Planning Poker en la era de la IA

Planificar bien una tarea de desarrollo importa más ahora que antes. Cuando un agente de IA escribe la implementación, lo que recibes de vuelta depende casi por completo del contexto que le diste antes de empezar.

Lo que funciona con humanos funciona con agentes de IA

No hace mucho, cuando el código lo escribían las personas, iban más rápido si tenían especificaciones bien definidas. Con los agentes pasa lo mismo.

Los agentes son buenos implementando, siempre que tengan las specs correctas. Por eso vale la pena dedicar tiempo a las preguntas técnicas y no solo a las de producto. ¿Esta funcionalidad necesita una librería nueva? ¿Esperamos reutilizar este módulo en otro sitio?

Unas specs bien definidas son lo que acelera el proceso de desarrollo.

Qué se rompe cuando un agente recibe un ticket pobre

Unas specs malas producen malos resultados, y los malos resultados acaban en conversaciones de ida y vuelta que añaden días al lanzamiento de una funcionalidad.

Si el agente no tiene todo el contexto, hará su mejor conjetura. No se va a parar a preguntarte qué querías decir.

Así que el desarrollador tiene que repasar el resultado con cuidado y averiguar qué partes fueron adivinadas. Ese es el primer punto de fallo.

Normalmente, cuando el agente se equivoca es porque nadie le dio el contexto completo desde el principio.

La discusión siempre fue lo importante

Que todo el mundo piense sobre una tarea en un entorno relajado saca problemas a la luz y asegura que se tiene en cuenta todo el contexto.

La estimación nunca fue el resultado valioso, lo era la conversación que la produjo.

Cuando todo el equipo comparte lo que ha aprendido escribiendo tareas para agentes, pueden construir juntos la lista de specs y transmitir lo que de verdad funciona.

Cuando la implementación la hacen agentes, aparecen preguntas nuevas en esa conversación. ¿Vamos a usar alguna de nuestras skills de empresa aquí? ¿Esto necesita un modelo grande o con uno pequeño basta?

Compartir ese conocimiento dentro del equipo importa más ahora que las herramientas cambian cada pocos meses.

¿Significa esto estimar más, o estimar de otra manera?

Alguien dirá que la IA hace la estimación irrelevante porque implementar ahora es barato.

Yo creo que los story points siguen importando. La complejidad sigue siendo lo que te dice cuánto va a durar una tarea, y eso no ha desaparecido. Algunas tareas necesitan specs más largas y más verificación, y conllevan más riesgo.

Pero el beneficio real de estimar, más allá del número, es asegurarte de que todo el mundo sabe de qué va la tarea y tiene el contexto que el agente necesita para construirla. Eso incluye cosas como:

• ¿Partimos la tarea? ¿o la juntamos con otra?
• ¿Esto se puede entregar por separado?
• Qué skills de agente pensamos usar
• Qué componentes o módulos existentes reutilizar
• La UI definida en todas sus variaciones
• Los errores que el agente suele cometer aquí, para saber qué revisar
• etc.

Cómo se ve esto en la práctica

Si quieres mejorar el rendimiento de tu equipo, dedica más tiempo a planificar.

Cuando una tarea tiene todo su contexto listo de antemano, la implementación es casi instantánea. Cuando no lo tiene, puedes perder días yendo y viniendo con distintos stakeholders.

Elegir una herramienta para tu planificación

Las herramientas de planning poker están hechas exactamente para este tipo de conversación.

Lo primero que hay que resolver es si tu equipo estima junto en una reunión o cada uno por su cuenta, porque eso decide qué herramientas merece la pena mirar siquiera. Repasé las dos opciones en planning poker asíncrono o en vivo.

Si tu equipo trabaja con Jira, comparé los plugins en los 10 mejores plugins de planning poker para Jira, incluyendo cuáles soportan votación en vivo, asíncrona e híbrida.