Desde Entelgy, observamos una transformación progresiva en el modo en que las organizaciones abordan la productividad en el desarrollo de software. La tecnología ya no es solo soporte: es un motor estratégico para generar valor. Sin embargo, mientras áreas como comercial o atención al cliente disponen de métricas claras para evaluar su desempeño, el desarrollo de software sigue siendo, con frecuencia, un territorio opaco para el negocio. Esta falta de visibilidad limita la capacidad para tomar decisiones fundamentadas sobre inversión, mejora continua y retorno real.
Por Román Sanz, Chief Data Officer
En nuestra experiencia, una de las barreras más comunes es la resistencia cultural a la medición. El desarrollo de software es una actividad compleja, creativa y no lineal. Por eso, durante años, se ha escudado en esa singularidad para evitar una evaluación objetiva. Pero esta visión impide construir un puente entre el negocio y la tecnología. En Entelgy creemos que medir no es controlar, es entender. Y entender es el primer paso hacia la mejora.
El uso de métricas técnicas tradicionales —como historias completadas o líneas de código— ha demostrado ser insuficiente. Aunque herramientas como el modelo DORA suponen un avance relevante, siguen centradas en la eficiencia operativa más que en el valor entregado. Por eso, apostamos por una aproximación sistémica, en la que medir implica observar el ciclo completo de desarrollo: desde la definición de requisitos hasta la entrega y el mantenimiento del software.
Contamos con soluciones como Foreworth, una herramienta que analiza el código fuente y contextualiza la actividad de cada desarrollador en relación con la calidad, mantenibilidad y evolución del software. Esta herramienta, basada en un modelo COCOMO enriquecido, permite generar indicadores objetivos, imparciales y comparables. Combinando esta trazabilidad con la planificación prevista, podemos identificar cuellos de botella, desajustes estructurales y oportunidades de mejora sostenibles.
Para que este enfoque funcione, es imprescindible establecer objetivos SMART, compararlos con benchmarks de mercado y definir planes de acción concretos. En Entelgy estructuramos estos planes en cinco ejes clave: equilibrio operativo, gestión del conocimiento, sostenibilidad técnica, eficiencia económica y gobernanza funcional. Estas líneas de actuación permiten alinear la productividad del desarrollo con los objetivos estratégicos del negocio y optimizar el retorno de inversión (PROI).
La irrupción de la inteligencia artificial en el ciclo de desarrollo representa un nuevo desafío: medir si realmente mejora la productividad. En este ámbito, apostamos por estudios controlados que permitan comparar equipos con y sin asistencia de IA en condiciones equivalentes. Solo así podremos determinar su impacto real en velocidad, calidad y experiencia del desarrollador.
Desde Entelgy, promovemos una cultura de medición basada en el respeto, la transparencia y el aprendizaje. Medir bien no es vigilar, es iluminar los procesos, detectar bloqueos y escalar buenas prácticas. Es construir un reflejo honesto del sistema y actuar con datos, criterio y contexto. Porque sólo desde el entendimiento real podemos impulsar una mejora legítima, compartida y sostenida en el tiempo.
