Gestionar la complejidad del desarrollo de software, manteniendo un buen ritmo de entrega, es uno de los mayores desafíos a los que se enfrentan los equipos de desarrollo en la actualidad. Y aunque a menudo se pasa por alto, la estrategia Git que utiliza un equipo de desarrollo impacta directamente en su capacidad para entregar software de calidad de manera eficiente.
El enfoque Trunk-Based Development (TBD), que promueve la integración de código directamente en la rama principal, se ha convertido en una de las principales alternativas al GitFlow tradicional. Además, ahora, gracias al uso de agentes de IA y a la automatización de test A/B, conseguir una integración continua real es más viable que nunca.
En este artículo, y en colaboración con EY, consultora líder en transformación tecnológica a nivel mundial, veremos cómo conseguir una integración continua real desde el desarrollo hasta la puesta en producción mediante la estrategia de Trunk-Based Development y junto al uso de Feature Toggles, Remote Configs y agentes de IA.
GitFlow vs. Trunk-Based Development: ¿cuál es la diferencia?
Entre las estrategias de gestión de código más populares encontramos GitFlow y Trunk-Based Development, dos enfoques que, aunque tienen un mismo objetivo, difieren en su implementación y filosofía.
GitFlow es la estrategia más conocida y utilizada. Se basa en la creación de diferentes ramas de larga vida que responden a las necesidades principales: rama principal (master), la rama de desarrollo (develop), ramas de características (feature), ramas de lanzamiento (release) y ramas de corrección (hotfix).
Aunque esta estructura ramificada permite un control granular del código, puede generar complejidad adicional y retrasos en la integración. Puede ser eficiente en proyectos pequeños, pero se vuelve problemático cuando el equipo crece o se necesitan despliegues más frecuentes. Los conflictos de merge aumentan y la complejidad de mantener múltiples ramas actualizadas ralentiza el proceso de desarrollo.
Para acabar con ese problema, muchos equipos están adoptando la estrategia conocida como Trunk-Based Development. La base de esta estrategia es que los desarrolladores trabajan directamente en la rama principal (main o trunk), realizando commits pequeños y frecuentes.
Las ramas de características, si existen, son de corta duración (horas o como mucho un día) y se fusionan mediante pull requests mínimas, gracias a la confianza que proporciona un ecosistema de testing sólido y automatizado.
Esta estrategia, combinada con herramientas modernas de desarrollo y prácticas de automatización, permite a los equipos mantener un flujo de trabajo más ágil y eficiente. Los desarrolladores pueden centrarse en entregar valor de forma continua, en lugar de lidiar con la complejidad de gestionar múltiples ramas y resolver conflictos complejos de fusión.
Ventajas de Trunk-Based Development
- Reducir los tiempos de integración y los conflictos de merge, ya que los cambios se integran de forma continua.
- Mejorar la visibilidad del estado del código, facilitando la detección temprana de problemas y la colaboración entre equipos.
- Mejora en la calidad del software gracias a la integración y testing continuo, lo que permite una retroalimentación más rápida.
- Simplificación del proceso de desarrollo al eliminar la complejidad de gestionar múltiples ramas y sus ciclos de vida.
- Mayor velocidad en la entrega de software, permitiendo despliegues más frecuentes y predecibles.
Y aunque obviamente estos beneficios vienen acompañados de otros desafíos, como la necesidad de una cultura de equipo basada en la confianza y la automatización, una sólida infraestructura de testing y una gestión eficiente de las funcionalidades en desarrollo, el enfoque de Trunk-Based Development ha demostrado ser una estrategia efectiva para equipos que buscan una verdadera integración continua.
Implementando Trunk-Based Development con Feature Toggles y Remote Configs
Una de las claves para implementar Trunk Based Development de manera exitosa es el uso de Feature Toggles y Remote Configs. Estas herramientas permiten separar el despliegue del código de su activación en producción, facilitando la integración continua sin comprometer la estabilidad del sistema.
Los Feature Toggles, también conocidos como Feature Flags, permiten encapsular comportamientos nuevos dentro de condicionales dinámicos. Así, el código puede integrarse y desplegarse a producción aunque la funcionalidad aún no esté lista para todos los usuarios.
Esto transforma el desarrollo en un sistema de dark launches, donde se liberan cambios sin activarlos de inmediato. Combinado con Remote Configs, este control se traslada a sistemas externos, permitiendo cambiar el comportamiento de una aplicación en tiempo real sin necesidad de nuevos despliegues.
Remote Configs nos permite gestionar la configuración de nuestra aplicación de forma remota y en tiempo real. Esto es especialmente útil para realizar pruebas A/B, personalizar la experiencia del usuario según diferentes segmentos, y ajustar parámetros sin necesidad de realizar nuevos despliegues. Esto permite:
- Activar/desactivar features en caliente.
- Segmentar audiencias por usuario, región, dispositivo o cualquier metadato.
- Orquestar rollouts graduales o revertir funcionalidades sin necesidad de redeploys.
Esta combinación de Feature Toggles y Remote Configs proporciona la flexibilidad necesaria para mantener un flujo de trabajo basado en Trunk-Based Development mientras se garantiza un control preciso sobre el lanzamiento de nuevas funcionalidades.
El papel de los agentes de IA en Trunk-Based Development
Los agentes de IA están revolucionando la estrategia Trunk-Based Development, especialmente en lo que respecta a la automatización de pruebas y la detección temprana de problemas. Los agentes IA permiten analizar patrones en el código, predecir posibles conflictos y sugerir optimizaciones antes de que el código se integre en la rama principal. Estos sistemas pueden:
- Detectar automáticamente qué variante tiene mejor performance, retención o conversión.
- Reasignar tráfico de forma dinámica (por ejemplo, usando Thompson Sampling o multi-armed bandits).
- Identificar outliers o patrones de errores vinculados a una feature concreta.
- Tomar decisiones de activación o rollback sin intervención humana.
La integración de herramientas como Optimizely Full Stack + ML pipelines, Amplitude Experiment con IA, o soluciones internas conectadas a sistemas de analítica y aprendizaje automático, convierte a la plataforma de desarrollo en un sistema de mejora continua autosuficiente.
Este enfoque de automatización con IA no solo mejora la eficiencia operativa, sino que también reduce el riesgo asociado a los despliegues continuos.
Los agentes de IA actúan como una capa adicional de seguridad que automatizan pruebas e incluso pueden tomar decisiones de rollback basadas en métricas de rendimiento y comportamiento del usuario en tiempo real.
Los sistemas de IA monitorizan el impacto de cada feature toggle y pueden ajustar dinámicamente la exposición de nuevas características para maximizar el valor mientras minimizan el riesgo.
La combinación de Trunk-Based Development con Feature Toggles controlados por IA representa un salto cualitativo en la manera en que se desarrolla y despliega el software, acercándonos cada vez más al ideal de una verdadera entrega continua autónoma.El futuro apunta hacia sistemas cada vez más autónomos, donde los agentes de IA no solo ejecutan experimentos y optimizan deployments, sino que sugieren mejoras arquitecturales, predicen necesidades de scaling, y automatizan la evolución del sistema basándose en patrones de uso y objetivos de negocio.
