En el contexto actual de la construcción de productos digitales y desarrollo de software, donde las organizaciones operan en ciclos de liberación cada vez más ágiles y cortos, y donde estos productos están “vivos” en producción, pero siguen recibiendo nuevas versiones constantemente, surge una pregunta fundamental que muchos equipos evitan formular con crudeza, pero que pesa cada vez más en los espacios de liderazgo:

¿Podemos confiar en esta versión de nuestra aplicación, hoy,
para operar con normalidad y entregar valor a nuestros usuarios?

La confianza técnica es un intangible que ha sido difícil de capturar con las métricas tradicionales. La industria se ha enfocado por años en contabilizar esfuerzos —número de tests, bugs corregidos, incidentes cerrados— sin necesariamente traducir esos datos en una señal útil para la toma de decisiones.

Ciertamente, el exceso de métricas que no se traducen en acción genera parálisis analítica y desvía el foco del valor al esfuerzo. Es aquí donde nuestro CQI – Confidence Quality Index entra a cambiar el juego.

Por qué un nuevo enfoque es necesario

Los dashboards actuales informan, pero no siempre comunican. Podemos tener un 80% de cobertura de pruebas y aun así no saber si podemos confiar en la versión actual de la app. Podemos tener cero incidentes graves abiertos, pero estar ignorando errores molestos que degradan la experiencia del usuario.

En entornos complejos y dinámicos, como los que enfrentan hoy las áreas de tecnología, se necesita un modelo que resuma esta complejidad en una señal clara y compartida. Aquí es donde aparece una inspiración valiosa: el sistema DEFCON.

El modelo DEFCON y nuestra adaptación al software

El sistema DEFCON (Defense Readiness Condition) fue creado por el Departamento de Defensa de Estados Unidos como un mecanismo para evaluar y comunicar de forma inmediata el nivel de preparación militar ante amenazas estratégicas. No se trata solo de un semáforo; es un lenguaje compartido que sintetiza múltiples variables en una señal de acción.

Adaptado al software, nuestro enfoque llamado CQI – Confidence Quality Index nos permite hablar de forma integrada sobre Trust Levels – Niveles de Confianza – en nuestra aplicación, en vez de reportes dispersos. En lugar de responder con tecnicismos, el equipo puede decir con claridad:

“Estamos en Nivel 3: Confianza comprometida.
Hay errores leves acumulados que afectan la carga de archivos para usuarios frecuentes.
No hay incidentes críticos abiertos, pero sí hay fricción.”

Este lenguaje no solo mejora la comunicación entre tecnología y negocio, también permite tomar decisiones de release más informadas, priorizar acciones correctivas, y sobre todo, anticipar degradaciones antes de que se transformen en incidentes visibles.

El modelo propuesto pero customizable:
5 niveles de confianza

El sistema define cinco niveles de confianza, inspirados en el esquema DEFCON pero adaptados a realidades de ingeniería de software:

1. Nivel 5 – Confianza plena:
   Todo está en verde: funcionalidades críticas estables, cobertura de pruebas suficiente, UX sin fricciones, sin incidentes graves.
2. Nivel 4 – Confianza operativa:
   Todo funciona, pero hay cambios recientes aún en observación o fallas leves no críticas.
3. Nivel 3 – Confianza comprometida:
   Experiencias deterioradas o errores frecuentes, sin bloquear la operación, pero generando fricción.
4. Nivel 2 – Confianza baja:
   Fallas que afectan zonas clave. Se requieren intervenciones urgentes.
5. Nivel 1 – Confianza crítica:
   Funcionalidades core fuera de servicio, pérdida de datos o errores bloqueantes. No hay confianza operativa.

Estos niveles se determinan a través de seis dimensiones evaluativas, como:

1. La estabilidad de funcionalidades críticas,
2. El estado de pruebas automatizadas,
3. Incidentes abiertos,
4. Calidad de experiencia de usuario,
5. Historial reciente de cambios y
6. Necesidad de intervención manual.

No se trata solo de bugs, se trata de señales

Esta propuesta sigue la línea de lo que plantean consultoras como McKinsey, que en su análisis sobre modernización de calidad en ingeniería de software recomienda usar señales compuestas para evaluar la salud de una aplicación y no solo métricas aisladas. Como indican en su estudio “Next-generation software development”, los líderes técnicos deben pasar de la visión de “control de calidad” a “confianza continua”【McKinsey, 2022】.

En ese sentido, este modelo funciona como un índice compuesto —similar a los modelos de salud operativa en DevOps— pero centrado en la percepción y evidencia técnica de confianza para operar. Lo que importa no es solo si algo falla, sino si podemos seguir entregando valor sin sobresaltos.

Pensado para entornos ágiles, pero útil en cualquier contexto

Aunque este enfoque calza naturalmente con organizaciones que practican CI/CD o liberaciones frecuentes, también puede ser aplicado en contextos más tradicionales. De hecho, Gartner ha destacado que:

“Las métricas orientadas a resultados
son medidas de resultados operativos y de negocio
que ofrecen una línea de visión directa
hacia los resultados de los cuales dependen.”

Fuente: Quick Answer: What Are Outcome-Driven Metrics?”
Publicado por Gartner Research, autor: John Cutler, 16 de diciembre de 2021

La clave está en que el modelo no depende del volumen de cambios, sino de su impacto. Si una aplicación se despliega cada mes, pero su última liberación trajo inestabilidad crítica, el sistema debe poder detectarlo y comunicarlo.

¿Qué habilita este modelo?

• Comunicación efectiva entre áreas técnicas y ejecutivas.
• Prioridad de corrección basada en evidencia, no en intuición.
• Toma de decisiones informadas sobre releases y operaciones.
• Anticipación proactiva de incidentes críticos.

¿Y la infraestructura?

Este modelo se enfoca por ahora en la dimensión “aplicación”, pero puede y debe evolucionar para incorporar señales del stack de infraestructura (observabilidad, alertas, disponibilidad). La visión a futuro es clara: una convergencia entre experiencia, código y operación. Un verdadero índice de salud y confianza digital.

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