Potencia y velocidad: Influencia de la IA en la metodología Scrum

La metodología ágil Scrum toma cada vez más relevancia. Ya su uso no se limita solo a empresas de software, sino que su popularidad se ha extendido por múltiples industrias que necesitan optimizar la forma en la que realizan la gestión de proyectos. A su vez, Scrum está aprovechando cada vez más los aportes que le puede brindar la inteligencia artificial para potenciar la metodología.

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Así, la fusión entre IA y Scrum está trazando una nueva y mejorada forma para gestionar proyectos, anticipar resultados y lograr el éxito de una empresa. En este artículo te contamos de qué manera influye la IA en la metodología Scrum.

¿Cómo puede ayudar la IA a potenciar la metodología Scrum?

La IA es una disciplina que hace tiempo comenzó a cambiar la forma en la que podemos trabajar, pensar y proyectar. Su aparición ha despertado innumerables posibilidades de desarrollos con infinitos campos de aplicación. En particular, en el ámbito empresarial o industrial, la IA se ha convertido en una excelente aliada para ayudar a potenciar la eficiencia y la productividad.

Scrum no es una excepción en este contexto y, gracias al impacto de la IA, está mejorando cada vez más la forma en la que los equipos de trabajo se organizan, cumplen sus tareas y concretan sus objetivos, apostando a la innovación y el crecimiento continuo.

El impacto de la IA en la metodología Scrum está ayudando a optimizar y perfeccionar las instancias de gestión, planificación y toma de decisiones. Además, también contribuye a la automatización de ciertos procesos, lo cual hace que esta metodología que de por sí es ágil se vuelva aún más eficiente y sea capaz de entregar resultados de alta calidad en tiempos acotados. 

Principales aportes de la IA en la metodología Scrum

Algunos de los principales aportes que podemos reconocer de la IA en la metodología Scrum son: 

Optimización en la organización de tareas

Se pueden utilizar los recursos de la IA para implementar sistemas de organización de tareas. Por ejemplo, tanto para la selección de los responsables de cada actividad según sus habilidades y conocimientos, como también para ordenar las prioridades y plazos, según el tiempo necesario para la ejecución de cada tarea y la urgencia de algunas para poder continuar con otras. 

Para la tarea de asignación de responsables, esto se podría hacer utilizando algoritmos que contengan la información y características profesionales de los miembros del equipo Scrum. Y en cuanto a plazos, la IA puede analizar datos de proyectos anteriores junto con factores específicos del momento para detectar y estimar las prioridades, y así planificar de manera realista la duración y tiempos necesarios para cumplir con los diferentes compromisos.

Automatización de tareas repetitivas

Conjugar IA con Scrum permite automatizar tareas que son repetitivas y de rutina, por ejemplo análisis de métricas, redacción de informes, automatización de configuraciones y desarrollo de códigos, actualización de tableros de tareas, entre muchas otras.

Estas automatizaciones pueden ayudar a que los miembros del equipo Scrum se desentiendan de la parte operativa de las mismas y solo se encarguen de monitorearlas regularmente y recurrir a los resultados cada vez que los precisen para la realización de otras tareas o para tomar decisiones. 

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Ayuda en la toma de decisiones

Existen aplicaciones de IA que son capaces de realizar análisis de grandes cantidades de datos en tiempo real, es decir, de manera casi inmediata, por lo cual no solo sirve para organizar datos e información, sino que contribuye a acelerar los tiempos en los cuales se puede acceder a esa información curada y lista para utilizar.  

Por todo lo anterior, integrar IA en la gestión de proyectos Scrum, facilita disponer de datos precisos, pertinentes y de manera rápida para asistir el proceso de toma de decisiones.

Predicción de resultados

Otro de los aportes de la IA en la metodología Scrum es la posibilidad de predecir y estimar resultados de las acciones y planes que se ejecutan. Esto es así debido a que se pueden utilizar modelos de diagnóstico que, en base a métricas, datos históricos y condiciones actuales, pueden lograr estimar diferentes escenarios posibles, junto con el grado de probabilidad de cada uno. 

Al tener toda esa información a disposición, se pueden cotejar las opciones y evaluar ventajas y desventajas de cada camino para contribuir a la toma de decisiones según los resultados que se esperen obtener y los recursos disponibles. 

Detección temprana de fallas o defectos

El modelo de trabajo de Scrum implica los sprints y gracias a estos plazos breves es posible tener un control más exhaustivo de cómo van los avances del proyecto y, al final de cada uno, se pueden corregir fallas o realizar mejoras. 

Ahora bien, si aquí también se involucra la IA, será posible incluir sistemas de evaluación que puedan detectar incidencias o fallas en tiempo real durante el curso de cada sprint, ya que será posible identificar patrones y señales que indiquen posibles problemas o riesgos en el desarrollo del proyecto. 

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Conclusiones

Integrar todos los beneficios de IA en la metodología Scrum puede potenciar gratamente los resultados del equipo de trabajo y, por ende, de la empresa, lo cual va a repercutir de manera positiva en la recepción que el cliente tendrá del producto solicitado.

A su vez, contar con herramientas como el análisis de grandes cantidades de datos, la automatización de tareas y la predicción de resultados puede mejorar significativamente la gestión de proyectos Scrum, y la eficiencia y productividad del equipo.