Seguramente consultaste la diferencia entre métricas de output y outcome, vamos a ver a continuación algunos ejemplos del valor que estas aportan en los equipos ágiles.
En clases anteriores aprendimos la distinción entre sistemas lineales y no lineales, y cuáles son sus respectivos niveles de incertidumbre. Vamos a profundizar un poco más en estas diferencias.
Sistemas lineales
En los sistemas lineales se construyen soluciones a partir de las necesidades de un cliente. Debido a que la incertidumbre es baja y las variables son estables, encontrar la mejor solución depende del juicio de expertos.
Como en estos sistemas es posible conocer la solución y el contexto es estable, nos interesa enfocar nuestros esfuerzos de gestión, en asegurar y controlar que el plan de trabajo no sufra ningún tipo de imprevistos. El trabajo del líder es asegurar que la solución sea construida con la mejor optimización de recursos posibles.
Para evitar imprevistos, se hace monitoreo constante del avance del proyecto, a nivel de cronograma, presupuesto y alcance. Recuerda que en este sistema conocemos la solución, por ende, es sencillo calcular cuánto nos falta para alcanzar el objetivo.
Métricas de output
Estas métricas del progreso son las que conocemos como métricas de output, son las que nos indican cuánto hemos avanzado y cuánto nos falta para conseguir la solución esperada. Estas métricas sirven también para identificar si hay bloqueos e implementar las medidas correctivas necesarias para volver al camino esperado.
En los sistemas lineales solo interesa medir el avance en el proceso (métricas de output) porque aquí, el éxito de la solución ya está garantizado.
Sistemas no lineales
Por otro lado, ya aprendimos que los sistemas no lineales tienen una característica especial, es imposible predecir una solución exitosa. De hecho, la incertidumbre es tan alta que ni siquiera conocemos la necesidad real del cliente, en lugar de esto, lo único que conocemos es el problema del cliente y partimos desde una hipótesis de solución.
En estos sistemas, la solución la descubrimos al mismo tiempo que avanzamos en la construcción. Es a través de las entregas tempranas de valor, la inspección y adaptación, que con el paso de las iteraciones encontramos una solución.
Las métricas de output no tienen mucho sentido en la agilidad, porque como no conocemos previamente la solución, no tenemos forma real de medir cuánto nos falta para llegar al estado deseado.
Métricas de outcome
Cuando tenemos tanta incertidumbre, lo que realmente nos interesa conocer es si estamos avanzando en la dirección correcta. Es aquí donde entran las métricas de outcome.
Las métricas del outcome no miden el proceso, sino el impacto que tiene el producto que estamos construyendo a nivel de negocio, esto nos permite validar los supuestos y conocer si estamos construyendo el producto correcto.
Veamos un ejemplo. Supongamos que vamos a emprender nuestro propio negocio desarrollando una red social, debido a que este tipo de productos corresponden a sistemas no lineales, lo primero que deberíamos identificar es el problema que queremos resolver con nuestro producto.
A partir de este problema podemos plantear una hipótesis de valor, es decir, una idea del tipo de producto que deberíamos construir, la métrica de outcome para nuestro producto sería entonces, una que nos permita conocer a partir de nuestras entregas tempranas de valor, qué tanto estamos solucionando el problema inicial.
Podemos tener indicadores como tiempo de uso de nuestro producto por parte de nuestros clientes, utilidades conseguidas, cantidad de ventas, entre otras métricas de negocio. Si estos valores no son positivos y no incrementan con el paso del tiempo, probablemente debemos cambiar de hipótesis de negocio y replantear el tipo de producto a partir de los hallazgos obtenidos en nuestras métricas.
Las métricas de outcome nos permiten medir el impacto de lo que estamos construyendo y evaluar si esto solucionará el problema. Los equipos ágiles no se miden por cantidad de trabajo realizado, sino por el valor de negocio obtenido.
