El 9 de septiembre de 1947 quedó registrado en el cuaderno de operaciones del Harvard Mark II el registro «First actual case of bug being found», con una polilla pegada al folio.
Ese día marcó la primera vez que el uso del término pasó desde «insecto» a nombrar un error en software. La máquina, un computador de 25 toneladas que ocupaba 370 m², fue usada por la Marina de EE. UU. y hoy el registro se conserva en el Smithsonian.
Presentaremos la historia detrás de esa anécdota y explicaremos por qué el uso técnico se difundió en la comunidad de desarrollo. Veremos cómo un insecto literal ayudó a fijar un concepto que hoy es parte del vocabulario cotidiano en informática.
Este relato no es solo curiosidad: es un hito que conecta prácticas de calidad y confiabilidad en software con la memoria colectiva de quienes crean y mantienen sistemas, también en Chile.
Conclusiones clave
- Un registro del 9 de septiembre de 1947 documentó la primera polilla encontrada en un computador.
- Ese evento popularizó el término para referirse a errores en sistemas.
- El incidente reforzó la memoria histórica en museos como el Smithsonian.
- La anécdota conecta prácticas modernas de calidad y confiabilidad del software.
- Hoy el término sigue presente en la cultura de desarrolladores, también en Chile.
Contexto histórico: de la posguerra al lenguaje de la informática
En 1947, la ingeniería aún requería salas completas para una sola máquina. El Harvard Mark II ocupaba 370 m² y pesaba 25 toneladas.
A las 15:45 un registro anotó: “First actual case of bug being found”, con detalle del relé 70, Panel F. Ese cuaderno se conserva en el Smithsonian.
Un equipo técnico de ingenieros harvard trabajaba con relés y cableados físicos. Su proceso incluía bitácoras manuscritas que documentaban cada día de operación.
Por qué importó: el funcionamiento dependía de componentes mecánicos sujetos al entorno. Eso aumentaba la necesidad de trazabilidad y control de cambios.
- Computadora ocupaba una sala y exigía un equipo dedicado.
- Registro manual garantizaba reproducibilidad y análisis posterior.
- La cultura de laboratorio posguerra fomentó procedimientos meticulosos.
| Año | Equipo | Registro | Impacto en proceso |
|---|---|---|---|
| 1947 | Harvard Mark II (25 t) | Cuaderno oper. — nota 15:45 | Trazabilidad y base para buenas prácticas |
| Años posteriores | Sistemas más compactos | Registros digitales y automatizados | Evolución en control de cambios |
| Hoy | Infraestructura distribuida | Logs y incident reports | Aprendizaje continuo y estándares |
El origen de la palabra «bug»
La transición de un insecto a un término técnico tiene raíces en prácticas de taller que buscaban describir problemas con rapidez y claridad.
Thomas Edison ya anotaba «bug» en 1876 para referirse a fallos en equipos. Más tarde, el Journal of the Royal Aeronautical Society de 1945 recogió «debugging» como práctica formal en aeronáutica.
Ese uso previo facilitó que, en 1947, el registro del Mark II aplicara el término al mundo computacional. Con esa visibilidad, la palabra ganó aceptación como sinónimo de error técnico.
De “insecto” a sinónimo de error: evolución del término
El lenguaje técnico suele aprovechar metáforas tangibles —como bichos— para explicar fenómenos complejos. Son imágenes breves que ayudan a equipos a comunicar fallos sin ambigüedad.
- Uso temprano en ingeniería ayudó a normalizar el término.
- Documentación y artículos técnicos consolidaron su legitimidad semántica.
- La economía del lenguaje técnico exige palabras cortas y expresivas.
Para ejemplos de malentendidos y traducciones curiosas que afectan términos técnicos, revisa este caso relacionado.
Harvard Mark II y la polilla de 1947: el “primer caso real de bug”
Una polilla pegada a un folio cambió cómo los técnicos nombraban fallos en sistemas.
El 9 de septiembre de 1947 un registro del Harvard Mark II anotó: “First actual case of bug being found”. La polilla quedó localizada en el relé 70, Panel F, y fue adherida al registro como evidencia.
El hallazgo en relé 70 y la evidencia
Ingenieros harvard aislaron la causa, documentaron el incidente y verificaron el restablecimiento del correcto funcionamiento del programa.
La acción de pegar la polilla al registro mostró la importancia de la trazabilidad y del trabajo en equipo para resolver fallos.
Grace Hopper y el legado en sistemas críticos
Grace Hopper integró aquel equipo y luego impulsó COBOL. Ese lenguaje sigue presente en sistemas bancarios, cajeros automáticos y procesos de pensiones.
Este caso histórico unió una anécdota con prácticas técnicas: diagnóstico, documentación y verificación. Así, el incidente pasó de curiosidad a símbolo cultural entre ingenieros y equipos de operación.
| Año | Elemento | Impacto |
|---|---|---|
| 1947 | Relé 70, Panel F | Registro físico y evidencia directa |
| Posterior | Grace Hopper / COBOL | Legado en sistemas transaccionales |
| Hoy | Prácticas de diagnóstico | Trazabilidad y estándares en incidentes |
Antes de la polilla: Thomas Edison y los “bugs” en el telégrafo
thomas edison enfrentó fallos en 1873 mientras trabajaba con un telégrafo cuádruplex. Sus cuadernos registran soluciones prácticas y notas sobre interrupciones difíciles de describir problemas.
Para aislar señales indeseadas diseñó una llamada “trampa de bichos”. Esa solución apareció en agosto de 1873 y figura en la patente 480.567 (concesión en 1892).
1873–1876: cuadernos y técnicas de taller
En años posteriores, hacia 1876, los apuntes muestran que el término apareció con frecuencia. Edison usó metáforas de insecto y bichos para comunicar fallos con rapidez.
Uso temprano y ruta hacia la ingeniería
En 1945 el Journal of the Royal Aeronautical Society publicó “debugging”. Años más tarde, Grace Hopper popularizó término dentro de programación. Ese proceso hizo vigente un lenguaje técnico que facilita compartir soluciones entre disciplinas.
- Documentar incidencias en cuadernos anticipa sistemas de tickets actuales.
- Observación, registro y prueba iterativa siguen como principio de mantenimiento.
- Continuidad terminológica ayuda transferencia de conocimiento entre generaciones.
Qué es un bug hoy: definición práctica y tipos comunes en software
Los problemas que hoy llamamos bugs aparecen en capas muy distintas del sistema. En términos prácticos, un bug es un defecto que altera el funcionamiento esperado y genera resultados incorrectos o inesperados en un programa.
Tipos comunes:
- Errores de compilación: causados por sintaxis, dependencias o configuración. Suelen detectarse rápido gracias a mensajes del compilador sobre el código.
- Errores lógicos: reglas mal definidas o supuestos equivocados. Son los más esquivos; requieren reproducibilidad y análisis del flujo.
- Errores de tiempo de ejecución: emergen bajo condiciones concretas, por ejemplo división por cero o índices fuera de rango.
- Errores de integración: ocurren cuando módulos o servicios no interactúan bien. Son comunes en arquitecturas con APIs y equipos distintos.
- Errores de rendimiento: vinculados a algoritmos ineficientes, cuellos de botella o uso excesivo de recursos.
Los desarrolladores deben alinear diseño, revisiones y pruebas para prevenir y aislar cada problema. Estrategias útiles incluyen linters y compilador, pruebas unitarias e integración, profiling y observabilidad en entornos parecidos a producción.
Para guías prácticas sobre manejo y seguimiento de incidencias, revisa este recurso: control y manejo de bugs.
Depuración y buenas prácticas para desarrolladores: de la teoría a la práctica
Una buena estrategia de depuración comienza antes que el primer archivo fuente. Planificar y diagramar flujos y datos reduce errores y facilita soluciones sostenibles.
Planificación y diagramación antes de codificar
Definir entradas, salidas y puntos críticos en diagramas ayuda a programadores a anticipar fallos. Esto disminuye retrabajo y mejora calidad del código.
Reproducibilidad y entornos de pruebas realistas
Use fixtures, semillas controladas y entornos que reflejen producción. Reproducir incidentes facilita aislar causas y validar correcciones.
Automatización de pruebas: unitarias, integración y end-to-end
Automatizar pruebas garantiza red de seguridad en despliegues. Incluya pruebas unitarias, de integración y end-to-end en pipelines continuos.
Debugging sistemático y herramientas
Sigue este proceso: definir hipótesis, reproducir, aislar, corregir y verificar en sistemas representativos. Use depuradores, logging estructurado y perfiles para hallar cuellos de botella.
Mantención, documentación y aprendizaje postmortem
Priorice incidentes por impacto, asigne responsables y documente cada paso. Realice postmortem que capture causa raíz y acciones preventivas.
- Proceso sugerido: Hipótesis → Reproducción → Aislamiento → Corrección → Verificación.
- Colaboración: articulación entre programadores, QA y operaciones.
| Área | Práctica | Beneficio |
|---|---|---|
| Planificación | Diagramas de flujo y datos | Menos errores en código |
| Pruebas | Automatizadas y representativas | Despliegues más seguros |
| Depuración | Debuggers, logs y perfiles | Resolución más rápida |
Del pasado al presente: lecciones del ‘efecto 2000’ y su impacto en la industria
El llamado ‘efecto 2000’ surgió por la razón técnica de ahorrar memoria al usar dos dígitos para el año. Esto pudo provocar que 2000 se leyera como 1900 y generara un fallo en procesos críticos.
Se temió un colapso el día 1 de enero de 2000. Gobiernos y empresas invirtieron cerca de 214.000 millones de dólares en correcciones y pruebas. Al final, los incidentes fueron leves gracias a auditorías y trabajo coordinado.
En España se reportaron problemas menores en centrales nucleares, una gasolinera y el sistema de datos de tráfico. Esos casos muestran cómo decisiones de diseño heredadas permeaban múltiples industrias.
Aprendizajes clave para Chile y otros países:
- Inventarios de activos: conocer qué depende de qué.
- Planes de contingencia: simulacros y respaldo.
- Gobernanza de cambios: coordinar proveedores y equipos.
- Pruebas de regresión: validar calendarios, zonas horarias y límites.
Impacto en desarrollo: el hito fortaleció la cultura de prevención. Muchas empresas incorporaron refactorización y pruebas continuas como prácticas permanentes.
| Año | Acción | Resultado |
|---|---|---|
| 1998–1999 | Inventario y pruebas masivas | Reducción de incidentes el día 1/1/2000 |
| 2000 | Remediación y monitoreo | Incidentes leves; continuidad operativa |
| Posterior | Gobernanza y refactorización | Mejores prácticas de mantenimiento en empresas |
Conclusión
Un simple registro del Mark II y una polilla ilustran cómo un incidente real fijó un término en informática.
Ese caso, recogido por Grace Hopper, validó prácticas de trazabilidad que hoy ayudan a mantener el correcto funcionamiento de un programa y una computadora.
Los desarrolladores combinan depuración, pruebas y revisión de código para reducir errores en software y en programación. Aun así, siempre habrá problemas que exigirán soluciones y disciplina.
Recordar este caso impulsa mejores prácticas en desarrollo y eleva la calidad del código. Consulta más sobre el origen del término y ejemplos históricos en casos y anécdotas.
