A las 23:47 de un martes llegó la notificación. El motor de recomendaciones estaba caído. Otra vez. Había pasado tres meses construyendo aquella bestia: 10 000 líneas de Python que prometían predecir las preferencias de usuario con precisión quirúrgica. Pipelines de machine learning, ingeniería de características, procesamiento de datos en tiempo real. Era hermoso, complejo y absolutamente inmantenible. De pie en la cocina de la oficina a medianoche, viendo el panel de incidentes en rojo mientras el ingeniero de guardia luchaba por entender mi sistema intrincado, tuve una epifanía que cambió para siempre mi forma de pensar sobre el código.
El problema no era que mi código estuviera roto. El problema era que mi código era demasiado ingenioso. Seis semanas después borré casi todo. Reemplacé 10 000 líneas por 847. El nuevo sistema fue más rápido, más fiable y, lo más importante, aburrido. Mi responsable lo llamó pensamiento de nivel senior y aceleró mi promoción. Lo que aprendí explica la relación contraintuitiva entre complejidad y competencia.
Los desarrolladores jóvenes, yo incluido en su momento, solemos medir el éxito por la cantidad de líneas de código escritas. Construimos abstracciones elaboradas, ponemos en práctica todos los patrones que hemos visto y diseñamos arquitecturas que muestran nuestra destreza técnica. Confundimos complejidad con sofisticación. Mi motor de recomendaciones era la cumbre del sobreingeniería: un feature store personalizado con actualizaciones en tiempo real, algoritmos multiarmed bandit para explorar frente a explotar, reentrenado dinámico del modelo según detecciones de drift, una arquitectura de microservicios con siete servicios distintos y capas de cacheo con lógica compleja de invalidación. Cada componente, técnicamente impresionante. En conjunto, una máquina de Rube Goldberg que requería un doctorado en mi forma de pensar para entenderla.
Cuando Sarah, nuestra ingeniera senior, examinó el sistema durante el incidente, su primera pregunta no fue Cómo lo arreglamos sino Por qué existe esto. Esa pregunta define la diferencia entre construir por demostrar conocimiento y construir para resolver un problema real con el menor riesgo posible.
Mientras diseccionábamos el código a las dos de la mañana, Sarah dijo muéstrame un sistema de 10 000 líneas y te mostraré 9 000 que no deberían existir. No lo dijo con crueldad sino con precisión. Cada línea de código es una responsabilidad: puede fallar, debe ser comprendida, añade carga cognitiva a cualquier cambio futuro. Los mejores desarrolladores que conozco no se definen por lo que construyen sino por lo que deciden no construir. Borrar es una habilidad. Requiere la confianza para tirar trabajo, la sabiduría para identificar lo que importa y la humildad para admitir cuando has sobrecomplicado.
Tras el incidente pasé una semana preguntando sobre cada componente ¿qué pasa si lo quito? El feature store con actualizaciones en tiempo real desapareció porque de hecho procesábamos recomendaciones por lotes. Los complejos algoritmos multiarmed bandit se sustituyeron por una selección aleatoria ponderada por popularidad que funcionaba mejor para nuestro caso. La arquitectura de microservicios se fusionó en dos servicios alineados con dominios reales. La capa de cache personalizada se reemplazó por Redis con TTL. Todo lo que no aportaba valor claro fue eliminado.
El sistema de reemplazo fue deliberadamente sencillo. Tan simple que me dio apuro mostrárselo a mi responsable. En lugar de pipelines complejos usamos filtrado colaborativo con factorización de matrices, una técnica madura, bien entendida y probada. En lugar de real time absoluto precomputamos recomendaciones cada noche y las servimos desde una caché simple. En lugar de microservicios independientes construimos un monolito que cualquier desarrollador del equipo podía entender y depurar. El nuevo sistema procesaba el mismo volumen de datos, generaba mejores recomendaciones porque podíamos optimizarlo de verdad y consumía 60 por ciento menos recursos. Más importante aún, cuando fallaba cualquier desarrollador podía entenderlo y arreglarlo en minutos, no horas.
Mi promoción no llegó a pesar de haber borrado la mayor parte de mi código. Llegó porque borré la mayor parte de mi código. Esto demuestra juicio de nivel senior: optimizar por el éxito del equipo y no por el ego personal. Existe una paradoja cruel en desarrollo de software: el código que parece más inteligente a menudo está escrito por desarrolladores menos maduros. Los junior escriben para demostrar lo listos que son. Los seniors escriben para demostrar que no necesitan demostrarlo. La inteligencia real en el código es la consideración por los humanos que vendrán detrás.
Un sistema complejo exige habilidades de depuración complejas, procedimientos de despliegue complejos y conocimiento especializado para modificarlo con seguridad. Genera cuellos de botella donde solo su autor puede cambiarlo. Los sistemas simples, en cambio, distribuyen propiedad de forma natural. Cuando cualquier miembro del equipo entiende y puede modificar el código, has creado cultura de ingeniería escalable, no sólo software escalable.
Desde la perspectiva del negocio las implicaciones son claras. Cada capa de abstracción añade coste cognitivo. Cada microservicio añade complejidad operativa. Cada solución a medida crea conocimiento tribal que se va con la gente. Mi sistema original necesitaba tres paneles de monitorización, scripts de despliegue personalizados y documentación más larga que algunas novelas. El sistema sencillo usó herramientas estándar, patrones estándar y se podía monitorizar con los dashboards habituales. El resultado fue que tareas de mantenimiento dejaron de monopolizar recursos senior y el trabajo podía ser atendido por el equipo al completo.
En Q2BSTUDIO aplicamos estos mismos principios en nuestros proyectos de desarrollo de software. Como empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida, combinamos experiencia en inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud aws y azure para entregar soluciones prácticas y sostenibles. Sabemos que la innovación real ocurre en la lógica de negocio y no en la infraestructura, por eso muchas de nuestras entregas se basan en herramientas probadas que reducen riesgo y aceleran el time to market. Si buscas soluciones de inteligencia artificial personalizadas visita nuestros servicios de inteligencia artificial y para proyectos de producto ofrecemos desarrollo de aplicaciones a medida que se ajustan a las necesidades reales de las empresas.
La IA moderna y las herramientas de asistencia pueden ayudar a mantener la simplicidad. En lugar de utilizar IA para construir sistemas más sofisticados, la usamos para encontrar la implementación más simple que funcione y construir a partir de ahí. El IA sirve como generador de restricciones y verificador de claridad. Si no puedes explicar tu código fácilmente a una herramienta de IA es probable que sea demasiado complejo para humanos. Para revisiones de arquitectura herramientas de lenguaje pueden señalar sobreingenierías y proponer alternativas más simples.
Adoptar la mentalidad de sustracción implica empezar por lo más simple que pueda funcionar, no por lo más elegante ni por lo aparentemente a prueba de futuro. Se puede añadir complejidad después si es necesario, pero rara vez se puede sustraer sin gran esfuerzo. Optimiza para comprensión antes que para micro rendimiento, elige tecnologías aburridas y bien entendidas, y mide el éxito también por lo que no construyes. En Q2BSTUDIO aplicamos esto en soluciones de servicios inteligencia de negocio y power bi así como en proyectos de agentes IA y automatización: preferimos arquitecturas que faciliten la adopción y el mantenimiento.
El aspecto más difícil de esta mentalidad no es técnico sino psicológico. Hay que vencer el impulso de exhibición, la necesidad de demostrar valía insertando complejidad. Yo temía que soluciones sencillas me hicieran parecer junior. Al final lo contrario fue verdad. Las soluciones simples para problemas complejos son marca de pensamiento senior. Cualquiera puede complicar algo. Hacerlo simple requiere comprensión real.
Los efectos en red de la simplicidad se traducen en cultura: cuando los sistemas son fáciles de entender el conocimiento se reparte, la experimentación aumenta y el miedo a tocar código disminuye. Los sistemas complejos generan silos de conocimiento y reticencia. Los sistemas simples fomentan iteración rápida, refactorizado cotidiano y propiedad compartida. En áreas como ciberseguridad y pentesting una arquitectura sencilla y bien documentada facilita auditorías y reduce la superficie de riesgo.
Cinco años después, el sistema de recomendaciones simple sigue en producción. Lo han extendido, optimizado y modificado decenas de desarrolladores nuevos que se integran en días. El sistema complejo que reemplacé habría requerido reescrituras constantes y conocimiento especializado para cada cambio. Esa es la prueba de madurez de ingeniería: que el código sobreviva al siguiente equipo, al siguiente requisito y al siguiente cambio arquitectónico.
Las 10 000 líneas que borré no fueron esfuerzo perdido sino educación costosa. Me enseñaron que la forma más elevada de ingeniería de software no es construir sistemas complejos que funcionan sino construir sistemas simples que funcionan, que duran y que permiten a otros construir encima. En Q2BSTUDIO aplicamos este enfoque en cada proyecto de software a medida, en servicios cloud aws y azure, en proyectos de inteligencia de negocio con power bi, en soluciones de ia para empresas y en servicios de ciberseguridad para reducir riesgos y acelerar valor.
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