Espera lo inesperado
Tu roadmap de Q1 tenía 14 iniciativas, estimaciones, dependencias… y un fantástico Gantt que daba gusto mirar.
A mediados de mes, tu mayor cliente enterprise cambió de CTO. La nueva CTO canceló la integración en la que llevabais tres meses trabajando. Un email de dos párrafos. Sin disculpas.
A finales de mes, la empresa anunció una reestructuración. Tu equipo perdió dos personas. 7 iniciativas canceladas.
El Gantt ya no daba gusto de mirar.
Y, además, tuviste que escuchar “Es que no podíamos haberlo previsto”.
Es verdad. Pero podrías haberte preparado.
La adicción a predecir
Nos encanta predecir. Los roadmaps, los OKRs trimestrales... Muchos de nuestros sistemas se basan en la creencia de que podemos anticipar lo que va a pasar.
Y funciona. Mientras estás en la reunión1.
En el momento en que sales de la sala, el mundo real™ empieza a ponerse en marcha y ya no es un tema de si tu plan va a caducar… sino cuándo.
La persona más senior del equipo se va a otra compañía.
Aparece un cambio regulatorio que invalida tu característica estrella.
La IA (o Google) convierte en commodity lo que tu equipo llevaba 6 meses desarrollando.
El proveedor que triplica el pricing con un email a las 8 de la tarde del viernes.
Cada uno de estos eventos destruye tu roadmap. Y cada vez que ocurre, la respuesta es la misma: “no podíamos preverlo”.
Entonces… ¿no planificamos?
La alternativa no es dejar de planificar. Es planificar para lo imprevisto en vez de planificar asumiendo que no los habrá. Tener opciones cuando pase lo que nadie espera.
1. Redundancia
El equipo que tiene una sola persona que entiende partes del sistema… no está gestionando el riesgo… está apostando. Si una persona se va de vacaciones, se va de la empresa o simplemente se pone enferma, la apuesta se pierde2.
No necesitas que dos personas hagan el mismo trabajo. Necesitas que más de una persona pueda hacer el trabajo si las circunstancias cambian. Eso se traduce en cosas muy concretas: trabajar en parejas en partes críticas, rotación de on-call, code reviews donde el revisor tenga que entender de verdad (no solo aprobar). Todo eso parece overhead. Hasta que es necesario.
2. Capacidad de “undo”
Cada decisión que tomas abre unas puertas y cierra otras. El manager preparado prefiere las decisiones que mantienen más puertas abiertas el mayor tiempo posible.
¿Nos atamos a este proveedor ahora? ¿Migramos todo al sistema nuevo o solo una parte? ¿Adoptamos este estándar corporativo o lo dejamos para un experimento?
En cada una de esas decisiones, la pregunta no es únicamente cuál es la opción técnicamente mejor hoy. Es cuánto te cuesta deshacerla si te equivocas.
3. Exposición, no probabilidad
La preparación no es proporcional únicamente a la probabilidad. Es proporcional a la combinación de probabilidad e impacto. Los eventos raros pero catastróficos pesan más que los eventos frecuentes pero manejables.
Un evento menor que tiene un 40% de probabilidad de ocurrir y cuyo impacto es bajo: no te prepares, asúmelo. Un evento que tiene un 2% de probabilidad pero que si ocurre paraliza tu equipo durante un mes: prepárate como si tuviera un 50%.
La IA no ayuda (¿o sí?)
La promesa de la IA aplicada a planificación es seductora: más datos, mejores predicciones, roadmaps más precisos.
Como herramienta de predicción, la IA tiene el mismo problema que cualquier modelo entrenado con datos del pasado: no sabe lo que no ha visto. La IA no cambia que el futuro no es predecible.
De hecho, si algo hace la IA es ciclos de cambio. Los cambios llegan antes, y tu roadmap caduca más rápido que nunca.
Pero quizá sí puedes usar la IA para aumentar tu capacidad de undo. Hacer más prototipos, explorar más opciones antes de comprometerte con una. Documentar y compartir decisiones con menos esfuerzo, facilitar el onboarding para entrar en un proyecto que no conoces…
El roadmap fallará
Si tu respuesta a un roadmap que salta por los aires es “hacemos otro roadmap”, no has entendido el problema.
Un roadmap es una predicción de futuro. Preparar opciones es asumir que esa predicción va a fallar de una manera u otra.
Si esta edición te ha aportado algo, considera reenviársela a alguien que esté discutiendo un roadmap esta semana.
Nos leemos.
P.D. Antifrágil de Nassim Nicholas Taleb es denso y provocador, pero el concepto de Cisne negro es interesante para complementar lo que hemos visto aquí.
Al inicio de un proyecto, las estimaciones pueden estar desviadas por un factor de 4x. Boehm (1981) y McConnell, Software Estimation (2006).
Estudio de 133 proyectos populares de GitHub: la mayoría tiene un bus factor de 1 o 2 personas. Avelino et al., 2016.