Sprint Planning aumentado por la IA

Sprint Planning aumentados por la IA

La inteligencia artificial (IA) se puede usar para apoyar en los eventos Scrum. A continuación, algunas estrategias para el Sprint Planning con la IA. Este evento tiene tres temas que se tratan de distintas formas, incluida la exploración, refinamiento y entendimiento del objetivo de producto Product Backlog.

1. Mejorar la transparencia del Product Backlog. Usar agentes para inyectar contexto, ayudar a refinar y mejorar la consistencia del Product Backlog con el apoyo de la IA, inyectando alineamiento en el refinamiento. Estos agentes pueden estar engranados en un flujo que ayude en el refinamiento. Pero recordar que siempre esto es una ayuda, no un reemplazo. Pensar en un hilo de producto que parte del objetivo, valor, cliente, etc., para permitir que toda la elaboración sobre el Product Backlog se mantenga alineada. Hemos visto equipos que usan prompts separados y conectados por diferentes contextos. Tener una plataforma reusable de prompts, con un contexto colaborativo y compartido para las diferentes actividades del equipo, ayudaría a evitar la inconsistencia contextual que podría llevar a que, por ejemplo, las historias de usuario tengan un enfoque y el código siga otro contexto.

2. Tomar la IA como un canal para que fluya la creatividad y la autogestión del equipo. Facilitar con la IA para definir el Sprint Goal: El equipo Scrum puede realizar una facilitación tipo 1-2-4-Todos e incluir a la IA para que aporte sobre Sprint Goals; al final, el proceso de divergencia y convergencia permite sacar lo mejor de la inteligencia colectiva. No tomar la salida de un prompt como el mejor resultado o al LLM como el que más sabe es un punto de vista que puede formar parte del proceso de divergencia-convergencia.

3. Generar mockups, prototipos, sketches Algo que puede ser útil es la ayuda en el prototipado. La IA puede acelerar la cocreación al generar bocetos y prototipos iniciales que el equipo puede usar para aumentar las posibilidades de solución. Definir formas iniciales de visualizar la interacción con el cliente puede ayudar a expandir la creatividad del equipo. Igualmente, la recomendación es no tomar estas salidas como las interfaces que se deben desarrollar. El proceso debe llevar a mejorar y ampliar las capacidades del equipo, no a reducirlas.

4. Incluir en los criterios de terminado (Definition of Done) las relacionadas con el uso de la IA. La calidad debe ser un hábito y la exigencia se vuelve mayor cuando tenemos una tecnología que puede brindar un gran número de respuestas en minutos. Si generan código con la IA, es necesario establecer protocolos de revisión y programación en pares aún más rigurosos por la alta velocidad del desarrollo. Si se generan prototipos, el proceso también necesita de rigurosidad en las validaciones. Iniciar el uso de la IA sin las definiciones apropiadas de terminado puede ser extremadamente peligroso.

5. El tercer tema del Sprint Planning es descomponer en un plan accionable para la construcción los elementos seleccionados del Sprint Backlog y lograr el Sprint Goal. Aquí hay mucho de la IA, herramientas de generación de código, de casos de pruebas, automatización de pruebas, etc. La definición de los Specs debe basarse en definiciones de arquitectura, de diseño de clases con patrones, reglas de calidad de código, etc. La validación junto al equipo de estas especificaciones es necesaria para maximizar el uso de la IA; sobre todo si usan herramientas de pago, el consumo de tokens se puede elevar. Igualmente, si buscan escalar, optar por opciones de modelos abiertos para la generación de código, desarrollando sobre Gemma 4 u otros.

Aprender de los clientes ayuda a entregar valor. Existen muchas herramientas para lograr sentir y responder a los clientes; el uso de machine learning es casi un estándar cuando se tienen tiendas en línea para aprender de los clientes. Esta información podría servir a los equipos para mejorar el entendimiento de sus necesidades, dolores y el valor que buscan.

Existen muchas alternativas para usar la IA; aquí hemos explorado algunas. ¿Qué otras formas han experimentado o sugieren con la IA?

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