"La Definición de Terminado es el compromiso del equipo con la calidad. Sin ella, simplemente se está acumulando deuda técnica" — Ken Schwaber, cocreador de Scrum y firmante del Manifiesto Ágil.
Durante décadas, la Definición de Terminado (Definition of Done, DoD) ha sido uno de los compromisos más claros que un equipo ágil puede establecer en torno a las expectativas de calidad. Genera confianza compartida entre equipos, stakeholders y clientes al establecer explícitamente qué condiciones deben cumplirse antes de que un trabajo pueda considerarse completo y listo para su entrega.
Sin embargo, la mayoría de las Definiciones de Terminado fueron concebidas para un mundo en el que las personas escribían el código, creaban las pruebas y validaban los artefactos resultantes. Hoy, ese supuesto ya no está garantizado.
La IA ha ido mucho más allá del autocompletado. Actualmente participa en áreas cada vez más complejas del ciclo de vida del desarrollo de software: desde el código y las pruebas hasta la documentación, la infraestructura e incluso las decisiones de arquitectura.
Este cambio deja al descubierto un punto ciego crítico en la ingeniería moderna: Qué evidencia necesitamos antes de poder confiar en lo que la IA nos ayuda a construir?
La brecha de verificación
Análisis recientes de Barrack AI y Cyera ponen de manifiesto un riesgo creciente en la entrega asistida por IA: la IA puede generar resultados que parecen correctos, pero no lo son, y ejecutar acciones no previstas con consecuencias operativas reales.
Incidentes diferentes. Sistemas diferentes. La misma lección de fondo: las capacidades de la IA avanzan más rápido que algunas de las prácticas que las organizaciones utilizan para verificar, gobernar y generar confianza en sus resultados. El riesgo evoluciona aún más a medida que la IA pasa de asistir en las decisiones humanas a ejecutar acciones mediante herramientas y sistemas de producción.
Este no es un argumento en contra de la IA. Es un argumento a favor de modernizar nuestros estándares de ingeniería para adaptarlos a la realidad de la entrega asistida por IA.
Cuando estar "terminado" ya no es suficiente
Superar las pruebas automatizadas, completar las revisiones de código y cumplir con los criterios de aceptación siguen siendo prácticas esenciales de ingeniería. Sin embargo, la entrega asistida por IA plantea preguntas que estas prácticas, por sí solas, quizá no puedan responder por completo.
Aquí es donde cobra relevancia el concepto emergente de una Definición de Terminado consciente de la IA (AI-Aware Definition of Done). Este enfoque amplía la Definición de Terminado para abordar explícitamente las nuevas realidades de la colaboración entre humanos y IA, haciendo explícitas la responsabilidad, la verificación, la transparencia, la trazabilidad y la validación basada en riesgos.
Cuando cambia la forma en que construimos, también debe cambiar la evidencia que respalda que algo está «terminado». La calidad no se presupone; se demuestra.
No crees otro proceso
Cuando las organizaciones se enfrentan a nuevos riesgos, el instinto suele ser añadir otra capa de gobernanza: un comité, una instancia de aprobación o una lista adicional de controles de cumplimiento. En lugar de crear otro proceso, debemos fortalecer las prácticas que los equipos ya utilizan.
La mayoría de los equipos ágiles ya cuentan con un Acuerdo de Trabajo del Equipo (Team Working Agreement) que define cómo colaboran, toman decisiones y entregan valor. No hay que reemplazarlo. Hay que ampliarlo.
Un Acuerdo de Trabajo con IA (AI Working Agreement, AI-WA) establece expectativas claras para la colaboración entre humanos e IA, abarcando la responsabilidad, los límites de seguridad, las herramientas aprobadas, la verificación y la trazabilidad del trabajo asistido por IA.
En el centro del AI-WA debe estar la Definición de Terminado consciente de la IA, haciendo explícito un principio:
Si la IA contribuye a la entrega, el trabajo debe seguir cumpliendo con los estándares de calidad del equipo.
Diseñar la confianza desde la ingeniería
Las organizaciones no podrán aprovechar las mejoras de productividad que ofrece la IA si cada incidente en producción erosiona la confianza en la entrega asistida por IA. Los líderes de la era de la IA no serán simplemente quienes adopten las capacidades de IA más potentes, sino quienes combinen la innovación con la disciplina de ingeniería. La tecnología ha avanzado, pero nuestro compromiso con la calidad, la transparencia, la responsabilidad y la confianza permanece. Lo que debe cambiar es la evidencia en la que nos apoyamos para mantener ese compromiso. Nuestros acuerdos de trabajo y nuestra Definición de Terminado deben reflejar esta realidad, no añadiendo burocracia, sino haciendo explícito cómo debe ser una entrega responsable, verificable y confiable cuando humanos e IA construyen software juntos.
La IA cambió lo que debe cumplirse para que un trabajo pueda considerarse completo, pero no cambió el propósito de la Definición de Terminado. Elevó el estándar de la evidencia que necesitamos antes de poder decir con confianza: "Hemos terminado".
Adoptar una Definición de Terminado consciente de la IA implica un cambio fundamental en la cultura de ingeniería. En Softtek, FRIDA, nuestro framework empresarial de entrega AI-native, incorpora estos principios desde su núcleo, permitiendo a los equipos cerrar la brecha de verificación y acelerar la velocidad impulsada por IA sin comprometer estándares rigurosos de calidad.
Armando González
