Adoptar la IA como un miembro de equipo Scrum

Adoptar la IA como un miembro de equipo Scrum

La inteligencia artificial (IA) puede mejorar la productividad y la entrega de resultados de valor cuando se adopta con principios de trabajo en equipo y con mentalidad de producto. La IA puede ayudar a mejorar la experimentación y el alineamiento estratégico a través del uso del empirismo en problemas complejos.

Aplicar el enfoque empírico que usamos para el desarrollo de productos en Scrum permite integrar la IA de forma transparente para el logro del objetivo de producto. Como si fuera un miembro del equipo, necesitamos evaluar la adopción, uso e integración de la IA al proceso de desarrollo.

La idea no es escoger la IA avanzada, sino lograr integración específica y detallada de sus capacidades para complementar las fortalezas de su equipo en desafíos específicos. Como cualquier miembro valioso del equipo, la contribución de su compañero de equipo de IA se fortalece con expectativas claras, contexto adecuado, desarrollo continuo y evaluación periódica.

1.       Definir el rol y «entrevistar» a su IA como miembro de equipo. Seleccionar un motor de IA requiere comprender exactamente qué papel desempeñará en su equipo. Esta fase se centra en alinear las capacidades de IA con las necesidades específicas de su producto a través de una evaluación técnica detallada en conjunto con el equipo Scrum. Comprender el panorama de la IA, como, por ejemplo, soluciones como Microsoft Copilot, que pueden tener una integración más sencilla con flujos, mientras que otros modelos como GPT-5 o Claude tienen habilidades de procesar instrucciones y generar nueva información de cierta forma creativa. Además, existen otras herramientas para la generación de prototipos, diseños visuales, código, etc. Cada uno aporta diferentes fortalezas, limitaciones y requisitos de integración que deben ser claros para su equipo.

2.      Establecer el contexto: Incorporar a un miembro de equipo, inclusive uno de IA, necesita que se brinde un contexto adecuado. Su compañero de equipo de IA necesita la misma comprensión que cualquier nuevo empleado requiere para contribuir de manera efectiva. Este establecimiento de contexto crea la transparencia necesaria para una valiosa colaboración de IA. Por ejemplo, establecer el modelo de negocio, visión, valor, clientes, el rol de la IA dentro del equipo, etc., para tener contexto al problema a resolver.

También podemos darle más contexto a los prompts.

Como al escribir historias de usuario relatamos:

              Como un <usuario con un problema>

              Quiero <realizar una acción>.

              Para <entregar un beneficio o valor>.

Al igual que algunas prácticas como especificación por ejemplos, también podemos agregar ejemplos y validaciones sobre el contexto.

Es necesario establecer el contexto, el usuario, el problema a resolver, el beneficio esperado o valor, entre otras cosas, para lograr el mejor beneficio. Si no se brinda un contexto apropiado, las respuestas de la IA no pueden alinearse al escenario que tratamos de resolver.

3.                Optimización de “prompts”: Mejorar la interacción con su miembro de equipo de IA a través de mejorar la comunicación en las instrucciones. Una vez que su compañero de equipo de IA comprende su función y contexto, la calidad de su colaboración depende de la eficacia con la que se comunique con él. La ingeniería de prompts aplica los mismos principios de comunicación clara y enfocada que caracterizan a los equipos de alto rendimiento. Hay muchas técnicas para optimizar prompts; tal vez una sencilla sea el metaprompting, donde usamos a la misma IA para que nos pueda optimizar el prompt. Si logramos tener dos o tres motores de IA, podemos integrar y combinar el conocimiento para mejorar el prompt y los resultados.

Los equipos autogestionados deciden internamente quién hace qué, cuándo y cómo. Es necesario asegurarse de que la colaboración de la IA apoye en lugar de reducir la autonomía y la responsabilidad profesional de su equipo. La IA puede ayudar a mejorar la toma de decisiones del equipo cuando no crea dependencias que reduzcan la autogestión.

4.                 Evaluación y adaptación a través de la mejora continua. Como cualquier miembro del equipo, la eficacia de su compañero de equipo de IA requiere una evaluación continua y posibles ajustes. Esta gestión garantiza que su asociación de IA continúe brindando valor a medida que evoluciona su comprensión del producto y el mercado, aplicando la misma mentalidad de mejora continua que impulsa a los equipos efectivos.

Definir métricas específicas y observables para la calidad del aporte de la IA puede ayudar a evaluar mejor su desempeño. ¿Las recomendaciones se alinean con su estrategia de producto y su objetivo de producto? ¿La IA está ayudando a acelerar la toma de decisiones o creando una complejidad adicional? Otras métricas útiles pueden ser más operativas o de calidad, como tiempo, calidad de la información, alineación estratégica, satisfacción del equipo. Es necesario que el equipo se enfoque en medir el valor, los resultados y no solo en las actividades o tareas.

También es necesario preservar la cultura de equipo y mejorarla. Evaluar si la IA refuerza o impacta negativamente en la colaboración, si los valores de Scrum se ven impactados. ¿La colaboración de IA promueve la discusión transparente de problemas, o está reduciendo la creatividad para plantear soluciones? ¿Está mejorando las capacidades profesionales de los miembros del equipo o está limitando su crecimiento o iniciativa para aprender? ¿La IA apoya el coraje de su equipo para enfrentar desafíos complejos o está reduciendo el coraje para experimentar?

La IA no debe limitar el crecimiento, la colaboración, el coraje de experimentación y mejora continua de los miembros del equipo; al contrario, debería apoyar estos aspectos, no limitarlos, sino potenciarlos.