Jun
4
2015

El Haiku: It is better to be vaguely right than exactly wrong (Carveth Read)

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¿Qué preferimos, estar exactamente equivocados o estar aproximadamente acertados?

El Haiku de hoy viene con dos frases similares que vienen a decir lo mismo. La primera está sacada de Logic: Deductive and Inductive (1920) de Carveth Read:

It is better to be vaguely right than exactly wrong.

La segunda está erróneamente atribuida a John Maynard Keynes:

It is better to be roughly right than precisely wrong.

Exactamente equivocados o aproximadamente acertados
Exactamente equivocados o aproximadamente acertados

Uno de Los 5 Fallos de SCRUM que impiden que se implante en tu Empresa que nosotros tenemos identificados está relacionado con la planificación.

Algunas personas incluso apuestan por ideas extremas sobre #NoEstimates, justificándolo a través de principios Lean.

 

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La realidad es que en SCRUM se planifica mucho y a distintos niveles. En su artículo Planning and Tracking in Agile Projects Mike Cohn expone la idea de analizar el proceso de planificación como si fuera una cebolla (Tom Cagley desarrolla este idea en su artículo Budgeting, Estimation, Planning, NoEstimates and the Agile Planning Onion).

Kaizen. Imagen de Wikipedia Commons/
Kaizen. Imagen de Wikipedia Commons/

A partir de este punto debemos contestar a nuestra pregunta del día:

Planificación ágil: ¿Qué preferimos, estar exactamente equivocados o estar aproximadamente acertados?


Pulsa aquí para tuitear la frase

Las planificaciones en los niveles superiores de la cebolla (estrategia, portfolio, producto) es fácilmente comprensible que sean planificaciones con margen de error, “aproximadamente acertadas”. Los requisitos no están cerrados, no están claramente definidos, pero nos ayudan a realizar una planificación de alto nivel, por ejemplo para estimar presupuestos.

Hablar de planificación ágil en los niveles inferiores (release, iteration, daily) tiene asociada una filosofía completamente diferente a los métodos predictivos. Para no estrellarnos en intentar ser exactamente equivocados, hay que valorar riesgos, impacto, incertidumbre … y eso nos lleva a valoraciones aproximadas (por rangos) y estar aproximadamente acertados.

 

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