Implementación de Agile y DevOps: estrategias y buenas prácticas

• Cruz, Noelia ^[1]
  1. [1] Universidad de Palermo
• Localización: Ciencia y tecnología, ISSN 1850-0870, ISSN-e 2344-9217, Nº. 25, 2025, págs. 31-38
• Idioma: español
• DOI: 10.18682/cyt.vi25.12223
• Títulos paralelos:
  • Implementation of Agile and DevOps: strategies and best practices
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• Resumen
  • español

    En la última década, la adopción combinada de metodologías ágiles y DevOps se ha convertido en un imperativo estratégico para organizaciones tecnológicas. Este artículo sintetiza hallazgos clave de una investigación de 18 meses que analizó 42 implementaciones en diversos sectores, proponiendo el Modelo de Madurez ADMM como marco de referencia. Los resultados muestran transformaciones operativas significativas: Incremento del 1500% en frecuencia de despliegues (de 2 a 30 diarios); Reducción del 99% en lead time (14 días a 2 horas); Disminución de errores en producción (38% al 3%). La metodología combinó: (1) Análisis cuantitativo de 58 métricas técnicas (α Cronbach=0.89); (2) Estudio cualitativo mediante entrevistas con líderes técnicos. Se identificaron tres pilares críticos: (1) Factores culturales (50% esfuerzo): Colaboración y aprendizaje continuo; (2) Procesos (30%): Estandarización basada en datos; (3) Herramientas (20%): Automatización inteligente El estudio revela correlación significativa (p<0.05) entre madurez cultural (r=0.79) y éxito en la implementación. Se presentan casos prácticos y una guía estructurada en fases evolutivas con indicadores clave. Como tendencias emergentes destacan: Integración de IA en CI/CD; Value Stream Management; Modelos para entornos regulados.

  • English

    In the last decade, the combined adoption of Agile and DevOps methodologies has become a strategic imperative for technology organizations. This article presents key findings from an 18-month research study analyzing 42 implementations across various sectors, proposing the ADMM (Agile-DevOps Maturity Model) as a reference framework. The results demonstrate significant operational transformations: 1500% increase in deployment frequency (from 2 to 30 daily); 99% reduction in lead time (14 days to 2 hours); Error rate decrease in production (from 38% to 3%). The methodology combined: (1) Quantitative analysis of 58 technical metrics (α Cronbach=0.89); (2) Qualitative study through interviews with technical leaders.Three critical pillars were identified: (1) Cultural factors (50% effort): Cross-team collaboration; (2) Processes (30%): Data-driven standardization; (3) Tools (20%): Intelligent automation. The study reveals a significant correlation (p<0.05) between cultural maturity (r=0.79) and implementation success. Practical case studies and a phased implementation guide with key indicators are included. Emerging trends include: AI integration in CI/CD pipelines; Value Stream Management; Models for regulated environments.

• Referencias bibliográficas
  • Davis, J., & Daniels, R. (2019). Collaborating in DevOps culture. O'Reilly Media.
  • Forsgren, N., Humble, J., & Kim, G. (2021). Accelerate: The science of lean software and DevOps. IT Revolution Press.
  • Humble, J., & Kim, G. (2016). The DevOps handbook. IT Revolution Press.
  • Martin, M. J. (2018). ¿Qué es DevOps? Profile Software Services.
  • Gruver, M., Mouser, T., & Young, P. (2022). DevOps implementation challenges in regulated industries. Journal of Software Engineering...
  • Puppet. (2023). 2023 State of DevOps report [Informe anual]. https://puppet.com/resources/
  • Rodríguez, C. (2024, marzo 15). AI-powered CI/CD pipelines: Trends 2024 IEEE Xplore. https://doi.org/10.1109/example.12345