Acabas de implementar una optimización de tu pipeline de CI/CD. Los tiempos de compilación/test y despliegue se redujeron de 8 a 3 minutos. Las métricas lucen fantásticas. Sin embargo, tres meses después, tus desarrolladores siguen cambiando de contexto, quejándose de la lentitud de los procesos y la productividad no ha mejorado como se esperaba.
Estás experimentando la brecha entre las ganancias de productividad reales y la productividad percibida, un fenómeno que ha sido estudiado en la literatura (1), y es mucho más crítico de lo que la mayoría de los líderes de ingeniería creen.
El principio de la taza de café
Yo lo llamo el Principio de la Taza de Café: Cualquier proceso que lleve más tiempo que prepararse una taza de café debe programarse para realizarse fuera del horario de oficina. No se trata del tiempo absoluto: se trata del umbral psicológico en el que los desarrolladores cambian el contexto mental.
El artículo de aspan and Green(1) presenta un caso práctico de este principio: un equipo mejoró su flujo de trabajo de CI/CD, pero los desarrolladores mantuvieron su costumbre de alternar entre tareas durante la ejecucion del pipeline. La mejora técnica fue real, pero los desarrolladores tardaron tres meses en asimilar que el cambio de contexto ya no era necesario.
Esto no es un fallo de implementación, sino no tener en cuenta la integración del conocimiento tácito. La productividad de su equipo no se trata solo de procesos más rápidos; se trata de procesos que se sientan lo suficientemente rápido para mantener el flujo mental.
La paradoja de la productividad de la IA
Este principio cobra aún más relevancia con los asistentes de codificación de IA. Anteriormente he argumentado que Las cifras de productividad de las herramientas de IA no me cierran.
Cuando le pido a un asistente de IA que “cree un esqueleto de aplicación Flask usando las mejores prácticas”, me siento mucho más productivo que creando carpetas manualmente. ¿Ahorro tiempo? Quizás unos minutos. Pero (mas importante que el tiempo) es que no experimenté la fricción de las tareas repetitivas; no tuve que recordar convenciones de nomenclatura, crear directorios, etc.
La IA secuestró mi percepción de productividad de la mejor manera posible. La satisfacción psicológica a menudo supera el ahorro de tiempo mensurable, y eso importa.
Por qué los grandes equipos alinean ambas dimensiones
La productividad es difícil de medir, y la percepción de la productividad rara vez se mide; sin embargo, ambas son igualmente importantes. Los equipos de alta performance tienen estas dimensiones alineadas.
Cuando las mejoras de CI/CD no se traducen en aumentos de productividad, se enfrenta a un problema de percepción, no técnico. Cuando los equipos adoptan herramientas de IA pero no ven mejoras sostenibles, se experimenta lo contrario: una alta productividad percibida sin prácticas disciplinadas que la hagan realidad.
Los equipos que ven ganancias de productividad genuinas gracias a la IA combinan esa mejora de la percepción con prácticas de ingeniería sólidas: disciplina de revisión de código, prácticas de prueba para patrones generados por IA y decisiones de arquitectura que no se delegan a la IA.
El imperativo del liderazgo
Como líder técnico, used deberia alinear las dos visiones. Al implementar mejoras de procesos, no se limite a medir métricas técnicas; observe los cambios de comportamiento. Cree ciclos de retroalimentación que ayuden a su equipo a internalizar las nuevas capacidades.
Lo más importante es reconocer que la percepción de la productividad es un indicador clave. Los equipos que se sienten productivos se vuelven genuinamente productivos, mientras que los equipos que experimentan frustración por la productividad encuentran maneras de validarla, independientemente de sus métricas.
La pregunta no es si tu optimización ahorró 5 o 50 minutos. Es si tu equipo es esta vivenciando estos ahorros como mejoras significativas en su flujo diario.
Si bien estos principios son sencillos, su implementación efectiva requiere una comprensión detallada del contexto único de su equipo. Ahí es donde el coaching basado en evidencia marca la diferencia, acelerando su camino hacia una productividad sostenible. Contáctenos hoy mismo y descubra cómo alinear la realidad de la productividad con la percepción puede liberar el potencial de su equipo.
- C. Jaspan and C. Green, “Developer Productivity for Humans, Part 4: Build Latency, Predictability, and Developer Productivity,” in IEEE Software, vol. 40, no. 4, pp. 25-29, July-Aug. 2023, doi: 10.1109/MS.2023.3275268.
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