La realidad de los sistemas tecnológicos modernos
En el ecosistema startup actual, enfrentamos una verdad incómoda: nadie comprende realmente cómo funcionan todos los componentes de los sistemas tecnológicos que construimos. Esta no es una confesión de incompetencia, sino el reconocimiento de una característica fundamental de la complejidad tecnológica moderna.
Los sistemas tecnológicos contemporáneos exhiben una complejidad inherente que surge de arquitecturas sofisticadas, la integración de múltiples plataformas, la evolución constante de pilas tecnológicas y la demanda de funcionalidades avanzadas como IoT, Industria 4.0 y transformación digital. Esta complejidad no es accidental: es producto de las interacciones entre componentes tecnológicos y sociales que generan comportamientos emergentes difíciles de predecir.
Por qué la comprensión total es imposible
La razón por la que ningún ingeniero, arquitecto o founder puede dominar completamente un sistema complejo radica en su naturaleza fundamental: el comportamiento de estos sistemas es imprevisible debido a interacciones no lineales entre sus componentes, incluso cuando cada parte individual sigue reglas deterministas.
Fernando Sáez Vacas, investigador en tecnología de la información, describió ya en 1992 esta intersección entre sistemas tecnológicos y sociales como un «nudo de complejidad antropotécnica», señalando que los métodos de gestión tradicionales están retrasados generaciones respecto a la realidad actual. Esta brecha genera:
- Alto volumen de fallos imprevistos en producción
- Costes de desarrollo y mantenimiento difíciles de controlar
- Resistencias organizativas ante cambios tecnológicos
- Propiedades emergentes desconocidas en sistemas híbridos
Según la Ciencia de la Complejidad, estos sistemas se caracterizan porque su comportamiento, aunque no aleatorio, es fundamentalmente imprevisible a largo plazo. Similar a los pronósticos meteorológicos, donde ecuaciones precisas no permiten predicciones exactas más allá de cierto horizonte temporal, el software con múltiples variables críticas presenta limitaciones análogas.
El factor humano: especialización y fragmentación
La división del trabajo en equipos de ingeniería modernos agrava esta situación. Mientras que los founders técnicos pueden tener visión de arquitectura general, la especialización profunda en áreas como machine learning, infraestructura cloud, seguridad o frontend crea silos de conocimiento.
Esta fragmentación genera jerarquías de complejidad donde:
- Los expertos en backend pueden no comprender completamente las decisiones de infraestructura
- Los especialistas en IA implementan modelos sin conocer todos los detalles de integración
- Los equipos de producto desconocen las limitaciones técnicas subyacentes
La ley de Ashby —»solo la variedad absorbe variedad»— explica por qué las organizaciones deben aumentar su complejidad interna para gestionar entornos tecnológicos dinámicos. Para startups, esto significa construir equipos diversos con capacidad de aprender rápidamente.
Cómo la inteligencia artificial cambia el juego
La inteligencia artificial introduce una paradoja: es simultáneamente fuente de nueva complejidad y herramienta para gestionarla.
IA como amplificador de complejidad
Los sistemas basados en IA añaden capas de opacidad porque:
- Los modelos de deep learning funcionan como «cajas negras» cuyas decisiones son difíciles de explicar
- La convergencia de IA con cloud, edge computing y ciberseguridad multiplica las interacciones impredecibles
- Los sistemas adaptativos modifican su comportamiento sin intervención humana explícita
IA como solución
Por otro lado, la IA ofrece herramientas poderosas para navegar la complejidad:
- Pruebas automatizadas inteligentes que generan casos de prueba autónomos y predicen fallos antes de producción
- Análisis de redes e interacciones mediante algoritmos que procesan grandes volúmenes de datos para identificar patrones emergentes
- Refactorización asistida que adapta estrategias de código a bases evolutivas
- Monitoreo predictivo con métricas que anticipan degradación de rendimiento
Para founders de startups tecnológicas, la clave está en implementar IA de forma estratégica: no como solución mágica, sino como componente de un sistema de gestión de complejidad más amplio.
Estrategias prácticas para founders tech
Ante la imposibilidad de comprensión total, los founders exitosos adoptan estrategias pragmáticas:
1. Modularización agresiva
Divide sistemas complejos en módulos independientes con interfaces bien definidas. Esto permite que equipos especializados trabajen con autonomía sin necesidad de conocer todo el sistema.
2. Observabilidad sobre control
En lugar de intentar predecir todos los comportamientos, implementa sistemas robustos de observabilidad: logs detallados, trazas distribuidas, métricas en tiempo real y alertas inteligentes que permitan detectar y responder a emergencias rápidamente.
3. Arquitectura evolutiva
Diseña sistemas que puedan evolucionar sin rediseños completos. Los principios de domain-driven design, microservicios y arquitecturas event-driven facilitan adaptación incremental.
4. Cultura de documentación
Aunque nadie conozca todo el sistema, la documentación accesible permite que cualquier miembro del equipo encuentre respuestas. Prioriza decision logs (ADRs), diagramas de arquitectura actualizados y runbooks operativos.
5. Pruebas automatizadas como red de seguridad
Un suite completo de pruebas automatizadas —unitarias, integración, end-to-end— actúa como red de seguridad que detecta comportamientos inesperados cuando nadie puede prever todas las interacciones.
6. Gestión intencional de la complejidad
No toda complejidad es mala. La complejidad esencial —aquella inherente al problema de negocio— debe abrazarse. La complejidad accidental —producto de decisiones técnicas deficientes— debe eliminarse implacablemente.
El caso de IoT e Industria 4.0
Un ejemplo concreto de esta complejidad exponencial es la Internet de las Cosas (IoT) aplicada a entornos industriales. Sistemas de Industria 4.0 integran:
- Sensores físicos distribuidos geográficamente
- Redes de comunicación heterogéneas (5G, LoRaWAN, WiFi)
- Plataformas cloud con procesamiento en tiempo real
- Modelos de machine learning para mantenimiento predictivo
- Interfaces humanas para control y visualización
- Sistemas legacy que deben interoperar
Ningún individuo puede dominar todos estos dominios. Las startups exitosas en IoT construyen equipos multidisciplinarios y establecen protocolos claros de integración, aceptando que la comprensión será siempre fragmentada pero funcionalmente efectiva.
Implicaciones para fundraising y escalamiento
La complejidad tecnológica tiene implicaciones directas para founders en procesos de fundraising y escalamiento:
Para inversores: La capacidad de gestionar complejidad es indicador de madurez técnica. Demuestra que tu equipo tiene sistemas de observabilidad, arquitectura modular y cultura de calidad —no que conocen cada línea de código.
Para contratación: Busca perfiles que combinen especialización profunda con pensamiento sistémico. Los mejores ingenieros senior no lo saben todo, pero saben cómo navegar lo desconocido.
Para producto: Acepta que algunas decisiones técnicas tendrán consecuencias impredecibles. Construye capacidad de respuesta rápida en lugar de planificación perfecta.
La ventaja competitiva de abrazar la incertidumbre
Las startups que aceptan la complejidad como característica fundamental —no como problema a eliminar— ganan ventaja competitiva:
- Pueden moverse más rápido porque no esperan comprensión perfecta antes de actuar
- Atraen mejor talento técnico que valora autonomía sobre control microgerencial
- Construyen sistemas resilientes que fallan gracefully en lugar de catastróficamente
- Evitan deuda técnica paralizante por sobre-ingeniería prematura
Como señala la investigación en sistemas adaptativos complejos, la estabilidad no viene de control rígido sino de capacidad de adaptación. Las organizaciones que evolucionan su complejidad interna al ritmo del entorno sobreviven; las que resisten el cambio perecen.
Conclusión
La afirmación «nadie sabe cómo funciona todo el sistema» no es una admisión de fracaso, sino el reconocimiento maduro de la realidad tecnológica moderna. Para founders de startups tech, la pregunta relevante no es «¿cómo logro que alguien entienda todo?» sino «¿cómo construyo sistemas y equipos que funcionen efectivamente a pesar de la comprensión fragmentada?»
La respuesta combina arquitectura modular, observabilidad robusta, automatización inteligente con IA, cultura de documentación y equipos diversos con pensamiento sistémico. Las startups que dominan esta gestión de complejidad no solo construyen productos escalables, sino organizaciones resilientes capaces de navegar la incertidumbre inherente a la innovación tecnológica.
En última instancia, la inteligencia artificial está transformando cómo interactuamos con sistemas complejos, ofreciendo herramientas que extienden nuestra capacidad de observación, predicción y respuesta. Pero la sabiduría fundamental permanece: en sistemas verdaderamente complejos, el conocimiento será siempre parcial, distribuido y evolutivo. La maestría no está en saberlo todo, sino en construir sistemas que funcionen a pesar de no saberlo.
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Fuentes
- https://surfingcomplexity.blog/2026/02/08/nobody-knows-how-the-whole-system-works/ (fuente original)
- https://www.in-com.com/es/blog/software-management-complexity/
- https://gestioncomplejidad.com/tecnologia-conectada-ii
- https://oa.upm.es/3184/2/VACAS_ART_1992_02.pdf
- https://www.cs.us.es/~fsancho/Blog/posts/Sistemas_Complejos_Sistemas_Dinamicos_Redes_Complejas.md.html
- https://www.perecondom.com/2024/05/02/la-complejidad-una-mirada-nueva-sobre-la-innovacion/
