¿Podemos confiar en las afirmaciones de productividad de la IA?
Hay mucho ruido respecto a los resultados de productividad de las herramientas de generación de código. ¿Cómo podemos difereciar las señales del ruido?
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Hay mucho ruido respecto a los resultados de productividad de las herramientas de generación de código. ¿Cómo podemos difereciar las señales del ruido?
Durante las últimas tres semanas, hemos explorado cómo la teoría de programación de la fabricación puede resolver los problemas persistentes del desarrollo de software:
Tu equipo de desarrollo acaba de completar su mejor sesión de planificación de sprints. Las historias están bien definidas, las estimaciones son fiables, las dependencias están mapeadas y todos están entusiasmados con el obje…
Has formado un equipo de desarrollo talentoso. Tus desarrolladores senior son excepcionales, tu arquitectura es sólida y tus procesos están madurando. Sin embargo, por alguna razón, las funciones críticas siempre llegan tarde…
Estrategia de tiempo de procesamiento más corto (Shortest Processing Time) de fabricación adaptada para sprints fallidos: priorice los logros rápidos dentro del marco de objetivos cualitativos de su sprint.
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:
“En todas las retros discutimos los mismos problemas”. ¿Esto te suena conocido en tu equipo? Tus retrospectivas identifican los problemas con diligencia, las acciones se registran meticulosamente y, de repente… nada cambia …
Había una vez un desarrollador brillante que consiguió todo lo que creía querer: un ascenso a CTO.
A diario, consultaba su panel de control, que mostraba cifras impresionan…
El post aborda la falacia de medir la productividad individual en equipos de ingeniería, lo que puede deteriorar la entrega. A través de un caso práctico, se ilustran problemas como la comunicación ineficiente y conflictos de dependencia. Se propone una solución mediante métricas del sistema que optimizan el flujo, logrando aumentos sostenibles en productividad.
La publicación analiza la evolución del desarrollo de software a través de tres eras: proceso, personas y herramientas. Resalta la complejidad del desarrollo y la necesidad de un enfoque equilibrado que integre la disciplina y los aprendizajes históricos. La combinación de herramientas de IA promete mejorar la producción, pero no sustituye la importancia de las prácticas sólidas.