¿Qué es Software Engineering Intelligence (SEI) y por qué debería importarte si eres CTO?

Si eres CTO o Engineering Manager, seguro te has encontrado en reuniones con el CEO o el board sin muchas métricas concretas que compartir sobre el rendimiento del equipo de ingeniería. Mientras los líderes comerciales tienen dashboards llenos de datos de sus CRMs, en ingeniería seguimos lidiando con métricas dispersas y poca visibilidad. Aquí es donde entra en juego el Software Engineering Intelligence (SEI).

¿Qué es Software Engineering Intelligence (SEI)?

El Software Engineering Intelligence (SEI) es el uso de datos y análisis avanzados para entender cómo trabajan los equipos de ingeniería, optimizar procesos y mejorar la toma de decisiones. Según Gartner, las plataformas de SEI ayudan a medir y mejorar la productividad de los equipos de ingeniería, integrando información de herramientas como sistemas de control de versiones, plataformas de CI/CD y trackers de tareas【20】.

¿Por qué es clave para un CTO?

Como CTO, necesitas métricas claras para demostrar el impacto de la ingeniería. Sin embargo, la mayoría de los datos están dispersos en diferentes herramientas, lo que dificulta obtener una visión realista. Un SEI resuelve este problema al proporcionar:

• Visibilidad en tiempo real: Puedes ver cómo avanza el trabajo sin depender de informes manuales.
• Mejor toma de decisiones: Datos concretos para identificar cuellos de botella y oportunidades de mejora.
• Un CRM para ingeniería: Así como ventas tiene su CRM, una plataforma de SEI te da el equivalente en ingeniería: datos accesibles y accionables para presentar a la empresa.

Las plataformas de SEI suelen apoyarse en frameworks reconocidos para medir la productividad de la ingeniería, como:

DORA Metrics

‍El framework DORA (DevOps Research and Assessment) define cuatro métricas clave para evaluar el desempeño en la entrega de software:

• Lead Time for Changes: Tiempo desde que se inicia un cambio en el código hasta que se despliega.
• Deployment Frequency: Frecuencia con la que se liberan cambios a producción.
• Change Failure Rate: Porcentaje de despliegues que fallan.
• Time to Restore Service: Tiempo en recuperar el sistema tras un fallo.

Te recomendamos este post que habla sobre cómo implementar este framework en tu organización.

SPACE Framework

‍Desarrollado por Nicole Forsgren y otros investigadores, el SPACE Framework ofrece una visión más amplia de la productividad en cinco dimensiones:

• Satisfacción y bienestar
• Rendimiento
• Actividad
• Comunicación y colaboración
• Eficiencia y flujo

¿Por qué adoptar una plataforma de SEI?

• Optimiza procesos: Identifica cuellos de botella y acelera los tiempos de entrega.
• Mejora la calidad del software: Evita errores antes de que lleguen a producción.
• Proporciona datos accionables: En vez de intuiciones o reportes manuales, tienes métricas concretas que puedes compartir con otros líderes de la empresa.

Conclusión

Las plataformas de Software Engineering Intelligence no son solo una tendencia, sino una necesidad para cualquier CTO que quiera dirigir un equipo de ingeniería basado en datos. A medida que estas plataformas evolucionan, se vuelven esenciales para tomar decisiones informadas y hablar el mismo idioma que el resto del negocio.