La deuda técnica, una acumulación de compromisos, frena la innovación y la transformación de las empresas. Mientras que los enfoques clásicos presentan limitaciones, la inteligencia artificial abre una vía concreta para analizar, eliminar y prevenir esta carga que se ha vuelto estratégica.

La deuda técnica se ha convertido en el tema incómodo de los sistemas de información. Designa la acumulación de compromisos, soluciones provisionales o decisiones mejorables adoptados a lo largo del tiempo para realizar entregas más rápidas, reducir costes o responder a las urgencias.

A menudo aceptada, a veces padecida, genera inevitablemente un coste futuro: mayor complejidad, fragilidad de los sistemas, mantenimiento más complicado y, sobre todo, un importante freno a la innovación.

Esta deuda adopta formas diversas. Está la deuda de arquitectura, cuando los sistemas mal diseñados u obsoletos ya no se adecúan a los usos actuales; la deuda puramente técnica, derivada de un código mal estructurado o poco optimizado; la deuda de procesos, relacionada con una documentación incompleta o con la pérdida de conocimientos clave, y, por último, la deuda de seguridad, subestimada durante demasiado tiempo, que expone a las empresas a ciberriesgos cada vez más críticos.

Una trampa estructural

Para las direcciones de los sistemas de información (DSI), las consecuencias son graves. En el ámbito empresarial, la capacidad de respuesta de la tecnología de la información (TI) se ve reducida y la transformación digital, frenada. En el ámbito financiero, los costes ocultos se disparan: mantenimiento, correcciones y pérdida de productividad. Finalmente, en el ámbito operativo, las averías, los fallos de seguridad y la pérdida de competitividad se convierten en amenazas constantes.

Un estudio reciente de HFS Research estima que la deuda técnica acumulada por las 2.000 mayores empresas del mundo asciende a entre 1,5 y 2 billones de dólares. A pesar de los considerables presupuestos destinados a la modernización (casi el 30% de los presupuestos de TI), solo tres de cada diez organizaciones han modernizado realmente sus principales aplicaciones. Para las demás, la “transformación” se reduce demasiado a menudo a un simple lavado de cara del sistema existente.

¿Por qué este fracaso colectivo? Porque la deuda técnica se ha convertido en una trampa estructural. Parte del mercado de los servicios TI se ha construido sobre su mantenimiento en lugar de sobre su eliminación, prolongando así la complejidad en vez de reducirla.

La externalización o automatización puntual no soluciona el problema: la deuda se desplaza, pero no se elimina. Cuando más tiempo pasa, más cambios se producen, aumenta el coste de una verdadera transformación y la espiral se retroalimenta.

La IA, una herramienta clave

Es aquí donde la inteligencia artificial podría cambiar las reglas del juego. La IA es una herramienta clave para analizar, cartografiar y diagnosticar la deuda técnica con el fin de proceder a su eliminación y evitar que se cree una nueva.

La IA, una pieza clave más entre la amplia variedad de herramientas de las DSI.

La IA permite, por ejemplo, automatizar las pruebas durante una revisión de la arquitectura o una migración a la nube. Es capaz de releer, reescribir y optimizar el código existente sin modificar su comportamiento funcional, generar un código nuevo, proponer correcciones posibles o transcribir aplicaciones de un lenguaje a otro.

También contribuye a reducir la deuda de procesos generando documentación y capitalizando los conocimientos, incluso cuando los expertos abandonan la empresa. En materia de ciberseguridad, la IA refuerza las iniciativas de “hacking ético” al simular un volumen de ataques muy superior al que pueden producir los equipos humanos.

Las ventajas son evidentes: ahorro de tiempo y, por tanto, de costes, un mejor retorno de inversión (ROI) para las DSI y, principalmente, sistemas más fiables y de mejor calidad.

En Axians, la marca TIC de VINCI Energies, se está experimentando de primera mano con GUTENBRaiN, una herramienta de IA desarrollada junto con Actemium, la marca Industria de VINCI Energies, para analizar grandes cantidades de planes industriales —en papel y en formato digital— de los clientes del sector petrolífero y del gas con el objetivo de crear bases de datos dinámicas y constantemente actualizadas.

Otras herramientas prometedoras son el “low-code” y el “no-code”, que, basándose en elementos tecnológicos probados, limitan la creación de nuevas deudas.

Gobernanza y soberanía

La gobernanza de la IA es esencial. La IA es un asistente formidable, pero nunca sustituirá a las personas, cuya validación y supervisión siguen siendo indispensables para evitar el “efecto caja negra”.

La cuestión de la soberanía también es crucial: en un contexto en el que la mayoría de los actores del ámbito de los datos y la IA son estadounidenses, las empresas europeas deben controlar el alojamiento y el uso de sus datos, aunque ello suponga salir de la nube o dar prioridad a soluciones de IA soberanas.

La inteligencia artificial no debe verse como una solución milagrosa, sino como una pieza clave más entre la amplia variedad de herramientas de las DSI. Su fuerza radica en su capacidad de amplificar lo que ya existe: acelerar los análisis, hacer más fiables los procesos, ayudar a entender las decisiones y facilitar los cambios.

Es fundamental integrarla de forma metódica, escoger los casos de uso adecuados y combinarla con prácticas probadas de arquitectura, gobernanza e ingeniería de software que la DSI ya debe dominar.

Es esta alianza entre conocimientos humanos, métodos sólidos /fiables (robustes) y tecnologías innovadoras lo que realmente permite recuperar el control sobre la deuda técnica.

16/03/2026