A medida que las organizaciones dan cada vez más prioridad a la IA y a las iniciativas basadas en datos, las metodologías ágiles deben evolucionar para satisfacer las demandas únicas de estos proyectos. A diferencia de los proyectos de software tradicionales, los esfuerzos centrados en la IA y los datos suelen implicar una gran incertidumbre, una rápida experimentación y la necesidad de escalabilidad. Elegir el marco ágil adecuado puede influir significativamente en el éxito de estos proyectos.
Perspectiva general de los enfoques ágiles
Comprender los puntos fuertes y los retos de los distintos marcos ágiles es esencial para adaptar su enfoque a los proyectos de IA y datos:
Scrum
Qué es: Un marco estructurado que hace hincapié en sprints de duración determinada (normalmente de 2 a 4 semanas), con funciones específicas como el Scrum Master y el Propietario del Producto.
- Puntos fuertes: Ideal para proyectos con objetivos y resultados bien definidos. Proporciona estructura y un seguimiento claro del progreso.
- Retos: El tiempo de configuración y las funciones formalizadas pueden crear retrasos en los proyectos a corto plazo.
Kanban:
Qué es: Un marco basado en el flujo que se centra en la visualización del trabajo, la limitación del trabajo en curso (WIP) y la entrega continua.
- Puntos fuertes: es muy flexible, se configura rápidamente y permite realizar ajustes en tiempo real.
- Desafíos: Menos estructurado, lo que puede dificultar el seguimiento de los avances o hitos a largo plazo.
Scrumban:
Qué es: Un enfoque híbrido que combina elementos de Scrum y Kanban, mezclando la disciplina de planificación de Scrum con la flexibilidad de Kanban.
- Puntos fuertes: Excelente para equipos que necesitan un equilibrio entre estructura y adaptabilidad.
- Desafíos: Puede requerir una personalización meditada para adaptarse a flujos de trabajo específicos del equipo.
Consideraciones especiales para proyectos de IA y datos
Comprender los retos únicos de los proyectos centrados en IA y datos es crucial para seleccionar el enfoque Agile adecuado. Estos proyectos suelen tener características que los diferencian del desarrollo de software tradicional:
Ciclos de vida cortos: La entrega inicial de proyectos de IA a la producción suele ser breve, con una media de dos meses desde la evaluación hasta la producción. Esta brevedad requiere marcos ágiles que minimicen el tiempo de configuración y maximicen la velocidad de entrega.
Experimentación iterativa: La naturaleza experimental del desarrollo de la IA implica probar hipótesis, refinar modelos y explorar conjuntos de datos. Las prácticas ágiles deben dar cabida a ajustes frecuentes e iteraciones rápidas.
Colaboración interfuncional: El éxito en los proyectos de IA requiere equipos con conocimientos diversos: ingenieros de datos, especialistas en ML, expertos en dominios y gestores de productos. Un equipo centrado y multidisciplinar garantiza la eficiencia, elimina los cuellos de botella y permite la resolución de problemas en tiempo real.
Equilibrio entre velocidad y precisión: Ofrecer soluciones de IA con rapidez es fundamental, pero la velocidad no debe ir en detrimento de la precisión. El marco ágil elegido debe permitir una entrega rápida y, al mismo tiempo, mantener unos resultados de alta calidad.
Revisión de objetivos y expectativas: Los proyectos de IA requieren una reevaluación periódica de los objetivos y la alineación con la evolución de los datos, los conocimientos y las prioridades de las partes interesadas. Las prácticas ágiles deben apoyar esta evaluación continua para mantener los proyectos en el buen camino. Los sprints estándar de dos semanas, habituales en Scrum, suelen retrasar la retroalimentación y los ajustes hasta la revisión del sprint. Para los proyectos de IA que requieren una iteración rápida, esto puede ralentizar la toma de decisiones críticas.
Enfoque ágil recomendado para la implantación de la IA
Empezar con Kanban para la implantación inicial de la IA
Dadas las consideraciones únicas de los proyectos centrados en IA y datos, Kanban es el marco Agile más eficaz para la fase inicial de implementación. He aquí por qué:
Rapidez de instalación: Kanban requiere una configuración mínima, lo que permite a los equipos visualizar los flujos de trabajo, priorizar las tareas y entregar los resultados sin retrasos. Esto es especialmente beneficioso dados los cortos ciclos de vida de los proyectos de IA.
Rápidos bucles de retroalimentación: A diferencia de Scrum, que se basa en revisiones al final de cada etapa, Kanban permite revisiones continuas y ajustes en tiempo real. Esto garantiza que las primeras ideas puedan informar de inmediato el trabajo en curso, reduciendo los retrasos y el esfuerzo desperdiciado.
Flexibilidad para la exploración: El enfoque basado en el flujo de Kanban se adapta a la naturaleza iterativa y experimental del desarrollo de IA, lo que permite a los equipos adaptarse a los descubrimientos en evolución y a las prioridades cambiantes sin problemas.
Gestión de plazos cortos: Con fases de evaluación que a menudo duran sólo 20 días, Kanban permite a los equipos centrarse en la entrega sin la sobrecarga de la planificación de sprints o la formalización de roles, por lo que es ideal para estos plazos comprimidos.
Transición a prácticas ágiles a largo plazo
Una vez que el proyecto de IA pasa a producción, es esencial volver a evaluar el enfoque ágil para asegurarse de que se alinea con los objetivos a largo plazo. En esta fase, el equipo puede optar por continuar con Kanban o cambiar a Scrum o Scrumban en función de la naturaleza de la siguiente fase:
Para actualizaciones incrementales o correcciones de errores:
- Kanban: Conserva la flexibilidad para la mejora continua y la gestión de requisitos ad hoc.
Para el desarrollo estructurado de funciones:
- Scrum: Proporciona la estructura necesaria para el desarrollo a medio-largo plazo con hitos y entregables bien definidos.
- Scrumban: Combina la disciplina de planificación de Scrum con la adaptabilidad de Kanban, por lo que es ideal para equilibrar el trabajo planificado y no planificado.
Conclusión
Los proyectos centrados en IA y datos exigen agilidad, adaptabilidad y velocidad. Empezar con Kanban en la fase inicial de implementación permite a los equipos aprovechar su flexibilidad y sus rápidos bucles de retroalimentación para ofrecer resultados impactantes de manera eficiente. Una vez que el proyecto pasa a la fase de producción, la reevaluación y posible transición a Scrum o Scrumban garantiza que el marco continúe alineándose con los objetivos en evolución y las necesidades del equipo. Al adaptar los enfoques ágiles a las demandas únicas de los proyectos de IA, los equipos pueden maximizar la eficiencia y adaptarse sin problemas a los retos futuros.
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