La sobreingeniería aparece cuando construimos módulos muy sofisticados para necesidades que aún no existen. En entornos que trabajan con Java, es tentador expandir arquitecturas con patrones, capas y configuraciones avanzadas, pero la complejidad injustificada encarece cada evolución y dificulta detectar errores. Evitarla requiere disciplina para enfocar el diseño en las demandas reales del negocio.
Siguiendo KISS y apoyándonos en principios como el principio YAGNI, podemos evaluar cuándo tiene sentido incorporar abstracciones y cuándo basta con una solución directa. El objetivo es encontrar el punto de equilibrio entre extensibilidad futura y simplicidad actual.
La mayoría de las soluciones sobrediseñadas nacen de suposiciones optimistas sobre el futuro: integrar sistemas hipotéticos, soportar cargas que aún no existen o cubrir escenarios que nunca se validaron con usuarios. También influyen factores culturales, como querer demostrar dominio de patrones complejos o adoptar frameworks de moda sin un caso de negocio claro.
Identificar estas motivaciones es el primer paso para detenerlas. Un buen ejercicio es preguntar qué problema se resuelve hoy y qué evidencia respalda la necesidad de una arquitectura compleja. Si la respuesta se basa en suposiciones, conviene repensar la estrategia.
Podemos detectar la sobreingeniería observando patrones repetidos:
Cuantas más señales aparezcan, mayor es la probabilidad de que el diseño requiera una simplificación inmediata.
Una práctica útil consiste en definir, junto al equipo de producto, cuál es la solución mínima viable (SMV) para cada funcionalidad. La SMV debe cubrir el flujo principal, manejar los errores conocidos y exponer puntos de extensión sólo cuando el roadmap los respalde. Así, los desarrolladores cuentan con un marco para evitar agregar comportamientos que nadie ha pedido.
Documentar estos criterios reduce malentendidos y sirve como referencia durante las revisiones de código. Si una implementación excede el alcance acordado, se puede renegociar antes de que la complejidad se consolide en repositorio.
Consideremos un equipo que desea validar direcciones de envío. La primera versión utiliza un motor genérico con ejecución diferida, registros personalizados y extensiones reflejadas. Este nivel de flexibilidad resulta innecesario para el contexto actual.
// Diseño sobreingenierizado: demasiadas abstracciones para un caso simple
final class AddressValidationEngine {
private final Map<String, Supplier<ValidationStep>> steps;
private final ExecutorService executor;
private final AuditTrail auditTrail;
AddressValidationEngine(Map<String, Supplier<ValidationStep>> steps,
ExecutorService executor,
AuditTrail auditTrail) {
this.steps = steps;
this.executor = executor;
this.auditTrail = auditTrail;
}
CompletableFuture<ValidationResult> validate(Map<String, String> payload) {
return CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
ValidationContext context = new ValidationContext(payload);
steps.values().forEach(stepSupplier -> stepSupplier.get().apply(context));
auditTrail.record(context);
return context.toResult();
}, executor);
}
}El flujo anterior obliga a comprender hilos, proveedores y contextos cuando el negocio solo requiere validar campos obligatorios y formatos. Simplificando, podemos construir un servicio determinista, sin ejecución diferida, que sea fácil de probar y extender cuando haya nuevas reglas reales.
// Diseño simple: enfocado en la necesidad actual
final class AddressValidator {
private final List<Predicate<Direccion>> reglas;
AddressValidator(List<Predicate<Direccion>> reglas) {
this.reglas = List.copyOf(reglas);
}
ValidationResult validar(Direccion direccion) {
for (Predicate<Direccion> regla : reglas) {
if (!regla.test(direccion)) {
return ValidationResult.rechazado("Direccion invalida");
}
}
return ValidationResult.aceptado();
}
}Ahora cada regla es una función pura y la validación ocurre de manera sincrónica. Si en el futuro aparece un requisito para paralelizar o auditar, podremos introducir esa capacidad con datos concretos, no por intuición.
Cuando el roadmap es borroso, conviene diseñar puntos de extensión ligeros: interfaces con implementaciones por defecto, banderas de característica o adaptadores que puedan reemplazarse sin afectar al resto del sistema. De esta forma, preservamos la simplicidad hasta que exista evidencia para evolucionar la arquitectura.
Los experimentos técnicos son válidos, pero deben aislarse en prototipos o ramas temporales. Al mantener el código de producción libre de apuestas especulativas, protegemos la estabilidad del producto.
Las revisiones de código con checklists de simplicidad permiten detectar sobreingeniería antes de fusionar cambios. También es útil rotar responsables de módulos para evitar zonas donde una sola persona introduce capas innecesarias. Herramientas como SonarQube ofrecen métricas de complejidad y duplicidad que sirven como indicadores objetivos.
Fomentar conversaciones abiertas con producto y UX ayuda a validar si una propuesta responde a una necesidad real. Cuando todo el equipo comparte el valor de la simplicidad, es más sencillo rechazar ideas brillantes pero innecesarias.
Si respondemos negativamente a cualquiera de estas preguntas, estamos ante una oportunidad de simplificación. Reducir la sobreingeniería libera tiempo para entregar valor tangible y mantiene el código accesible para toda la organización.