Las plataformas de ingeniería de Thoughtworks ahorran costes, son más eficientes y mejoran la retención de talento

Pasó de ser considerada un centro de costes o una función de apoyo a algo que sin duda impulsa el crecimiento y añade gran valor comercial. Gracias a ello, nos dimos cuenta de que la tecnología es la fuerza motriz de las empresas. No es de extrañar, por tanto, que la inversión en TI crezca: hay estudios que afirman que el gasto mundial en TI alcanzará los 4,6 billones de dólares a finales de 2023. 

Sin embargo, de la misma forma, las condiciones económicas actuales están empujando a las organizaciones a asegurarse de obtener un retorno tangible de sus inversiones. Esto requiere una optimización no sólo de costes, sino también de agilidad empresarial, escalabilidad y complejidad.

Por el contrario, el volumen de trabajo necesario es cada vez más elevado y esto conlleva la necesidad de incrementar los presupuestos para alcanzar el éxito, tanto en tiempo como en dedicación por parte de los equipos de desarrollo . Si no existe una metodología ágil e infraestructuras tecnológicas apropiadas se pierde productividad, valor añadido y oportunidades de negocio, y consecuentemente se reduce la capacidad de competitividad de las empresas.

De hecho, el coste de la ingeniería digital se está disparando: pero sólo un 20% de mejora de la productividad puede equivaler a más de 10-50 millones de dólares anuales de reducción de costes. Por otro lado, la atracción y retención de talento en la industria tecnológica es otro de los principales desafíos. La pérdida del talento especializado puede generar pérdida de productividad, cultura, ineficiencia de trabajo, etc.

Ante estos grandes retos, Thoughtworks ofrece  una solución revolucionaria llamada “Engineering Effectiveness” o Eficacia en Ingeniería. Esta solución proporciona un conjunto de herramientas  y prácticas ágiles que permiten a los ingenieros trabajar de manera más eficiente, reduciendo los cuellos de botella y acelerando el tiempo de entrega de los productos y servicios tecnológicos. Al optimizar el flujo de desarrollo  y facilitar la colaboración, los equipos pueden centrarse en la innovación y la creación de valor para el negocio.

Además, Thoughtworks ha integrado en Engineering Effectiveness un enfoque basado en la calidad y la excelencia técnica. Esto significa que la solución no solo se centra en la entrega rápida, sino también en garantizar la robustez, seguridad y mantenibilidad de las infraestructuras digitales. Los equipos se beneficiarán de herramientas de prueba automatizadas, técnicas de revisión de código y prácticas de desarrollo sostenible para asegurar que el producto final cumpla con los estándares más exigentes.

Es importante remarcar también la capacidad que tiene Engineering Effectiveness para fomentar la innovación y la experimentación pues ofrece un entorno de desarrollo ágil que permite a los equipos probar nuevas ideas y conceptos de manera rápida y segura.

Con una mayor flexibilidad y agilidad, las organizaciones se adaptan rápidamente a las demandas cambiantes del mercado y toman decisiones basadas en datos en tiempo real. Thoughtworks aplica Engineering Effectiveness para ser escalable y adaptable a diferentes entornos tecnológicos. Aunque una empresa esté utilizando viejas arquitecturas, esta solución puede adaptarse a sus necesidades específicas y proporcionar una base sólida para el crecimiento y la escalabilidad necesaria para el futuro.

Según Fausto de la Torre, Director de Modernización Empresarial, Plataformas y Nube para Thoughtworks en Europa: “Nuestro conocimiento sobre la industria, las últimas innovaciones tecnológicas y el expertise de nuestros equipos especializados en Engineering Effectiveness han logrado mejorar la eficacia de los equipos de trabajo y las infraestructuras digitales un 30%. Además, a través de nuestras operaciones y sugerencias para optimizar la nube, hemos ayudado a clientes a reducir hasta un 50% sus necesidades y recursos informáticos en Cloud.

Thoughtworks se ha consolidado como una consultora tecnológica líder a nivel mundial, capaz de integrar estrategia, diseño e ingeniería para impulsar la innovación digital de las organizaciones. Con más de 30 años de experiencia, 11.500 trabajadores en todo el mundo y clientes de la talla de Siemens, Spotify, Zalando, Lufthansa o Porsche, Thoughtworks ha demostrado su capacidad para desarrollar e implementar soluciones a medida que ayudan a las empresas a superar obstáculos y optimizar su rendimiento.

El enfoque de trabajo de Thoughtworks se basa en cuatro unidades de negocio interconectadas: Modernización empresarial, Plataformas y Cloud, Experiencia de Cliente (Diseño y Producto), Datos e Inteligencia Artificial, y Transformación Digital y Operaciones.

A través de esta estructura horizontal, Thoughtworks garantiza una visión integral y colaborativa en la resolución de cualquier tipo de desafío empresarial. Desde la multinacional más pionera hasta la empresa más tradicional. Y es que su metodología de trabajo ágil, “Dual Track” está siendo un éxito cuando se trata de incrementar la eficiencia de trabajo, acelerar las entregas y aumentar la satisfacción de los clientes.

La compañía utiliza la tecnología como herramienta para el cambio social y la transformación empresarial. Bajo este propósito, la compañía ha lanzado recientemente el volumen 28 del Radar Tecnológico donde analiza el meteórico ascenso de la Inteligencia Artificial y pone el foco en la cautela ante su integración. 21 de los más experimentados líderes técnicos de Thoughtworks analizan los últimos avances de diversas tecnologías disruptivas y su impacto en la economía y la sociedad a través de una investigación profunda del mercado y los desafíos globales.

Además de la IA, el Radar Tecnológico aborda cuestiones como la accesibilidad y cómo desarrollar técnicas que den acceso a mejores funcionalidades para un público más amplio; también observa las funciones serverless — AWS Lambdas — y como aparecen herramientas de equipos de arquitectura y desarrollo, que se utilizan para aprovechar los beneficios de la infraestructuras alojadas en la nube; o incluso la validación de modelos y el control de calidad para afrontar los sesgos y garantizar sistemas de machine learning éticos, entre otros aspectos.