El ROI de una mejor medición de la productividad del software (cifras reales de empresas reales)

“No podemos medir la productividad del equipo de desarrollo”. “No creo en Scrum; la productividad siempre disminuye cuando hacemos Scrum”. He escuchado variaciones de estas afirmaciones repetidamente de ejecutivos. Es un error común, pero profundamente problemático. Medir la productividad de los proyectos de software no solo es posible; es la única manera de hacer visible lo intangible. Y sin esta visibilidad, no se puede lograr una mejora significativa ni se puede observar el impacto de las mejoras.

La verdad es que, cuando se miden las cosas adecuadas, se consigue liberar un potencial que estaba oculto en los equipos. En esta columna voy a compartir algunas cifras reales de empresas a las que he asesorado, que demuestran el retorno tangible de la inversión de un enfoque más inteligente para la medición de la productividad del software:

Resultados tangibles con ROI positivo

Empresa A (inicio inicial): Entrega acelerada de funciones

• Antes: Un plazo de entrega medio de 8 semanas.
• Después:Un plazo de entrega medio de 2 semanas: (Mejora del 75%!).
• Cambio de clave:Complementaron la velocidad tradicional mediante puntos de historia con un enfoque en la medición del tiempo de ciclo. Este cambio les permitió visualizar y optimizar el flujo de trabajo de principio a fin, no solo el resultado de un solo sprint.

Empresa B (Serie A): Defectos drásticamente reducidos

• Antes: Puestas a producción tenían defectos muchos críticos. Porcentaje libre de Defectos del 40%.
• Después: La métrica de Porcentaje libre de defectos alcanzó el 92% (una mejora de 52 puntos de porcentaje).
• Cambio de clave: Protegeron la capacidad de corrección de defectos y, crucialmente, añadieron el plazo de entrega de las correcciones a sus métricas principales. Esto generó responsabilidad y visibilidad en torno a la calidad, convirtiéndola en un actor clave en su proceso de desarrollo.

Empresa C (escalamiento): reducción significativa del retrabajo

• Antes: Un 25% del tiempo de los desarrolladores en retrabajo.
• Después: El retrabajo se redujo al  8% – una Reducción del 68%!
• Cambio de clave: Implementaron métricas de flujo en todos sus equipos, brindando una visibilidad clara de dónde el trabajo se estaba estancando, se entregaba de manera ineficiente o se devolvía para correcciones.

¿El hilo conductor de estos éxitos? Dejaron de medir la actividad y comenzaron a medir resultados. Comprendieron que las métricas a nivel de proyecto por sí solas solo cuentan una parte de la historia, por lo que las complementaron con otras métricas que brindaron visibilidad de todo el sistema. Este enfoque es la base de cómo ayudo a las organizaciones a lograr mejoras continuas y aumentos sostenibles de la productividad.

Por qué la mayoría de los esfuerzos de medición fracasan (y cómo evitarlo)

Existe amplia evidencia empírica de que muchos esfuerzos de medición en el desarrollo de software fracasan (duran menos de 3 años!). Por “fracasado”, la literatura suele referirse a que el esfuerzo de medición cambia con frecuencia o a que los datos históricos se vuelven irrelevantes. Entre las principales causas de esto se encuentran:

• Necesidades empresariales cambiantes: Las empresas son dinámicas y sus necesidades evolucionan. Por consiguiente, la información que requieren los equipos de ingeniería también debe adaptarse. Los sistemas de medición rígidos tienen dificultades para seguir el ritmo del negocio.
• Medir por medir: La simple recopilación de datos sin una conexión clara con decisiones estratégicas es una receta para el desperdicio de esfuerzos y el eventual abandono.
• Jugando con las métricas: Cuando se optimiza la métrica en sí, en lugar del resultado deseado, los datos se corrompen y resultan engañosos. Esto ocurre cuando las métricas se utilizan para evaluaciones de desempeño individuales (o de equipos), en lugar de para la mejora sistémica.
• Parálisis por análisis:Demasiadas métricas, poca acción. La sobrecarga de datos sin una visión clara puede ser tan perjudicial como la ausencia total de datos.

Manteniéndolo simple: La regla de las 4 métricas para el control de proyectos

Dado que los objetivos de medición cambiarán y evolucionarán con el negocio, la clave para mí es simplificarlos. El objetivo es que la medición sea lo más económica y discreta posible, garantizando que aporte valor al negocio de forma consistente al permitir la toma de decisiones más inteligentes.

A menudo recomiendo la “regla de 4 métricas” para gestionar inicialmente cualquier proyecto de software:

1. Alcance:¿Qué estamos construyendo exactamente? (Una definición clara de lo que significa “terminado” y la unidad para medirlo).
2. Tiempo:¿Cuándo o durante cuánto tiempo construiremos este alcance? (Plazos de entrega y progreso).
3. Costo:¿Cuánto necesitaremos invertir para construir este alcance durante este período? (Asignación de recursos y gastos).
4. Calidad:¿Es el producto adecuado para su propósito? (Cumple con los requisitos, baja tasa de defectos, facilidad de uso).

Si logramos medir y gestionar consistentemente estos cuatro elementos fundamentales, nuestros proyectos pueden volverse significativamente más predecibles y estar bajo control. Esta visibilidad nos permite tomar decisiones informadas sobre la trayectoria del proyecto e incluso diseñar diversos escenarios sobre la interacción entre estas variables cruciales.

Hacer visible el sistema: añadir métricas específicas del contexto

Una vez que haya cubierto los conceptos básicos del proyecto, puede agregar el conjunto mínimo de métricas adicionales para visualizar sus necesidades organizacionales específicas:

• Para los CTO: Concentrarse en previsibilidad de la entrega (¿Podemos cumplir nuestros plazos de forma consistente?) tendencias de calidad (¿estamos mejorando o empeorando en la prevención de defectos?), y el impacto de la deuda técnica (¿Cómo afecta la deuda técnica pasada a la velocidad y calidad de entrega actuales?)
• Para Scrum Masters: Pista eficiencia del flujo (¿Cuánto tiempo se pasa trabajando activamente frente a esperando?), establecer y supervisar Límites de trabajo en progreso (WIP)(para evitar cuellos de botella y mantener el enfoque) y considerar la introducción indicadores de salud del equipo (como la seguridad psicológica y el intercambio de conocimientos).

Pensamientos de despedida

Medir en software es difíci!l, y medir la productividad es particularmente desafiante. En la era de herramientas cada vez más complejas y equipos distribuidos, el problema, en cierto modo, se ha agravado. Sin embargo, necesitamos alguna indicación de qué y cómo desarrollamos software. En organizaciones medianas y grandes, necesitamos indicadores lo suficientemente estables como para permitir comparaciones significativas entre diferentes productos, equipos o períodos.

Las empresas que logran medir eficazmente la productividad del software no solo entregan más rápido, sino que también lo hacen de forma más predecible, con una calidad consistentemente superior y con equipos más satisfechos y comprometidos. Se trata de empoderar a sus equipos con la información adecuada para mejorar continuamente, lo que se traduce en aumentos sostenibles de la productividad que realmente impactan en los resultados.

¿Cuál es su mayor desafío al medir la productividad del software? ¿Está monitoreando actividades o resultados?