Una encuesta reciente de Gartner ha revelado que el 47% de los trabajadores digitales enfrentan serios problemas a la hora de buscar información relevante en sus proyectos para desarrollar sus responsabilidades de forma efectiva. Y llevado al terreno de proyectos ágiles, algunas de las mayores barreras que enfrentan los equipos ágiles hoy en día es el tiempo que deben dedicar a tareas repetitivas y de bajo valor añadido, como la redacción de historias de usuario, la creación de subtareas o la actualización de la documentación. Estas actividades consumen un tiempo valioso que podría dedicarse al desarrollo efectivo de un producto, o a la toma de decisiones estratégicas. Si a ello le sumamos que éstas tareas manuales y repetitivas están sujetas a errores humanos y falta de consistencia, esto podría tener un impacto negativo en la planificación y ejecución de los proyectos.
Aquí es donde entra la inteligencia artificial (IA), y más específicamente, la IA Generativa, que sabemos que está transformando el panorama de la automatización en la gestión de proyectos ágiles o no ágiles, permitiendo que las tareas manuales sean gestionadas de manera eficiente por algoritmos de aprendizaje automático.
Beneficios directos de la automatización con IA Generativa
Aumento de Productividad: el más evidentes de los beneficios de la IA Generativa es el aumento de la productividad, por lo que el uso de IA para generar historias de usuario permite a los Product Owners y Scrum Masters dedicar más tiempo a la planificación estratégica y menos a tareas administrativas.
Mejora de la Consistencia: la IA Generativa podrían garantizar que las historias de usuario, las tareas y la documentación sigan un formato y una estructura consistentes, lo cual es fundamental para la colaboración y la comprensión entre los diferentes miembros del equipo, porque permite que los desarrolladores, testers y demás actores del proyecto estén alineados, reduciendo la confusión y mejorando la eficiencia general del equipo.
Agilización del Ciclo de Desarrollo: en ese sentido, la IA puede generar automáticamente listas de tareas basadas en los requisitos iniciales documentados en un documento oficial, email o acta de reunión, asignar los recursos necesarios y hasta prever cuellos de botella antes de que se conviertan en problemas graves. Esta capacidad predictiva permite a los equipos actuar de manera proactiva y ajustar sus planes rápidamente.
Primeros casos de uso
Es conocido que la IA Generativa viene demostrando ser especialmente útil en la automatización de tareas repetitivas, y en proyectos ágiles abundan este tipo de tareas. Tal y como se ha mencionado antes, algunos casos de uso práctico donde podría aplicarse son:
Generación de Historias de Usuario: La IA puede analizar patrones de comportamiento anteriores o tomar requisitos de productos y generar automáticamente historias de usuario detalladas y precisas.
Automatización de Tareas y Subtareas: En proyectos grandes, la IA puede desglosar objetivos mayores en subtareas específicas basadas en descripciones generales de un proyecto, aligerando la carga de trabajo de los Product Owners
Documentación Técnica Automática: es conocido que mantener la documentación actualizada en un entorno ágil es un reto constante. Aquí la IA puede tomar como input los cambios en el código o las funcionalidades para actualizar de forma automática una documentación técnica o funcional existente, ahorrando tiempo al equipo.
Asignación Inteligente de Recursos: aunque parecería ser un caso de uso poco útil en proyectos y equipos estables, supone un aporte valioso cuando en nuestros proyectos hay una alta rotación de personal no solamente en el equipo técnico sino también de los agilistas. A través del análisis predictivo, la IA podría sugerir qué miembro/s del equipo son los más adecuados para realizar una tarea específica, basándose en las competencias requeridas, la carga de trabajo actual y el rendimiento histórico en tareas similares.
Implementación de la IA en un entorno Ágil
Llevar a la práctica una automatización con IA en entornos ágiles requiere de una aproximación estructurada, siguiendo unos pasos concretos:
- Identificación de Tareas Repetitivas: comenzando por aquellas que menor valor aporten al proceso de desarrollo de un producto o servicio, y que a su vez representan un mayor consumo de tiempo a los equipos involucrados.
- Selección de Herramientas con Integración de IA: una vez identificadas esas tareas, el siguiente paso es escoger las herramientas que facilitan la integración de la IA, sea ChatGPT, Claude o herramientas de gestión como Jira o Trello que ofrecen integraciones con IA a través de add-ons que permiten automatizar esas tareas.
- Entrenamiento de la IA: como en otras irrupciones tecnológicas, la IA no nos va a arrojar resultados precisos en lo inmediato, por l o que como en cualquier proceso iterativo, para que la IA sea efectiva es necesario entrenarla, y alimentarla con datos históricos y patrones de comportamiento de proyectos anteriores.
- Revisión continua e iterativa: el paradigma de un entorno agile exige a la IA que se sume a un proceso de iteración y revisión continua. Por tanto, una vez implementada una automatización usando IA, es fundamental que sus resultados sean revisados y compartidos periódicamente por los actores clave de un proyecto agile: Product Owner, Scrum Master, Kanban Flow Manager y resto del equipo agile.
Lo que está por venir
La tendencia en el corto plazo señala un camino hacia una mayor personalización de las soluciones de IA, donde las herramientas ágiles serán capaces de adaptarse aún más a los patrones de trabajo específicos de cada equipo, aprendiendo de manera continua de su rendimiento y proporcionando sugerencias predictivas más precisas.
En los próximos años, se espera que la IA Generativa no solo automatice las tareas, sino que también se convierta en una “pieza clave en la toma de decisiones” dentro de los entornos ágiles.
Organizaciones que adopten tempranamente estas prácticas podrán no sólo reducir costes operativos sino también mejorar la precisión de sus entregas y aumentar la satisfacción de sus clientes, lo que representa una ventaja competitiva significativa en el entorno altamente competitivo.
Martin Sarro
Agile Delivery Manager at Keepler. "I strongly believe in the convergence of technology, creativity, and human collaboration to ignite real transformative revolutions. True innovation doesn’t happen in isolation. I’m passionate about new technologies and their impact on people and their efficiency. I work every day to bring out the ‘best version’ of individuals and teams involved in this ongoing evolutive process."
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