“Innovación y estabilidad no son fuerzas opuestas cuando el modelo está bien diseñado”

Mercadona afronta la evolución de sus sistemas críticos en un entorno de máxima exigencia operativa, donde más de 1.600 supermercados y una cadena logística 24/7 marcan el ritmo del negocio. En este contexto, cualquier cambio tecnológico debe ejecutarse sin impacto en el negocio.

Para hacerlo posible, la compañía ha construido un enfoque basado en automatización, estandarización y responsabilidad de extremo a extremo, que permite avanzar en la transformación tecnológica con garantías. Un modelo que define cómo se diseñan, despliegan y operan los sistemas desde el inicio.

Saúl Valle Olmo, director de Operaciones IT, uno de los artífices de este cambio tecnológico y cultural, nos detalla en esta entrevista cómo están abordando este proceso, el papel del cloud native y la Inteligencia Artificial, y las claves de un modelo que se ha convertido en una ventaja competitiva.

[MCPRO] En un entorno como el de Mercadona, con una operativa continua y a gran escala, ¿cuáles son los principales retos de evolucionar los sistemas tecnológicos sin impactar en el negocio? ¿Qué enfoque habéis definido desde Operaciones IT para garantizar la continuidad?

[Saúl Valle] La abordamos como un proceso de ingeniería controlado de principio a fin, donde cada cambio se diseña, prueba y despliega bajo estándares comunes y con automatización. Evolucionar los CPDs y cerca de 300 aplicaciones hacia un modelo cloud native, manteniendo al mismo tiempo la operativa de más de 1.600 supermercados y una cadena logística 24/7, implica gestionar un cambio profundo tecnológico y cultural, con un nivel de exigencia muy alto.

Uno de los principales retos es la convivencia de entornos. Durante varios años, coexisten aplicaciones tradicionales, soluciones basadas en microservicios y nuevas infraestructuras, lo que incrementa la complejidad y el riesgo. Para gestionarlo, hemos definido un marco común de estándares en arquitectura, desarrollo, calidad, seguridad y observabilidad, aplicables independientemente de dónde se ejecute cada carga.

Otro reto clave es realizar la migración sin interrupciones. No podemos permitirnos ventanas de riesgo prolongadas, por lo que cada transición se aborda como un ejercicio de ingeniería: automatización de despliegues, pruebas exhaustivas, mecanismos de reversión definidos y monitorización reforzada. Además, priorizamos un enfoque progresivo frente a grandes movimientos para reducir significativamente el riesgo operativo.

A ello se suma el reto organizativo. Una transformación de esta magnitud exige equipos con autonomía para evolucionar sus soluciones, dentro de un marco técnico homogéneo. Nuestro enfoque es dar la máxima autonomía posible a los equipos de desarrollo sobre plataformas estandarizadas y con controles integrados, apoyándonos en la automatización y en métricas compartidas en lugar de en la supervisión manual.

En definitiva, el objetivo no es solo modernizar la tecnología, sino construir un entorno más flexible, escalable y resiliente, que permita al departamento evolucionar con mayor agilidad y dar respuesta a las necesidades del negocio en los próximos años.

[MCPRO] ¿Cómo se puede acelerar la innovación en entornos de despliegue continuo sin comprometer la estabilidad? ¿Qué modelo operativo habéis definido entre Desarrollo, Operaciones, Infraestructura y Seguridad para conseguirlo?

[Saúl Valle] Innovación y estabilidad no son fuerzas opuestas si el modelo está bien diseñado; el problema surge cuando se gestionan de forma aislada.

Nuestro enfoque se basa en la responsabilidad extremo a extremo. Arquitectura, Operaciones e Infraestructura trabajamos de forma conjunta con Desarrollo sobre un marco común de estándares, plataformas y métricas. No somos áreas que validan al final del proceso, sino que participamos en la definición de cómo deben construirse las soluciones para que sean desplegables, operables y seguras desde el inicio.

Para ello, nuestra estrategia se apoya en cuatro pilares: estandarización máxima evitando soluciones singulares; plataformas comunes que abstraen la complejidad de la infraestructura y permiten a los equipos desplegar con seguridad y autonomía; observabilidad integrada en nuestros sistemas, garantizando visibilidad completa durante todo el ciclo de vida, y gobierno técnico claro aplicando criterios obligatorios antes de cualquier paso a producción.

De esta forma, la estabilidad no actúa como freno a la innovación, sino como la base que permite escalarla de forma sostenible.

[MCPRO] ¿Cómo utilizáis la observabilidad para pasar de un modelo reactivo a uno predictivo en operaciones IT a gran escala? ¿Qué métricas consideráis clave para anticipar incidencias?

[Saúl Valle] En operaciones IT a esta escala, la monitorización tradicional no es suficiente. Para evolucionar hacia un modelo predictivo, necesitamos un enfoque de observabilidad integral, estandarizado y desacoplado de herramientas, que nos permita entender el comportamiento real de los sistemas en tiempo real.

Medimos la salud de las aplicaciones utilizando el modelo RED (Rate, Errors, Duration), ya que nos permite evaluar el comportamiento de cada servicio tal y como lo percibe el usuario final. No se trata solo de saber si un sistema está disponible, sino de asegurar que responde con la velocidad y estabilidad necesarias para que la operación funcione con normalidad.

Para ello, hemos definido un marco común basado en métricas, logs y trazas distribuidas. Un elemento clave de esta estrategia ha sido la adopción de OpenTelemetry como estándar de instrumentación de nuestros servicios, lo que nos permite recopilar información de forma homogénea en todos los entornos, evitar dependencias de proveedores concretos y garantizar que cualquier nueva aplicación se diseñe e instrumente desde el inicio bajo los mismos criterios.

De esta forma, cada servicio incorpora instrumentación y alertado obligatorio bajo este estándar, lo que nos permite la correlación de información y la detección temprana de degradaciones antes de que se conviertan en incidencias visibles.

Además, estamos incorporando analítica avanzada sobre los datos y el sistema de alertado, con el objetivo de mejorar la detección temprana de comportamientos anómalos y reducir el ruido en los sistemas de gestión.

[MCPRO] Mercadona IT apuesta por un modelo altamente internalizado, con desarrollo de software propio. ¿Qué ventajas aporta frente a la externalización? En un contexto de escasez de talento, ¿qué perfiles son más críticos? ¿Y cómo estáis incorporando capacidades como cloud native e IA en los equipos?

[Saúl Valle] El modelo interno de Mercadona IT es una decisión estratégica. Desarrollar software propietario con un equipo de 1.300 profesionales nos da una ventaja clara: control total sobre nuestras prioridades, nuestros estándares y nuestra evolución tecnológica.

Desde Operaciones, esto tiene un impacto directo. Nos permite definir marcos técnicos comunes, exigir criterios de operabilidad y construir plataformas compartidas sin depender de terceros. Esa coherencia sería mucho más difícil en un modelo altamente externalizado.

En cuanto al talento, aunque es cierto que el mercado presenta una alta tensión en perfiles técnicos muy especializados como DevOps, observabilidad, ciberseguridad o cloud, nuestro enfoque internalizado nos permite disponer de talento especializado en prácticamente todas las disciplinas clave.

Además, este modelo genera un entorno especialmente atractivo para perfiles técnicos ya que permite trabajar sobre sistemas reales, a gran escala y con impacto directo en el negocio. Los equipos no solo profundizan en su área de especialización, sino que colaboran de forma estrecha con otras disciplinas, lo que acelera el aprendizaje, la transferencia de conocimiento y la evolución profesional.

Las capacidades cloud native ya están integradas en los equipos de desarrollo. El cambio de modelo fue exigente, pero lo abordamos de forma progresiva, trabajando sobre casos reales y modernizando las aplicaciones de manera incremental. En paralelo, reforzamos las capacidades internas y acompañamos a los equipos durante todo el proceso.

Un elemento clave fue la creación del equipo de Plataforma cloud, que actúa como habilitador transversal. No desarrolla producto final; proporciona acompañamiento técnico a los equipos de desarrollo en todas las verticales (Kubernetes, CI/CD, observabilidad, integraciones, seguridad, etc.), con el objetivo de transferir conocimiento y elevar el nivel técnico global del departamento.

Con la Inteligencia Artificial estamos siguiendo un enfoque similar. No la abordamos como un ámbito aislado, sino que la estamos integrando progresivamente en los equipos existentes, apoyándonos en capacidades especializadas que definen estándares y primeros casos de uso, especialmente en productividad del desarrollo y en automatización y análisis en operaciones.

En definitiva, tanto cloud native como IA se incorporan bajo un mismo principio: máxima autonomía para los equipos, sobre plataformas comunes, estándares homogéneos y controles claros. Esto nos permite evolucionar tecnológicamente sin fragmentar la organización ni perder coherencia arquitectónica, algo crítico en un entorno de nuestra escala.