El artículo que vamos a analizar hoy aborda un tema muy interesante que combina conceptos de Agile y Machine Learning para discutir la importancia de evitar los máximos locales en los procesos de optimización.

En Agile, una de las mejores prácticas es la retrospectiva al final de cada sprint. Este proceso permite al equipo analizar su desempeño, identificar áreas de mejora y refinarse continuamente para acercarse al máximo rendimiento. Sin embargo, el autor plantea que a veces los equipos pueden caer en el ciclo de resolver un problema para luego crear otro, sin lograr saltar a un nivel superior de optimización.

Esta situación se relaciona con un problema común en Machine Learning: los máximos locales. Al igual que en la optimización de algoritmos, los equipos ágiles pueden quedarse estancados en un nivel subóptimo si no logran trascender a un nivel más alto de eficiencia. La clave para evitar estos máximos locales reside en la introducción de un elemento de aleatoriedad, similar al descenso de gradiente estocástico en Machine Learning, que permita a los equipos salir de los patrones de optimización limitados.

El autor propone que añadir más variabilidad a las retrospectivas de los sprints podría ser beneficioso, sugiriendo incluso intercambiar notas retrospectivas entre equipos de manera aleatoria para obtener perspectivas frescas y nuevas ideas. Esta inyección de aleatoriedad podría catalizar la innovación y evitar que los equipos se conformen con máximos locales en su proceso de optimización.

Además, se menciona la importancia de eventos como hackathons en el contexto de Agile. Estos eventos ofrecen a los equipos la oportunidad de romper con la rutina y explorar ideas totalmente nuevas en un entorno de prototipado rápido. A través de los hackathons, los equipos pueden saltar a nuevas “montañas” para descubrir si hay un camino más alto y efectivo que el que están siguiendo actualmente.

También se destaca la importancia de vincular las decisiones tomadas en las retrospectivas con métricas tangibles que reflejen el impacto real en los resultados. Las opiniones subjetivas pueden no siempre alinearse con los resultados concretos, por lo que es crucial medir y validar nuestras mejoras a través de datos objetivos.

En resumen, la combinación de enfoques de Agile y Machine Learning ofrece valiosas lecciones sobre la importancia de evitar los máximos locales y buscar constantemente la mejora continua a través de la introducción de elementos de aleatoriedad, la exploración de ideas fuera de lo convencional y la validación de mejoras a través de métricas objetivas.

¿Has experimentado situaciones similares en tu equipo Agile? ¿Cómo abordas la optimización y evitas caer en máximos locales? ¡Comparte tus experiencias y opiniones en los comentarios!

Source: Medium