando se ven presionados para cumplir con los plazos y realizar implementaciones frecuentes.

“Muchos equipos descuidan la higiene de las dependencias, dejando que se acumulen componentes de código abierto obsoletos, redundantes o sin soporte”, afirma Mitchell Johnson, CPDO de Sonatype. “La aplicación media contiene 180 componentes, y no actualizarlos conduce a un código hinchado, brechas de seguridad y una deuda técnica creciente. Al igual que nadie quiere ejecutar sistemas de misión crítica en hardware de hace una década, las prácticas modernas de SDLC y DevOps deben tratar las dependencias de software de la misma manera: mantenerlas actualizadas, optimizadas y seguras”.

Según el Informe de seguridad de código abierto y análisis de riesgos de 2025 de Black Duck, el 81% de las bases de código evaluadas en cuanto a riesgos contenían vulnerabilidades de riesgo alto o crítico, y el 90% contenían componentes con más de 10 versiones por detrás de la versión más actual. Los CIO deben buscar señales de que la deuda de dependencia del código abierto está paralizando la productividad de DevOps, como la frecuencia de las actualizaciones de código disruptivas, el aumento de las alertas de seguridad o el tiempo dedicado a abordar los conflictos de dependencia.

Qué pueden hacer los CIO: Educar a los equipos de DevOps sobre los riesgos de seguridad del código abierto, establecer políticas de gobernanza para evaluar y aprobar paquetes de código abierto y utilizar herramientas SAST para encontrar vulnerabilidades en el código.

4. Deuda de IA que requerirá una importante reelaboración

Las herramientas y capacidades de IA están introduciendo nuevas fuentes de deuda técnica. Incluso cuando los CIO tienen definida la gobernanza de la IA, los modelos de IA, las regulaciones y las capacidades de IA agencial, que cambian rápidamente, crearán problemas de deuda de IA.

“La deuda técnica en los sistemas de IA se manifiesta de manera diferente a la deuda arquitectónica tradicional, ya que no se trata solo de la mantenibilidad del código, sino de todo el ciclo de vida de la gobernanza de datos y modelos”, afirma Eric Johnson, CIO de PagerDuty. “Las empresas que se apresuran a crear soluciones de IA personalizadas hoy en día corren el riesgo de crear nuevas formas de deuda técnica que podrían resultar más costosas y complejas de resolver que los desafíos arquitectónicos a los que nos hemos enfrentado en el pasado. La clave es establecer una gobernanza de datos sólida y unas bases de infraestructura antes de sumergirse en las implementaciones de IA”.

Mientras que muchas formas de deuda técnica generan problemas de mantenimiento continuos, la deriva de los modelos de IA es un ejemplo de deuda incremental de IA. Pero parte de la deuda de IA puede requerir que los CIO desmantelen y reemplacen las capacidades de IA, por ejemplo, cuando los nuevos modelos tienen mejoras considerables en precisión, rendimiento o costes, dejando atrás los modelos obsoletos. Otra preocupación es si las regulaciones obligan a un reentrenamiento holístico de los modelos, obligando a los CIO a cambiar a alternativas para seguir cumpliendo.

Qué pueden hacer los CIO: Para que las transiciones a las nuevas capacidades de IA sean menos costosas, inviertan en pruebas de regresión y prácticas de gestión del cambio en torno a los flujos de trabajo a gran escala habilitados para la IA.

5. Deuda de arquitectura que se erosiona para crear sistemas heredados

Algunas formas de deuda de arquitectura de aplicaciones pueden remediarse mediante modernizaciones, migración de aplicaciones a nuevas plataformas o el uso de herramientas de IA para documentar y explicar bases de código heredadas. Algunas de las mayores fuentes de deuda de arquitectura incluyen:

• Importantes personalizaciones de código integradas en ERP y otros sistemas empresariales
• Integraciones punto a punto entre sistemas sin utilizar estructuras de datos o plataformas de integración
• Microservicios y API implementados sin estándares de seguridad, pruebas, control de versiones y observabilidad
• Arquitecturas multicloud configuradas para obtener beneficios de implementación temprana que requieren un coste, tiempo y experiencia significativos para su mantenimiento.

Los CIO con arquitecturas en expansión deberían considerar simplificaciones y un paso para establecer prácticas de observabilidad arquitectónica. Estas incluyen la creación de indicadores de rendimiento de la arquitectura y la plataforma mediante la agregación de la supervisión a nivel de aplicación, la observabilidad, la calidad del código, los costes totales, los tiempos de ciclo de DevOps y las métricas de incidentes como herramienta para evaluar dónde impacta la arquitectura en las operaciones comerciales.

“Sin observabilidad y gobernanza arquitectónicas, el desarrollo impulsado por la IA puede introducir una expansión de microservicios, acelerar la deriva arquitectónica y conducir a dependencias ocultas que agravan la deuda técnica arquitectónica, la forma más dañina de deuda tecnológica que afecta al rendimiento y la escalabilidad”, afirma Amir Rapson, cofundador y director de Tecnología de vFunction. “Los equipos de ingeniería también corren el riesgo de ahogarse en interacciones de servicios enmarañadas en lugar de ofrecer nuevas funciones. La IA general es un poderoso facilitador, pero el éxito sostenible depende de la observabilidad arquitectónica para la innovación a largo plazo”.

Qué pueden hacer los CIO: Las evoluciones tecnológicas crean una deuda arquitectónica que todos los directores de informática tienen que abordar con el tiempo; de lo contrario, la deuda se convierte en un sistema heredado insostenible. Un área que los CIO pueden controlar es decidir si se debe implementar la personalización y cómo hacerlo para evitar complejidades de reglas de negocio cableadas en el código. Una segunda área es repensar la junta de revisión de arquitectura y definir estándares auto-organizativos, indicando claramente las autoridades de decisión en torno a la arquitectura entre los equipos de desarrollo ágil y los arquitectos empresariales.

6. Deuda de seguridad inexplicable en las implementaciones de IA

La deuda de seguridad se presenta de muchas formas, como la falta de políticas aplicables, la inadecuada formación de los usuarios finales y el fracaso en el cambio de las prácticas de seguridad en DevOps. Los CISO están en ciclos interminables de ponerse al día con estas brechas de seguridad mientras abordan las últimas amenazas.

Ponerse al día con los modelos de IA puede no ser tan fácil. Aunque las organizaciones pueden tomar medidas para evitar que la información confidencial se utilice para entrenar modelos de IA, es difícil saber qué información privada hay en el modelo o si hay opciones para eliminarla.

“Los modelos de IA generativa pueden introducir nuevos riesgos de seguridad, como vulnerabilidades en el propio modelo, violaciones de datos y ataques adversarios”, afirma Giovanni Lanzani, director general de datos de Xebia. La deuda de seguridad puede acumularse cuando estos riesgos no se abordan adecuadamente.

Lanzani comparte un ejemplo de un chatbot de un banco orientado al cliente. «El caso requeriría un marco de IA gen escalado que implemente fuertes barreras de inyección de mensajes para evitar dar consejos financieros o hablar mal del banco. También anonimiza toda la información de identificación personal para que el chatbot alojado en la nube no pueda recibir información privada».

Qué pueden hacer los CIO: Las prácticas de seguridad en DevSecOps se quedaron atrás en las automatizaciones de CI/CD, y las empresas implementaron rápidamente la ciencia de datos ciudadana, dejando muchas prácticas de gobernanza de datos como tareas pendientes. Quedarse atrás en las prácticas de gobernanza de la IA puede generar riesgos inaceptables, especialmente cuando los agentes de IA se despliegan en aplicaciones empresariales y de cara al cliente.

7. Deuda cultural que acelera la disrupción empresarial

La parte más difícil de la transformación digital es conseguir adeptos tempranos, impulsar la gestión del cambio y hacer frente a la resistencia de los detractores. La IA general añade más deuda cultural a medida que los expertos en la materia se van jubilando, dejando poco para que los empleados con capacidades de IA asuman nuevas responsabilidades.

Joe Byrne, director de Tecnología de campo de LaunchDarkly, afirma: “La deuda cultural puede tener varios impactos negativos, pero en el caso específico de la IA, la falta de prácticas de ingeniería adecuadas, la resistencia a la innovación, las lagunas de conocimiento tribal y la no adopción de prácticas modernas crean importantes obstáculos para aprovechar con éxito la IA”.

Qué pueden hacer los CIO: los directores de sistemas de información que deseen utilizar la IA más allá de un motor de productividad y busquen resultados transformadores deben reconocer la importancia de reducir los temores de pérdida de empleo y orientar a los empleados en el uso de la IA para aumentar, y no solo automatizar, sus capacidades.

Aunque los directores de sistemas de información están bajo presión para acelerar la entrega de IA y otras modernizaciones, dejar demasiada deuda técnica puede convertirse en una fuerza de arrastre para la innovación y la transformación.