Big balls of mud are inevitable, right? I’ve written about where these sprawling, difficult-to-maintain codebases come from and how you might deal with them. It seems like there isn’t very much you can do about them. But now that we have AI coding agents, maybe there is. Look, we all start out with great intentions.
Big balls of mud are inevitable, right? I’ve written about where these sprawling, difficult-to-maintain codebases come from and how you might deal with them. It seems like there isn’t very much you can do about them. But now that we have AI coding agents, maybe there is. Look, we all start out with great intentions.
Look, we all start out with great intentions. We have a beautiful design, we implement it carefully and lovingly, and we swear that this time we aren’t going to make compromises and we will always “do the right thing” even if it takes longer.
And that actually works for a while. You build the product, and it starts selling. You build a little business around it, and pretty soon you have people working for you. You hire a salesperson or two, and you hire a support team. Your company is making money!
Like many businesses, it’s not a huge viral success, but it delivers a modest, steady income. You sell support contracts. Maybe you pick up some money on your customers’ credit card transactions. You have a bit of cash in the bank, and you don’t have trouble making payroll, but it’s not a slam dunk. Things are steady, but that next customer is always important.
One day your sales guy comes and says that he can make a big sale if we add this one feature that we hadn’t really planned on. He’s pushing hard for it, and the CEO says to do it. And oh, by the way, we need it by the end of the month. So the feature gets done on a very compressed schedule, meaning corners are cut, things are hacked, and those pie-in-the-sky software engineering principles you started with are set aside.
Or maybe you start with a certain coding paradigm, and over the years that coding paradigm gives way to new coding methods and techniques. Any code written 20 years ago is going to look old, out of date, and all “big-ball-of-mud-ish.” There are many codebases still running today that were beautifully done in procedural code, and now they have layers of object-oriented code laid on top of them. That makes for a big ball of mud, too.
In context
- Topic: Inteligencia Artificial — IA aplicada al negocio: casos, límites, costos y gobierno.
- Source: InfoWorld
- Published: 27/08/2026
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Por qué importa
La adopción de IA en una empresa no se parece a comprar software: se parece a contratar gente. Hay que enseñarle el contexto, revisarle el trabajo al principio, definir qué puede firmar solo y qué no. Las noticias que valen son las que muestran a alguien resolviendo esa parte, no la del anuncio.
Separo siempre dos cosas que se mezclan: la demo y la operación. Una demo necesita que funcione una vez con alguien mirando; la operación necesita que funcione mil veces sin nadie mirando, con casos raros, con datos sucios y a las dos de la mañana. El salto entre las dos es donde se va el presupuesto.
Lo que suele salir mal
El error que más veces vi repetirse es no medir nada antes de empezar. Se implementa, todo el mundo siente que mejoró, y cuando alguien pregunta cuánto, no hay respuesta. Sin línea base no hay forma de defender el presupuesto del año siguiente, y ahí es donde mueren buenos proyectos.
Qué mirar
- Dónde quedan los datos y bajo qué contrato, sobre todo si hay información de clientes de por medio.
- Si la organización puede cambiar de proveedor sin rehacer todo, que es la prueba de que no quedó amarrada.
- Qué proceso concreto se toca y cómo se mide antes y después; sin línea base no hay resultado, hay opinión.
Cómo leo esta entrada
Mi recomendación práctica es fijar desde el día uno qué se hace cuando el modelo se equivoca: quién revisa, con qué frecuencia, y en qué momento se apaga. Suena defensivo, pero es exactamente lo que permite ser agresivo después, porque el riesgo dejó de ser una incógnita.
La noticia original está publicada en otro idioma; acá se cita el extracto tal como lo entrega el medio y el comentario se escribe en español.
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