Transformación en la entrega y desarrollo de software: uso de automatización para mejorar la eficiencia y calidad en el desarrollo

Abstract

En equipos pequeños de desarrollo de software es habitual la adopción parcial de prácticas de ingeniería y automatización, lo que incrementa el esfuerzo manual, el riesgo operacional y la variabilidad en los tiempos de entrega. Este trabajo caracteriza dichas brechas mediante un diagnóstico basado en una muestra acotada de proyectos reales, contrastando las prácticas observadas con recomendaciones de la literatura e industria en torno a estrategia de ramificación en Git, integración continua, entrega/despliegue continuos e Infraestructura/Configuración como Código. El análisis evidencia patrones recurrentes de baja madurez: ausencia de CI, despliegues manuales u opacos dependientes de terceros, IaC y limitada trazabilidad entre cambios, artefactos y despliegues. A partir de estas brechas se diseña un proceso incremental, estructurado en fases con prácticas mínimas, criterios de aceptación y artefactos esperados, orientado a reducir trabajo manual, mejorar reproducibilidad de entornos y asegurar trazabilidad explícita por ambiente. Finalmente, se define un esquema de medición para comparar el desempeño antes y después de la adopción del proceso, utilizando métricas operacionales tales como lead time, frecuencia de despliegue, tasa de fallos por cambio y tiempo medio de recuperación.

Small software teams often adopt engineering and automation practices only partially, increasing manual effort, operational risk, and variability in delivery times. This work characterizes such gaps through a diagnosis based on a bounded sample of real projects, contrasting observed practices with industry and academic recommendations regarding Git branching strategies, continuous integration, continuous delivery/deployment, and Infrastructure/Configuration as Code. The diagnosis reveals recurring low-maturity patterns: lack of CI, manual or opaque deployments dependent on third parties, low or no use of IaC, and limited traceability between changes, artifacts, and deployments. Based on these gaps, an incremental process is designed and organized into phases with minimum practices, acceptance criteria, and expected artifacts, aiming to reduce manual work, improve environment reproducibility, and ensure explicit per-environment traceability. Finally, a measurement scheme is defined to compare performance before and after process adoption, using operational metrics such as lead time, deployment frequency, change failure rate, and mean time to recovery.