Diagnóstico y plan de mejora de la calidad de software en un sistema de gestión vial automatizado: caso Geoviality

Abstract

Geoviality es un sistema de gestión vial automatizado cuyo backend, desarrollado inicialmente como prototipo académico bajo restricciones de tiempo, acumuló una alta deuda técnica que comprometía su seguridad y escalabilidad. El objetivo de este trabajo fue sanear dicha deuda mediante una estrategia de refactorización incremental basada en el modelo ISO/IEC 25010:2023, buscando transformar la arquitectura monolítica en una solución modular y robusta. La metodología aplicó herramientas de análisis estático y dinámico (SonarQube, OWASP ZAP, Bandit, Pylint y OWASP Dependency-Check) para el diagnóstico, validando la integridad funcional mediante un protocolo de pruebas de regresión manuales en flujos críticos y verificación de contratos API, estableciendo con ello las bases arquitectónicas necesarias para la futura automatización de pruebas. Los resultados evidencian la amortización total de la deuda técnica de código estimada por las herramientas, la eliminación de vulnerabilidades críticas y una reducción del 28% en la complejidad cognitiva. Se concluye que la intervención elevó la madurez tecnológica del sistema, evolucionando de un prototipo experimental a un Producto Mínimo Viable preparado para transferencia tecnológica.