Retrospectiva de trabajo asistido por IA

Formato de retrospectiva de trabajo asistido por IA

Lo que fue bien

¿Qué hizo más rápido o mejor el trabajo con IA este ciclo?

Aquí solo van logros con evidencia, así que deja fuera los elogios generales. Pide a cada persona que señale algo que la asistencia de IA mejoró de verdad: una tarea que se entregó antes, un bug detectado antes, un borrador que ahorró horas. El objetivo es encontrar lo que hay que proteger y repetir, así que pregunta por el momento concreto o las cifras detrás de cada logro.

Fricción y su causa

¿Dónde nos frenamos y cuál fue la causa raíz?

Cada tarjeta nombra el momento, un coste aproximado y una etiqueta de causa raíz del vocabulario fijo del equipo (documentación, entorno, proceso, material o upstream). Evita las quejas generales y pide el caso concreto y lo que costó. Nombrar la causa ahora hace mucho más precisos los pasos de conservar o eliminar y de priorización.

Suposiciones que dejamos pasar

¿Qué supuso el agente (o nosotros) sin información suficiente?

Esta es la fricción que aún no ha hecho daño: suposiciones que nadie ha comprobado. Pide al equipo que señale cualquier cosa que el agente dedujo o que el equipo dio por buena sin más, como un caso límite sin probar, un requisito sin confirmar o un atajo "que seguramente está bien". Detectarlas ahora evita que se conviertan en el incidente del próximo ciclo.

Conservar o eliminar

¿Cuáles de estas fricciones elegimos a propósito?

No toda fricción es desperdicio. Las revisiones obligatorias y los pasos de aprobación pueden ser puntos de control que el equipo eligió a propósito. Repasad las tarjetas de fricción y marcad cada una como CONSERVAR (un control que vale la pena proteger) o ELIMINAR (desperdicio que hay que quitar). Quitar un control debe ser una decisión explícita del equipo, nunca un efecto secundario de una limpieza.

Esto primero

De todo esto, ¿qué mejora compensa más y a qué altitud?

Sé estricto: tres mejoras como máximo. Cada una necesita un responsable con nombre y una altitud concreta (documentación, entorno, proceso, material o upstream), lo que la mantiene dirigida al nivel adecuado. Votad en TeamRetro para quedaros con las mejoras de mayor impacto antes de asignar responsables.

Cuándo utilizar este estudio retrospectivo

• Al final de un sprint o ciclo de entrega en el que agentes de IA o asistentes de programación hicieron una parte real del trabajo.
• Cuando tu equipo está ampliando los flujos de trabajo asistidos por IA y quiere separar las mejoras reales de los costes ocultos.
• Tras una etapa de adopción rápida de IA, cuando se han acumulado fricciones y soluciones provisionales sin revisar.
• Cuando sospechas que alguien está a punto de eliminar una fricción que en realidad es un control que vale la pena conservar.
• Cuando quieres un vocabulario común en el equipo para hablar del trabajo asistido por IA sin exageraciones ni cinismo.

Preguntas sugeridas para romper el hielo

• Si tu asistente de IA hubiera tenido personalidad este sprint, ¿habría sido un becario entusiasta, un sabelotodo o un genio callado? ¿Por qué?
• ¿Qué tarea nunca le confiarías a una IA y cuál le pasarías encantado mañana mismo?

¿Le gustaría que su equipo realizara un ejercicio de calentamiento, en lugar de limitarse a responder en voz alta? Eche un vistazo a los rompehielos gratuitos →

Ideas y consejos para su reunión retrospectiva

• Acordad vuestro vocabulario de causas raíz (documentación, entorno, proceso, material, upstream) antes de empezar. Unas etiquetas coherentes hacen mucho más precisas la clasificación y la priorización.
• Exige evidencia de los logros. "Parecía más rápido" no es un logro; "nos ahorró medio día de código repetitivo" sí lo es.
• En Conservar o eliminar, trata la eliminación de un control como una decisión. Nunca quites una revisión obligatoria solo porque es lenta. Comprueba antes que no esté detectando problemas reales.
• Limita la lista de acciones a tres, cada una con un responsable con nombre y una altitud. Una lista más larga suele significar que no se hace nada.
• Deja espacio para hablar a las personas más calladas y más escépticas. El entusiasmo por la IA puede tapar preocupaciones legítimas sobre suposiciones sin comprobar.
• Volved a revisar Suposiciones que dejamos pasar en el siguiente ciclo para ver si alguna se ha convertido en un coste real.

Preguntas frecuentes