La mayoría de equipos que han incorporado IA en su desarrollo siguen midiendo su rendimiento exactamente igual que hace tres años. Velocidad. Story points. Número de tickets cerrados. Horas imputadas. El problema no es la IA. El problema es que el sistema de medición no ha evolucionado.
Y cuando cambias la forma de producir software pero no cambias la forma de medirlo, las métricas empiezan a mentir.
El problema: seguimos midiendo equipos con métricas pre-IA
Antes de la IA generativa, el coste de producir código era relativamente proporcional al esfuerzo humano. Hoy no.
Un desarrollador con IA puede generar más código en menos tiempo, prototipar más rápido y resolver tareas repetitivas en segundos. Pero eso no significa necesariamente que el equipo entregue más valor.
Las métricas tradicionales empiezan a distorsionarse:
Si la IA reduce el esfuerzo de implementación, los story points dejan de representar complejidad real.
Un aumento de velocidad puede esconder un aumento de retrabajo.
Más líneas pueden significar más deuda técnica.
Cerrar más tareas no implica que el producto avance estratégicamente.
Qué cambia realmente cuando la IA entra en el equipo
1. El coste marginal del código tiende a cero
El código deja de ser el recurso escaso. Lo escaso pasa a ser:
- La claridad en las decisiones
- El contexto compartido
- La calidad arquitectónica
Cuando el código es barato, las malas decisiones son mucho más caras.
2. El cuello de botella se desplaza
Antes el cuello de botella era técnico. Ahora suele estar en:
- Definición de problema
- Priorización
- Arquitectura
- Alineación entre producto y tecnología
La IA acelera. Amplifica las buenas prácticas, la arquitectura sólida y las decisiones claras.
La IA multiplica el caos. Más código inconsistente, más variabilidad, más deuda acumulada en menos tiempo.
3. El riesgo arquitectónico aumenta
La IA puede generar soluciones "aparentemente correctas" que no respetan patrones del sistema, introducen complejidad innecesaria y dificultan el mantenimiento futuro.
Si no hay un sistema sólido (SDD, contexto estructurado, criterios claros), el impacto aparece meses después.
Las 5 métricas que sí importan en equipos que trabajan con IA
Si el código ya no es el cuello de botella, ¿qué deberíamos medir? Estas son las métricas que realmente indican productividad sostenible.
No desde "In Progress". Desde la decisión estratégica hasta que la funcionalidad genera impacto en producción.
Si la IA funciona, este número debería reducirse de forma consistente.
¿Cuánto del código generado necesita ser reescrito, refactorizado o corregido en menos de 30 días?
Si este ratio sube, la IA no está acelerando: está generando deuda más rápido.
Cada feature debería analizarse en términos de complejidad añadida, acoplamientos nuevos y coste futuro de mantenimiento.
Si la deuda crece más rápido que la capacidad de simplificar, el sistema se degrada.
¿Cuánto tarda el equipo en entender correctamente qué debe construir? Cuando la implementación es rápida, los errores de interpretación se vuelven más caros.
Aquí es donde realmente se gana productividad.
En vez de medir output técnico, mide impacto generado por cada decisión tomada y valor entregado por ciclo estratégico.
Un equipo maduro con IA no produce más código. Produce mejores decisiones por unidad de tiempo.
Métricas que deberías abandonar (o reinterpretar)
No significa que debas eliminarlas, pero sí dejar de usarlas como métricas principales:
Métricas de actividad, no de impacto
En la era de la IA, medir actividad es peligroso: puede dar sensación de progreso mientras aumenta la fragilidad del sistema.
Mini diagnóstico para CTOs
Si estás incorporando IA en tu equipo, hazte estas preguntas:
Autodiagnóstico: ¿la IA está amplificando problemas estructurales?
Si respondes "sí" a tres o más, la IA probablemente está amplificando problemas estructurales.
Conclusión: medir mal es más peligroso que implementar mal
Implementar IA sin cambiar el sistema es arriesgado. Pero medir mal el impacto es aún peor.
Porque puedes creer que estás acelerando cuando en realidad estás acumulando complejidad.
En la era de la IA, el código deja de ser el cuello de botella.
El sistema pasa a serlo.
Y si quieres saber si tu equipo está mejorando realmente su productividad, empieza por medir lo que ha cambiado.
Lo que SDD resuelve: En onext implementamos Spec-Driven Development precisamente para que los equipos midan lo que importa: impacto por decisión, no output por hora. Especificaciones estructuradas que alinean al equipo antes de escribir código. Los equipos que trabajan con SDD reducen un 75% el tiempo por feature porque eliminan retrabajo desde el origen: la definición.
Lectura complementaria: Calidad del código en la era del AI Coding | Mides incidentes, pero ignoras las métricas que importan
Metodología: En onext ayudamos a CTOs a rediseñar sus sistemas de medición como parte de nuestros Centros de Excelencia de IA. De métricas de actividad a métricas de impacto sostenible.