Scrum es un marco de trabajo liviano que tiene como objetivo ayudar a las personas, equipos y organizaciones a generar valor a través de soluciones adaptativas para problemas complejos. En el desarrollo de software moderno, la inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una herramienta esencial para mejorar la calidad, la eficiencia y la velocidad de entrega, y los equipos de Scrum pueden aprovechar la IA para mejorar su capacidad para entregar rápidamente productos de alta calidad y satisfacer las necesidades de los clientes.
La IA se puede utilizar en el contexto de Scrum para mejorar la precisión de las pruebas, personalizar la experiencia del usuario, automatizar el proceso de desarrollo y mucho más. Al utilizar la IA para analizar grandes cantidades de datos, los equipos de Scrum pueden tomar decisiones informadas y mejorar la planificación y gestión del proyecto.
Si tu equipo Scrum está interesado en explorar el uso de la inteligencia artificial (IA), hay varias áreas en las que podrían enfocarse. Aquí hay algunas ideas:
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Mejora de la automatización de tareas repetitivas: Una de las aplicaciones más comunes de la IA es la automatización de tareas repetitivas. Tu equipo podría explorar cómo la IA puede mejorar la automatización de tareas manuales y repetitivas, como la clasificación de datos, la entrada de datos, la generación de informes y otros procesos que requieren mucha mano de obra.
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Optimización de la planificación: La IA también puede ayudar a optimizar la planificación y asignación de tareas. Por ejemplo, se pueden utilizar algoritmos de IA para predecir la carga de trabajo y la capacidad del equipo, lo que permite una mejor autoasignación de tareas junto a la carga de trabajo.
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Análisis de datos y mejora del análisis predictivo: La IA puede mejorar el análisis de datos y el análisis predictivo, lo que puede ayudar al equipo a tomar decisiones más informadas. Por ejemplo, se pueden utilizar algoritmos de aprendizaje automático para analizar datos históricos del proyecto y predecir posibles problemas o retrasos.
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Mejora de la calidad del software: La IA también puede mejorar la calidad del software mediante la identificación y corrección de errores de código. Se pueden utilizar algoritmos de aprendizaje automático para analizar el código y detectar patrones que indiquen la presencia de errores.
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Personalización de la experiencia de usuario: Finalmente, el equipo puede explorar cómo la IA puede personalizar la experiencia de usuario. Por ejemplo, se pueden utilizar algoritmos de aprendizaje automático para personalizar las recomendaciones y sugerencias en función de las preferencias y el historial de uso del usuario.
Una manera divertida y retadora de incorporarlo a la batería de prácticas complementarias de un equipo es a través de BDD. ¿Y qué es esto? BDD significa "Desarrollo dirigido por comportamiento" (en inglés, Behavior Driven Development). Es un proceso de desarrollo que combina lógica, conceptos de pruebas y colaboración entre desarrolladores, expertos en negocios y partes interesadas en el proyecto. El objetivo del BDD es mejorar la colaboración entre los miembros del equipo y garantizar que el software entregado cumpla con los requisitos del negocio. El proceso se enfoca en definir el comportamiento esperado del sistema o componente que se está desarrollando a través de escenarios de prueba escritos en un lenguaje natural que puede ser entendido por todos los miembros del equipo, incluyendo a los expertos en negocios y las partes interesadas.
Los escenarios de prueba se definen utilizando un lenguaje de dominio específico (DSL) llamado Gherkin. Este lenguaje se enfoca en describir el comportamiento en términos de las acciones que se realizan y los resultados esperados, lo que permite una mejor comprensión de las pruebas y facilita la colaboración entre los miembros del equipo (Es más facil de lo que suena), si quieres profundizar más te dejo acá el acceso al webinar del PST Chuck Suscheck que no tiene desperdicio. El BDD también promueve el uso de la automatización de pruebas para garantizar que los escenarios de prueba se puedan ejecutar de manera eficiente y confiable en diferentes entornos. El uso de herramientas de pruebas automatizadas permite a los equipos de desarrollo probar rápidamente el software y garantizar que cumpla con los requisitos del negocio.
Aquí hay algunos ejemplos de cómo el equipo Scrum puede utilizar el lenguaje Gherkin para escribir escenarios de pruebas de comportamiento (BDD) al desarrollar software utilizando inteligencia artificial (IA):
- Feature: Personalización del contenido
Como usuario, quiero recibir contenido personalizado para que mi experiencia sea más relevante.
Scenario: Personalización del contenido utilizando un modelo de aprendizaje automático
Given que tengo un conjunto de datos de comportamiento del usuario
And que tengo un modelo de aprendizaje automático entrenado para la personalización del contenido
When el usuario inicia sesión en la plataforma
Then el modelo de aprendizaje automático debe recomendar contenido personalizado basado en el historial del usuario
En este escenario, el equipo Scrum utiliza el lenguaje Gherkin para describir la personalización del contenido utilizando un modelo de aprendizaje automático. El escenario describe las condiciones iniciales (tengo un conjunto de datos de comportamiento del usuario y un modelo de aprendizaje automático entrenado), las acciones realizadas (el usuario inicia sesión en la plataforma) y el resultado esperado (el modelo de aprendizaje automático recomienda contenido personalizado basado en el historial del usuario).
- Feature: Asistente virtual
Como usuario, quiero interactuar con un asistente virtual para obtener información o realizar acciones en la plataforma.
Scenario: Interacción con un asistente virtual utilizando procesamiento de lenguaje natural
Given que tengo un asistente virtual instalado en la plataforma
And que el asistente utiliza procesamiento de lenguaje natural
When el usuario hace una pregunta al asistente
Then el asistente debe proporcionar una respuesta relevante y útil basada en la pregunta
En este escenario, el equipo Scrum utiliza el lenguaje Gherkin para describir la interacción con un asistente virtual que utiliza procesamiento de lenguaje natural. El escenario describe las condiciones iniciales (tengo un asistente virtual instalado en la plataforma que utiliza procesamiento de lenguaje natural), las acciones realizadas (el usuario hace una pregunta al asistente) y el resultado esperado (el asistente proporciona una respuesta relevante y útil basada en la pregunta).
- Feature: Análisis predictivo
Como usuario, quiero recibir información predictiva para tomar decisiones informadas.
Scenario: Análisis predictivo utilizando un modelo de aprendizaje automático
Given que tengo un conjunto de datos históricos relevantes
And que tengo un modelo de aprendizaje automático entrenado para el análisis predictivo
When el usuario accede a la plataforma
Then el modelo de aprendizaje automático debe proporcionar información predictiva relevante basada en los datos históricos
En este escenario, el equipo Scrum utiliza el lenguaje Gherkin para describir el análisis predictivo utilizando un modelo de aprendizaje automático. El escenario describe las condiciones iniciales (tengo un conjunto de datos históricos relevantes y un modelo de aprendizaje automático entrenado), las acciones realizadas (el usuario accede a la plataforma) y el resultado esperado (el modelo de aprendizaje automático proporciona información predictiva relevante basada en los datos históricos).
La integración de la inteligencia artificial en el marco de trabajo Scrum puede aportar numerosos beneficios a los equipos, incluyendo mejoras en la calidad, la eficiencia y la velocidad de entrega de productos. La inteligencia artificial puede ayudar a los equipos a automatizar tareas repetitivas, personalizar la experiencia del usuario, mejorar la planificación, y tomar decisiones informadas basadas en el análisis de grandes cantidades de datos.
Además, el uso del Desarrollo Dirigido por Comportamiento (BDD) y el lenguaje Gherkin pueden ayudar a los equipos a describir escenarios de pruebas de comportamiento para el software desarrollado utilizando inteligencia artificial. Los ejemplos presentados en este artículo muestran cómo se pueden utilizar los modelos de aprendizaje automático para la personalización del contenido, el asistente virtual y el análisis predictivo.
La integración de la inteligencia artificial puede ser un desafío emocionante, ya que brinda la oportunidad de mejorar y evolucionar en sus procesos de trabajo. Por lo tanto, te recomiendo explorar y adoptar nuevas tecnologías, para aumentar su capacidad de innovación y brindar valor.