Idea principal

La regla de decisión cabe en tres líneas: ganancia grande y complejidad baja, se hace ahora; ganancia media y complejidad media, se planifica; ganancia pequeña, se ignora.

Su fragilidad está en la segunda columna. La ganancia se mide sobre el consumo; el esfuerzo, en cambio, se estima desde el skill, como si el código de acogida fuera limpio y modular. Una optimización clasificada como "baja" — pasar una síntesis a modo incremental, por ejemplo — puede exigir trazar lo que ya se ha integrado a través de un código antiguo que nadie quiere volver a abrir. Es esa diferencia la que desplaza la clasificación, y justifica incrementar de entrada las estimaciones de esfuerzo.

Por qué es importante

Esto impide leer un informe de auditoría como una lista de tareas: propone un orden de magnitud de ganancias, no un plan.

Y devuelve la decisión allí donde está la información que le falta al informe — a quienes conocen la base de código.

Matices y límites

Algunas optimizaciones de poca ganancia inmediata cambian la trayectoria: pasar a incremental rinde poco hoy y cada vez más a medida que los datos se acumulan. Una clasificación instantánea las subestima sistemáticamente.

Preguntas abiertas

• ¿Cómo valorar una optimización cuya ganancia crece con el volumen de datos en vez de mantenerse constante?