Image contrasting certainty and unpredictibility

La Comodidad de un Mal Resultado

Hay un estudio de la UCL que vale la pena considerar antes de entrar en el tema de la entrega de software. En él, los participantes jugaban un videojuego en el que daban vuelta piedras que podían esconder víboras. Cuando aparecía una víbora, recibían una descarga eléctrica leve. Lo que no es intuitivo es el resultado: una probabilidad del 50% de recibir una descarga genera más estrés que la certeza de recibirla. La incertidumbre en sí misma — no el resultado — era lo que los participantes encontraban más difícil de tolerar.

Como estoy relacionado esto con el desarrollo de software…

Pensá en cómo se construyen las estimaciones. Se define el alcance de una funcionalidad, se compromete una fecha, se llena una planilla. El número en la celda se siente como certeza. Lo que rara vez contempla es la variación que es intrínseca al trabajo en sí: dos desarrolladores con la misma tarea la van a encarar de forma diferente, la van a terminar en tiempos distintos, y van a producir soluciones que divergen de maneras que nadie anticipó del todo. Esta es la naturaleza del trabajo creativo e intensivo en conocimiento.

El problema es que reconocer la variación se siente como introducir incertidumbre — y como sugiere el estudio de la UCL, la incertidumbre es genuinamente incómoda. Entonces los equipos la comprimen. Producen estimaciones de un solo punto en lugar de rangos. Se comprometen con fechas que no contemplan lo inesperado. El resultado es un plan que se siente cierto, atado a una realidad de entrega que nunca existió como tal.

Esta dinámica también moldea cómo los equipos responden a la idea de cambiar su forma de trabajar. Mejorar requiere un período de inestabilidad — una disposición a no saber todavía si el cambio está funcionando. Esa brecha, entre abandonar una forma conocida de trabajar y ganar confianza en una nueva, es exactamente el tipo de incertidumbre que el estudio de la UCL describe como más difícil de tolerar que un mal resultado conocido. A veces los equipos se quedan con procesos que claramente no funcionan, no por obstinación, sino porque la incomodidad de quedarse es al menos predecible.

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Lo que suele mover a los equipos no es un mejor argumento a favor del cambio. Es un pedido más pequeño. Una cosa a la vez, con suficiente estructura alrededor como para que la incertidumbre se sienta manejable. La mejora incremental se compone lentamente, lo que hace fácil subestimarla — pero también mantiene la incertidumbre acotada, lo que la hace más sostenible.

Hay un hilo más que vale la pena mencionar, y que va a ser cada vez más relevante para quienes lideran equipos de ingeniería en los próximos meses: los asistentes de codificación con IA se están posicionando como una solución a la variación en la entrega. El argumento, a grandes rasgos, es que reducen la imprevisibilidad — que el output se vuelve más rápido, más consistente, más controlable. Si eso se sostiene bajo escrutinio es una pregunta que vale la pena examinar con cuidado, porque intercambiar una fuente de variación por otra menos comprendida es una propuesta diferente a eliminar la variación por completo. Ese hilo atraviesa los próximos artículos de esta serie.

Por ahora, el punto más simple es este: la variación en el desarrollo de software no es una anomalía que haya que eliminar con ingeniería. Es una propiedad del trabajo. Los equipos que mejor la gestionan son, en general, los que aprendieron a hacerla visible en lugar de ocultarla, y a planificar alrededor de ella honestamente en lugar de alrededor de la ficción cómoda de que no existe.


Mientras que los principios que se discuten acá son directos, su implementación efectiva suele requerir una comprensión matizada del contexto único de tu equipo. Ahí es donde el coaching basado en evidencia marca la diferencia, acelerando tu camino hacia una productividad sostenible. Empezá con la guía gratuita — haciendo efectivas a tus retrospectivas — y dá el primer paso hacia una planificación más honesta y más confiable

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