Por Qué Fracasa el 70% del Software a la Medida en México

El cementerio de los proyectos de software en México

¿Te suena familiar? Pagaste entre $300,000 y $2,000,000 MXN por un sistema "a la medida". Tardó el doble de lo prometido. Cuando por fin lo entregaron, no hacía la mitad de lo que pediste. Y cuando el desarrollador se fue, nadie pudo mantenerlo.

No estás solo. El CHAOS Report 2024 del Standish Group reporta que solo el 31% de los proyectos de software se completan exitosamente. En México, con el ecosistema fragmentado de freelancers y consultoras pequeñas, la cifra es aún peor.

"Invertimos $1.8 millones en un ERP personalizado. Dos años después, mis vendedores seguían usando Excel porque el sistema era inutilizable." — Director de operaciones, empresa manufacturera en Querétaro

Las 7 razones del fracaso

1. No existe un Product Owner real

El 49% de los proyectos fallan por falta de requisitos claros (PMI, Pulse of the Profession 2024). Sin alguien del negocio dedicado a definir y priorizar, los desarrolladores construyen lo que interpretan, no lo que necesitas.

2. Arquitectura improvisada

Elegir tecnologías por moda o por lo que el developer sabe, en vez de por lo que el proyecto necesita. Un monolito en PHP cuando necesitas microservicios. WordPress cuando necesitas una app real. Laravel cuando necesitas React.

3. Sin pruebas automatizadas

El 62% de los equipos de desarrollo en Latinoamérica no implementan testing automatizado (JetBrains Developer Survey 2025). Cada cambio rompe algo. Cada deploy es una lotería.

4. Deuda técnica acumulada

Cuando priorizas velocidad sobre calidad, la deuda técnica se acumula exponencialmente. Según McKinsey, las empresas gastan en promedio 40% de su presupuesto de IT pagando deuda técnica.

5. Dependencia de una sola persona

Si tu "departamento de sistemas" es un solo desarrollador y renuncia, tu empresa queda rehén. El 34% de las PyMEs mexicanas con software propio no tienen documentación técnica, según AMITI.

6. Sin CI/CD ni DevOps

Deployments manuales, sin versionamiento, sin staging. Cada actualización es un riesgo de tumbar producción. Las empresas con DevOps maduro despliegan 208x más frecuentemente que las que no (DORA Report 2024).

7. No miden nada

Sin métricas de performance, disponibilidad o satisfacción del usuario, es imposible saber si el software está funcionando o muriendo lentamente.

Cómo hacemos software en SCRAM

Nuestra Software Factory sigue el modelo que usan las mejores empresas tech del mundo, adaptado para el mercado mexicano:

Discovery Sprint (2 semanas): Antes de escribir una línea de código, documentamos procesos, definimos MVP y creamos prototipos navegables

Stack moderno probado: Next.js + NestJS + PostgreSQL + Docker + GCP — el mismo stack de Notion, TikTok y Twitch

Testing obligatorio: Cobertura mínima del 80%. Cada PR pasa por code review y pruebas automatizadas

CI/CD desde el día 1: Deploy automático a staging y producción con rollback instantáneo

Equipo, no individuo: 3-5 developers por proyecto con documentación viva y code ownership compartido

Caso real: De $2M perdidos a ROI en 6 meses

Una empresa de logística gastó $2M MXN en un TMS que nunca funcionó. Reconstruimos su plataforma en 4 meses con Next.js:

Costo: 60% menos que el proyecto original

Lighthouse Performance: 98/100

Tiempo de carga: 0.8 segundos

Adopción del equipo: 94% en el primer mes

Ahorro operativo: $180,000 MXN/mes en procesos automatizados

Referencias:

Standish Group, CHAOS Report 2024

PMI, Pulse of the Profession 2024

DORA, Accelerate State of DevOps Report 2024

McKinsey, Tech Debt Report 2024

JetBrains, Developer Ecosystem Survey 2025

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