Scrum aumentada por la IA

Scrum aumentada por la IA

La inteligencia artificial (IA) puede mejorar los eventos Scrum, pero la idea no es reemplazar la autogestión y el empirismo por la sumisión a las respuestas de la IA ni tampoco dejar el enfoque de experimentación, aprendizaje y adaptación para entregar, sino por el contrario potenciarlos. A continuación algunas recomendaciones para mejorar el uso de los eventos con la IA:

1.       Definir marcos de referencia donde se definan los elementos de referencia como una “constitución” o guía del proceso de desarrollo. Por ejemplo, en Claude Code tenemos un Claude.md como punto de partida donde podemos especificar los lineamientos de nuestro marco de desarrollo de software, prácticas de ingeniería a usar, definiciones del diseño, etc. que se usan para la generación de código. Podemos ampliar esto al uso de las especificaciones del desarrollo SPEC.md; todo esto es el punto de partida para que el desarrollo sea coherente. También podemos agregar reglas sobre la creación de historias de usuario y otros elementos del desarrollo. Tomar en consideración que esto es adicional a la información del contexto.

2.       Definir el valor y su medición. Cuando usamos Scrum todo el trabajo realizado debe llevar a mejorar la inspección del valor. Brindar enfoque hacia el valor. Al trabajo con la IA esto no cambia. Ejemplo para una definición global para la IA:

Toda acción, idea, código o requerimiento que propongas debe estar conectado directamente con el valor para el cliente. Antes de proceder, justifica obligatoriamente qué beneficio experimentará el usuario final gracias a esto. Usa las definiciones de valor definidas y si encuentras otras explica la propuesta

3.       Deben estar orientados a mejorar el pensamiento crítico, creatividad y divergencia. La ayuda de la IA no debe ser entregar una respuesta, sino plantear un escenario y desafiar al equipo para discutir lo propuesto. Aquí una idea:

Si le pido una historia de usuario a la IA, no me da solo el resultado, brinda provocaciones intelectuales:

Justificación de Valor: ¿Trata de encontrar otro valor y justifica? (

Pensamiento Contrafactual: ¿Qué pasa si no lo hacemos? ¿Cómo sabemos que no estamos equivocados?

Métrica de Validación: ¿Qué es lo más importante que tenemos que validar y qué métrica usaríamos?

4.       Definir los criterios de uso de la IA como parte de las Definition of Done. El trabajo de la IA debe cumplir los Definition of Done; en este caso debemos extender los DoD para asegurar la calidad en el proceso de trabajo con la IA; el no hacerlo podría acarrear, como es usual, deuda técnica.

5.       La responsabilidad de la toma de decisiones se mantiene en el equipo. Creo que esto puede ser la regla más relevante a tomar en cuenta. La IA no reemplaza, es una herramienta para mejorar productividad, pero la decisión siempre debe estar en el equipo.

6.       Implementar prompts bajo un proceso de divergencia y convergencia con ciclos de retroalimentación. Al igual que el trabajo con el equipo Scrum, la IA debe seguir un proceso que asegure una destilación fluida de la información para llegar a un resultado final adecuado donde la intervención humana es crucial.

Scrum se basa en la autogestión del equipo y la entrega de valor y esto no cambia con la IA, al contrario se debe preservar y ampliar; si estos pilares son afectados a largo plazo el equipo puede perder sus capacidades para entregar valor.