Cet article est aussi disponible en français.

Het hedendaagse technologische landschap wordt gekenmerkt door een fenomeen dat kan worden omschreven als de paradox van snelheid. Terwijl het tempo waaraan updates en nieuwe functies voor uitvoeringsomgevingen, middleware, databasesystemen en ontwikkeltools worden geïntroduceerd razendsnel toeneemt, blijft het vermogen van IT-organisaties om deze veranderingen te verwerken structureel beperkt.

Hoewel dit op zich aanvankelijk geen probleem vormt, draagt elk uitstel van een update bij aan de toename van de technical debt en met name de verouderingsschuld – waarvan de negatieve gevolgen talrijk zijn.

Hoewel de volledige vervanging van een afhankelijkheid (library, uitvoeringsomgeving, enz.) een zeldzame gebeurtenis blijft die zich beperkt tot kritieke domeinen, zou de implementatie van nieuwe versies een taak van continu onderhoud moeten zijn, waarvan het succes berust op een combinatie van governance, meetgegevens, automatisering, tests en zakelijke afwegingen.

Technical debt

De term ‘technical debt’ is een metafoor die in 1992 door Ward Cunningham werd geïntroduceerd om te illustreren hoe suboptimale softwareoplossingen een passief genereren dat vergelijkbaar is met een financiële schuld [1–3]. Het wordt gedefinieerd als een belemmering voor softwareontwikkeling die het gevolg is van compromissen, shortcuts of fouten die door de ontwikkelteams worden gemaakt om kortetermijndoelstellingen te bereiken, zoals een snelle oplevering of kostenbesparing [3–7].

Het begrip technical debt, dat aanvankelijk beperkt was tot de code, is uitgebreid tot alle tastbare artefacten van een onvolledige ontwikkeling in alle fasen van de levenscyclus van software. Het omvat daarmee diverse dimensies[1], waarvan de meest genoemde de volgende zijn:

• Code debt houdt verband met slechte programmeerpraktijken of complexe code.
• Architectural debt vloeit voort uit suboptimale oplossingen of schendingen van de modulariteit die toekomstige wendbaarheid belemmeren.
• Test debt betreft het ontbreken van testscripts of onvoldoende testdekking.
• Op vergelijkbare wijze verwijst documentation debt naar ontbrekende, verouderde of onbruikbare documentatie.
• Ten slotte heeft obsolescence debt betrekking op de moeilijkheden die gepaard gaan met het upgraden van de technische omgeving of de application stack om gelijke tred te houden met de evolutie van de toegepaste technologieën. Het betreft een fenomeen van passieve, tijdgebonden degradatie: het systeem raakt verouderd simpelweg omdat de buitenwereld (de bronprojecten) zich blijft ontwikkelen.

Opsporing

De concrete detectie van de technical debt binnen een organisatie vindt plaats op verschillende niveaus, variërend van waarneembare operationele symptomen tot het gebruik van geautomatiseerde analysetools en door mensen uitgevoerde beoordelingsprocessen.

Operationele symptomen [10]: verschillende signalen in de dagelijkse werking van een team kunnen wijzen op de aanwezigheid van een te hoge technical debt. Bijvoorbeeld wanneer het ontwikkelingsteam steeds minder snel nieuwe functionaliteiten kan opleveren. Een onvoorspelbare toename van bugs en functionele regressies kan eveneens een teken zijn van technical debt. Technical debt kan zich ook uiten in de onmogelijkheid om de benodigde tijd voor het verhelpen van fouten correct in te schatten.

Technische indicatoren en kwantitatieve statistieken [8–10]: diverse specifieke indicatoren, vaak afgeleid uit kwaliteitsmetingstools of statische en dynamische analysetools (zoals SonarQube), kunnen helpen bij het identificeren van structurele en prestatiegerelateerde tekortkomingen en bij het meten van de omvang van de schuld. Bijvoorbeeld:

• Aantal door codescanners geïdentificeerde bugs en kwetsbaarheden.
• Testdekkingsgraad: een lage dekking van unit-tests of het ontbreken van geautomatiseerde testscripts duidt op een aanzienlijke testschuld.
• Meting van de logische complexiteit van de code; hoe hoger deze is, hoe moeilijker de code te testen en te onderhouden is.

Maar door uitsluitend op de code te focussen, wordt de gevaarlijkere system debt over het hoofd gezien [11–13]. Om deze op te sporen zijn andere benaderingen nodig. Architectural debt kan worden opgespoord door de analyse van afhankelijkheden en schendingen van de modulariteit (via tools zoals CAST Imaging of Lattix). Ook wordt de ‘prestatiekwetsbaarheid’ van het systeem (breakdown history) en de veroudering van de gebruikte technologieën in de gaten gehouden. Knowledge debt kan op zijn beurt worden geïdentificeerd door middel van een inventarisatie van de vaardigheden die nodig zijn om systemen te herstellen die afhankelijk zijn van zeldzame expertise of van specifieke personen (bottleneck).

Ten slotte maakt het gebruik van dashboards het mogelijk om de ontwikkeling van de technical debt metric (accumulatieratio, kosten van priority debt) in de loop van de tijd te visualiseren [14] (Figuur 1).

Figuur 1- Voorbeeld van een dashboard waarmee de technical debt kan worden gevisualiseerd.

Technical lag

Gonzalez-Barahona et al. [15] hebben een theoretisch kader geïntroduceerd om de veroudering van softwaresystemen te kwantificeren en hebben voorgesteld de term ‘technical lag’ te gebruiken om de groeiende kloof aan te duiden tussen de softwareversies die in een daadwerkelijke implementatie worden gebruikt en de meest recente versies die in de upstream beschikbaar zijn; met andere woorden: de passieve accumulatie van verouderde afhankelijkheden.

De technical lag is een kwantificeerbare indicator die zou kunnen helpen bij het afwegen van de kosten van een update (risico op instabiliteit, testinspanning) tegen de kosten van het handhaven van een verouderde versie (bugs, beveiligingsproblemen). Het is de optelsom van de individuele achterstanden van elke systeemcomponent ten opzichte van een door de beheerder gekozen ‘goudstandaard’ (bijv.: de meest stabiele versie of de allernieuwste versie in de upstream).

In een andere studie [16] tonen dezelfde onderzoekers aan dat de lag bij het updaten van software die is samengesteld uit herbruikbare bouwstenen afkomstig uit repositories zoals npm of PyPi, niet louter een keuze van de ontwikkelaars is. Hij is eerder het gevolg van structurele beperkingen die verband houden met de frequentie van productiereleases, de snelheid waarmee distributies zoals Debian of Ubuntu hun softwarepakketten bijwerken, en de beperkingen die voortvloeien uit de onderlinge afhankelijkheden tussen de componenten zelf.

Risico

Hoewel beslissingen met betrekking tot het creëren of in stand houden van technical debt op korte termijn voordelen kunnen opleveren op het gebied van productiviteit, brengen zij op de lange termijn [4], [8], [17] de kwaliteit, onderhoudbaarheid en schaalbaarheid van het systeem in gevaar en vormen zij een strategisch bedrijfsrisico dat de wendbaarheid en innovatie van de organisatie beïnvloedt [5], [14], [18].

De aanpak en het beheer van de technical debt vormen dan ook een belangrijke strategische uitdaging voor organisaties, die zowel hun economische levensvatbaarheid, hun innovatievermogen als hun operationele stabiliteit raakt. De volgende aandachtspunten komen in talrijke publicaties over technical debt aan bod (met name [1], [4], [6], [8–10], [17–20]):

Financiële kosten: technical debt vormt een financiële verplichting en brengt aanzienlijke opportuniteitskosten met zich mee. Uit een analyse van adviesbureau Accenture blijkt dat toonaangevende bedrijven gemiddeld 15% van hun IT-budget besteden aan het wegwerken van technical debt [21]. Hoe langer de “aflossing“ wordt uitgesteld, hoe onbetaalbaarder de uiteindelijke kosten (de “hoofdsom“ plus rente) worden. De uitdaging voor het topmanagement bestaat er dan ook in een evenwicht te vinden tussen het kortetermijnvoordeel van een technische snelkoppeling (snelle oplevering) en de kosten van nietsdoen, met name de toekomstige onderhoudskosten.

Betrouwbaarheid, beveiliging en softwarekwaliteit: het aanpakken van de technical debt heeft tot doel ernstige technische risico’s tot een minimum te beperken. Een buitensporige technical debt leidt tot systeemstoringen, veelvuldige bugs en functionele achteruitgang. Een security debt (niet-verholpen kwetsbaarheden, verouderde componenten) stelt de organisatie bloot aan cyberaanvallen en datalekken. Complexe of slecht gedocumenteerde code vormt een last voor toekomstig onderhoud, waardoor de doorlooptijd voor correcties onmogelijk in te schatten is.

Rem op innovatie: technical debt aanpakken is essentieel om het vermogen van een organisatie om te evolueren te behouden. Onbeheerde technical debt remt innovatie en groei af. De opeenstapeling van technical debt maakt systemen star, waardoor de implementatie van nieuwe functionaliteiten wordt vertraagd of geblokkeerd. Technical debt kan ook de implementatie belemmeren van digitale oplossingen die nodig zijn om opdrachtkansen te benutten. Om concurrerend te blijven, moeten organisaties vaak hun verouderde code moderniseren om de waarde van bestaande systemen te behouden en tegelijkertijd nieuwe technologieën te integreren.

Technisch managers slagen er vaak moeilijk in om de urgentie van het wegwerken van technische schuld aan de business stakeholders duidelijk te maken, aangezien technical debt vaak onzichtbaar is totdat zich een crisis voordoet. Een belangrijke uitdaging is dan ook om de technical debt zichtbaar en meetbaar te maken voor besluitvormers [5], [14], [18], [22–24].

Prioritering

Het wordt afgeraden om een volledige portefeuille van toepassingen in één keer aan te pakken [11], [18], [22], [23], [25]. Om technical debt aan te pakken, moeten de onderdelen worden gerangschikt op strategisch belang, zodat middelen worden toegewezen aan de gebieden met de grootste zakelijke impact, bijvoorbeeld door gebruik te maken van het PAID-model, dat wij in het volgende artikel zullen bespreken. Om de prioriteit te bepalen van de toepassingen waarvan de technical debt moet worden bijgehouden, stelt adviesbureau Gartner verschillende sleutelindicatoren voor.

Eerst moeten de toepassingen worden geprioriteerd die de grootste impact hebben op de doelstellingen van de organisatie, rekening houdend met de hoogste bedrijfswaarde, het belang voor het management, de impact op de klant of de eindgebruiker (toepassingen waarvan storingen direct zichtbaar zijn en nadelig zijn voor de gebruikers), in belemmering van businessdoelstellingen (als de technical debt de verwezenlijking van een doelstelling met hoge prioriteit blokkeert of de implementatie van innovatieve programma’s verhindert).

De door Gartner aanbevolen strategie bestaat er dan ook in te beginnen met de missiekritieke toepassingen die een hoge bedrijfswaarde hebben of waarbij bekende gezondheidsproblemen bestaan. Deze aanpak maakt het mogelijk voldoende informatie te verzamelen om snel beslissingen te nemen, zonder te hoeven wachten op een uitputtende analyse van de volledige portefeuille.

Conclusie

De versnelling van het tempo van software-releases is geen tijdelijk fenomeen, maar een structureel kenmerk van de moderne software-industrie. Om hiermee om te gaan zonder de ontwikkeling van de kernactiviteiten te belemmeren, moeten organisaties overstappen van een ambachtelijke naar een industriële aanpak bij het beheer van hun technologische activa.

Het beheer van de technical debt moet niet gericht zijn op de volledige eliminatie ervan, maar veeleer op het handhaven ervan op een beheersbaar niveau om te voorkomen dat deze de wendbaarheid van de organisatie lamlegt. Toonaangevende bedrijven hebben afscheid genomen van sporadische en ingrijpende migratiecycli ten gunste van een cultuur van voortdurende upgrades, waardoor onderhoud is getransformeerd tot een soepele en geautomatiseerde operationele werkstroom [26, 27].

In een volgend artikel zullen wij ingaan op enkele technische oplossingen die het beheer van technical debt kunnen vergemakkelijken en zullen wij een overzicht bieden van aanbevelingen uit verschillende studies en rapporten.

Referenties

[1]        N. S. R. Alves, T. S. Mendes, M. G. De Mendonça, R. O. Spínola, F. Shull, en C. Seaman, “Identification and management of technical debt: A systematic mapping study”, Inf. Softw. Technol., vol. 70, pp. 100-121, feb. 2016, doi: 10.1016/j.infsof.2015.10.008.

[2]        J. P. Biazotto, D. Feitosa, P. Avgeriou, en E. Y. Nakagawa, “Understanding practitioners’ reasoning and requirements for efficient tool support in technical debt management”, Empir. Softw. Eng., vol. 30, nr. 5, p. 134, sep. 2025, doi: 10.1007/s10664-025-10691-5.

[3]        A. Chiddarwar, “Tools and techniques for managing technical debt”, Tampere University, 2024.

[4]        N. Kanita, “Modèle explicatif du phénomène de la dette technique dans le contexte Agile : revue de littérature qui mobilise la méthode BIBGT”, gepresenteerd bij AIM, Marseille, 2022.

[5]        S. A. Binta, S. Kaushal, en S. B. Pandi, “Artificial intelligence for technical debt management in software development”, 16 juni 2023. [Online]. Beschikbaar op: https://arxiv.org/abs/2306.10194

[6]        S. Freire e.a., “Hearing the voice of software practitioners on technical debt monitoring: understanding monitoring practices and the practices’ avoidance reasons”, J. Softw. Eng. Res. Dev., vol. 12, nr. 1, aug. 2024, doi: 10.5753/jserd.2024.4011.

[7]        R. Naegle en R. Williams, “Triage IT technical debt accelerate remediation and funding”, Gartner, G00834636, okt. 2025.

[8]        N. Kanita, “La gestion de la dette technique dans le cadre des pratiques DevOps”, Université de Nantes, 2024. [Online]. Beschikbaar op: https://theses.hal.science/tel-04729051v1

[9]        R. Ramač e.a., “Prevalence, common causes and effects of technical debt: Results from a family of surveys with the IT industry”, J. Syst. Softw., vol. 184, p. 111114, feb. 2022, doi: 10.1016/j.jss.2021.111114.

[10]       “Comment évaluer la dette technique de ses applications pour en réduire l’impact ?”, Kaliop Interactive Media, 2021.

[11]       H. Dodd, “Expose hidden technical debt to prevent business disruptions”, Gartner, G00838758, okt. 2025.

[12]       T. Egiazarov en T. Murphy, “Measure and monitor technical debt with 5 types of tools”, Gartner, G00818632, sep. 2024.

[13]       “Case study: Remediate technical debt (Humana)”, Gartner, 2024.

[14]       H. Dodd, “Visualize your technical debt with a tracking dashboard”, Gartner, G00778124, feb. 2023.

[15]       J. M. Gonzalez-Barahona, P. Sherwood, G. Robles, en D. Izquierdo, “Technical lag in software compilations: Measuring how outdated a software deployment is”, in Open source systems: Towards robust practices, in IFIP Advances in Information and Communication Technology, vol. 496. Buenos Aires, Argentina: Springer International Publishing, mei 2017, pp. 182-192. doi: 10.1007/978-3-319-57735-7_17.

[16]       J. M. Gonzalez-Barahona, “Characterizing outdateness with technical lag: an exploratory study”, in Proceedings of the IEEE/ACM 42nd international conference on software engineering, Seoul Republic of Korea: ACM, jun. 2020, pp. 735-741. doi: 10.1145/3387940.3392202.

[17]       C. Berenguer e.a., “Investigating the relationship between technical debt management and software development issues”, J. Softw. Eng. Res. Dev., feb. 2023, doi: 10.5753/jserd.2023.2581.

[18]       A. Harrison, H. Dodd, en T. Egiazarov, “How to prioritise and sell technical debt remediation”, Gartner, G00836651, okt. 2025.

[19]       S. K. Panter en N. U. Eisty, “Technical lag as latent technical debt: A rapid review”, 16 januari 2026, arXiv: arXiv:2601.11693. doi: 10.48550/arXiv.2601.11693.

[20]       “Hidden costs of legacy code – pitfalls and opportunities of technological debt”, Britenet, mrt. 2026.

[21]       “What is tech debt?”, Accenture blog. Geraadpleegd: 30 april 2026. [Online]. Beschikbaar op: https://www.accenture.com/be-en/insights/what-is-tech-debt

[22]       H. Dodd, “Prioritize technical debt with Gartner’s PAID model”, Gartner, G00845139, feb. 2026. Geraadpleegd: 18 maart 2026. [Online]. Beschikbaar op: https://www.gartner.com/document-reader/document/7426662?ref=solrAll&refval=541411851&

[23]       A. Hodgkins, A. Sklavounakis, C. Geschickter, en R. Williams, “How CIOs can deliver value by managing software technical debt”, Gartner, G00826944, mei 2025.

[24]       A. Humphreys, S. Pasricha, en K. Guttridge, “How to manage and reduce integration technical debt”, Gartner, G00838235, okt. 2025.

[25]       T. Egiazarov, A. Harrison, T. Murphy, A. Thomas, H. Dodd, en A. Hodgkins, “How to manage architectural technical debt”, Gartner, G00819382, nov. 2024.

[26]       Vm. T. Team, “What is a ‘continuous upgrade’ culture and why is it important?”, Tanzu. Geraadpleegd: 4 juni 2026. [Online]. Beschikbaar op: https://blogs.vmware.com/tanzu/what-is-a-continuous-upgrade-culture-and-why-is-it-important/

[27]       Buxton Team, “Reducing technical debt during system migrations: A strategic blueprint”, Buxton. Geraadpleegd: 4 juni 2026. [Online]. Beschikbaar op: https://buxtonconsulting.com/general/reducing-technical-debt-during-system-migrations-a-strategic-blueprint/

Voorpaginafoto door sjjillan.