A medida que las organizaciones priorizan iniciativas impulsadas por la inteligencia artificial (IA) y los datos, las metodologías ágiles deben evolucionar para satisfacer las demandas únicas de estos proyectos. A diferencia de los proyectos de software tradicionales, los enfoques basados en IA y datos suelen implicar una alta incertidumbre, experimentación rápida y la necesidad de escalabilidad. Elegir el marco ágil adecuado puede influir significativamente en el éxito de estos proyectos.
Resumen de Enfoques Ágiles
Comprender las fortalezas y desafíos de diferentes marcos ágiles es esencial para adaptar el enfoque a los proyectos de IA y datos:
Scrum
• Qué es: Un marco estructurado que enfatiza sprints con tiempo definido (generalmente de 2 a 4 semanas) y roles específicos como Scrum Master y Product Owner.
• Fortalezas: Ideal para proyectos con objetivos y entregables bien definidos. Proporciona estructura y un seguimiento claro del progreso.
• Desafíos: El tiempo de configuración y los roles formalizados pueden causar demoras en proyectos de corto plazo.
Kanban
• Qué es: Un marco basado en flujos que se enfoca en visualizar el trabajo, limitar el trabajo en progreso (WIP) y la entrega continua.
• Fortalezas: Altamente flexible, rápido de implementar y permite ajustes en tiempo real.
• Desafíos: Menos estructurado, lo que puede dificultar el seguimiento del progreso a largo plazo o de hitos específicos.
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.
• Fortalezas: Excelente para equipos que necesitan un equilibrio entre estructura y adaptabilidad.
• Desafíos: Puede requerir una personalización cuidadosa para adaptarse a los flujos de trabajo específicos del equipo.
Consideraciones Especiales para Proyectos de IA y Datos
Seleccionar el enfoque ágil adecuado requiere entender las características únicas de los proyectos basados en IA y datos, que los diferencian del desarrollo de software tradicional:
1. Ciclos de Vida Cortos: La entrega inicial de proyectos de IA a producción suele ser breve, con una duración promedio de dos meses. Esto exige marcos ágiles que minimicen el tiempo de configuración y maximicen la velocidad de entrega.
2. Experimentación Iterativa: El desarrollo de IA implica probar hipótesis, refinar modelos y explorar conjuntos de datos. Las prácticas ágiles deben permitir ajustes frecuentes y rápidas iteraciones.
3. Colaboración Multifuncional: El éxito de los proyectos de IA depende de equipos con experiencia diversa: ingenieros de datos, especialistas en ML, expertos en dominios y gerentes de producto. Un equipo enfocado y multifuncional asegura eficiencia, elimina cuellos de botella y permite resolución de problemas en tiempo real.
4. Equilibrio entre Velocidad y Precisión: Es fundamental entregar soluciones de IA rápidamente, pero sin comprometer la calidad. El marco ágil elegido debe apoyar una entrega rápida sin sacrificar la precisión.
5. Revisión de Objetivos y Expectativas: Los proyectos de IA requieren una reevaluación constante de objetivos y alineación con datos, perspectivas y prioridades cambiantes. Las prácticas ágiles deben facilitar esta evaluación continua para mantener los proyectos en curso. Los sprints estándar de dos semanas, comunes en Scrum, a menudo retrasan la retroalimentación y los ajustes hasta la revisión del sprint, lo que puede ralentizar decisiones críticas.
Enfoque Ágil Recomendado para Implementación de IA
Comenzar con Kanban para la Fase Inicial
Dado el carácter único de los proyectos de IA y datos, Kanban es el marco ágil más efectivo para la fase inicial de implementación.
• Rapidez de Configuración: Kanban requiere una configuración mínima, permitiendo que los equipos visualicen flujos de trabajo, prioricen tareas y entreguen resultados sin retrasos. Esto es especialmente útil debido a los ciclos de vida cortos de los proyectos de IA.
• Bucles Rápidos de Retroalimentación: A diferencia de Scrum, que depende de revisiones al final del sprint, Kanban permite revisiones continuas y ajustes en tiempo real, reduciendo demoras y esfuerzos desperdiciados.
• Flexibilidad para Exploración: El enfoque basado en flujos de Kanban se adapta a la naturaleza iterativa y experimental del desarrollo de IA, permitiendo a los equipos ajustarse a nuevos descubrimientos y prioridades cambiantes sin problemas.
• Gestión de Tiempos Cortos: Con fases de evaluación que a menudo duran solo 20 días, Kanban permite a los equipos enfocarse en la entrega sin la carga de planificación de sprints o formalización de roles.
Transición a Prácticas Ágiles a Largo Plazo
Una vez que el proyecto de IA pasa a producción, es esencial reevaluar el enfoque ágil para alinearlo con los objetivos a largo plazo. En esta etapa, el equipo puede optar por continuar con Kanban o cambiar a Scrum o Scrumban según la naturaleza de la siguiente fase:
• Para Actualizaciones Incrementales o Corrección de Errores:
• Kanban: Retiene la flexibilidad para mejoras continuas y manejo de requisitos imprevistos.
• Para Desarrollo de Funcionalidades Estructuradas:
• Scrum: Proporciona la estructura necesaria para desarrollos a mediano y largo plazo con hitos y entregables bien definidos.
• Scrumban: Combina la planificación disciplinada de Scrum con la adaptabilidad de Kanban, ideal para equilibrar el trabajo planificado e imprevisto.
Conclusión
Los proyectos de IA y datos exigen agilidad, adaptabilidad y rapidez. Comenzar con Kanban en la fase inicial permite a los equipos aprovechar su flexibilidad y bucles rápidos de retroalimentación para entregar resultados impactantes de manera eficiente. Una vez que el proyecto pasa a producción, la transición a Scrum o Scrumban asegura que el marco continúe alineándose con los objetivos cambiantes 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 ajustarse sin problemas a los desafíos futuros.