Time 2 Learn – La métrica más importante para equipos ágiles

¿Qué es el “Time to Learn”?

El “Time to Learn” es el tiempo que transcurre desde que identificamos una hipótesis o duda hasta que obtenemos las respuestas y aprendizajes necesarios para avanzar.

Por ejemplo, imaginemos que tenemos la hipótesis explícita de que agregar una función de “compra con un clic” aumentará las ventas en un 15%. Desde el momento en que formulamos esta hipótesis hasta que obtenemos datos que confirman o refutan su efectividad, ese es nuestro “Time to Learn”.

Otro ejemplo puede ser más sutil. Un usuario o stakeholder nos prescribe una solución específica, como implementar un chatbot en nuestra aplicación. Sin cuestionarlo, podríamos asumir que resolverá problemas de atención al cliente. Sin embargo, hay incógnitas que pasan desapercibidas: ¿Realmente los usuarios quieren interactuar con un chatbot? ¿Mejorará su experiencia o generará frustración? 

Medir el “Time to Learn” nos puede ayudar a evitar malgastar tiempo, recursos y coste de oportunidad si nos hace preguntarnos “¿Cómo podemos aprender más rápido y barato si esto es necesario?” Quizás podamos plantear maneras más rápidas y baratas que desarrollar toda la funcionalidad y después medir si el cliente la usa. 

El “Time 2 Learn” nos ayuda a plantearnos el riesgo/beneficio antes de invertir en una funcionalidad.

¿Por qué es tan importante aprender rápido en el desarrollo de software?

Aprender rápido nos permite:

• Validar ideas antes de invertir recursos significativos: Al comprobar rápidamente si una idea funciona, evitamos desperdiciar tiempo y dinero en desarrollos innecesarios. Por ejemplo, si descubrimos que una nueva funcionalidad no aporta valor al usuario, podemos pivotar antes de que sea demasiado tarde.

• Adaptarnos a las necesidades reales del usuario: Al obtener feedback temprano, podemos ajustar el producto para que realmente satisfaga las expectativas de nuestros clientes. Esto nos ayuda a mantenernos relevantes en un mercado competitivo.

• Reducir riesgos: Identificamos posibles fallos o problemas antes de que se conviertan en obstáculos mayores. Esto mejora la calidad del producto y la satisfacción del cliente.

Recuerdo un equipo al que ayudé como coach donde un directivo insistió en agregar una compleja funcionalidad de análisis de datos porque creía que sería un “diferenciador” respecto a la competencia. Se invirtieron meses de desarrollo y una gran cantidad de recursos. Sin embargo, al lanzarla, descubrimos que los usuarios no la utilizaban porque era demasiado complicada y no respondía a sus necesidades reales. Si hubiéramos validado esta idea antes, podríamos haber ahorrado tiempo y dinero, y haber invertido en características que realmente aportaran valor.

¿Qué sucede cuando los equipos no miden el “Time to Learn”?

Cuando los equipos no miden esta métrica, se exponen a varios problemas que afectan al cliente, al equipo y a la empresa:

• Desalineación con el cliente: Sin validar nuestras suposiciones, corremos el riesgo de desarrollar funcionalidades que no aportan valor al usuario. Esto puede llevar a la insatisfacción y pérdida de clientes.

• Retrasos en el desarrollo: Al no identificar rápidamente qué funciona y qué no, perdemos tiempo valioso que podría invertirse en mejoras reales. Los ciclos de desarrollo se alargan innecesariamente.

• Desmotivación del equipo: Trabajar en iniciativas que luego no tienen impacto puede disminuir la moral y el compromiso del equipo. Los profesionales quieren ver que su trabajo tiene significado y aporta valor.

• Impacto financiero negativo: La empresa puede perder competitividad y recursos al invertir en soluciones ineficientes. Esto afecta directamente a la rentabilidad y sostenibilidad del negocio.

En resumen, sin medir el “Time to Learn”, estamos navegando a ciegas, lo que puede tener consecuencias negativas para todos los involucrados.

¿Cómo podemos medir el “Time to Learn”?

Las hipótesis se generan en diversos momentos: durante la planificación del sprint, en reuniones de retrospectiva, al analizar feedback de usuarios o cuando surge una nueva idea o problema.

Para medir el “Time to Learn”:

1. Identifica y registra la hipótesis: Anota claramente cuál es la suposición o pregunta que deseas validar. Puedes utilizar herramientas como Jira para crear tickets específicos etiquetados como “Hipótesis” o “Experimento”.

2. Establece un plan de validación: Define cómo vas a probar esa hipótesis. Puede ser mediante pruebas A/B, prototipos, entrevistas con usuarios, etc. Detalla los pasos y criterios de éxito.

3. Registra el inicio del experimento: Marca la fecha y hora en que comienzas el proceso de aprendizaje. Esto puede hacerse en el mismo ticket de Jira o en una herramienta de seguimiento de proyectos.

4. Ejecuta y recopila datos: Lleva a cabo el experimento y recoge toda la información relevante.

5. Analiza los resultados: Una vez obtenidos los datos, analiza si la hipótesis se cumple o no. Documenta tus hallazgos.

6. Registra el fin del experimento: Anota cuándo obtuviste el aprendizaje y actualiza el estado en tus herramientas.

Roles clave:

• Product Managers: Lideran la identificación de hipótesis y priorizan qué experimentar en función del valor para el negocio y el cliente.

• Diseñadores: Crean prototipos y diseños necesarios para validar las hipótesis, facilitando pruebas con usuarios.

• Desarrolladores: Implementan las soluciones técnicas necesarias para llevar a cabo los experimentos y pueden aportar ideas sobre cómo validar técnicamente las hipótesis de manera eficiente.

¿Cómo acelerar el “Time to Market” a través del “Time to Learn”?

Al reducir el “Time to Learn”, naturalmente aceleramos el “Time to Market” porque tomamos decisiones informadas más rápidamente. Para lograrlo:

• Implementa ciclos de feedback rápidos: Utiliza metodologías ágiles que fomenten iteraciones cortas y frecuentes con los usuarios. Por ejemplo, en lugar de sprints de cuatro semanas, podrías probar con sprints de dos semanas para obtener feedback más pronto. Esto te permite ajustar el rumbo antes y evitar desviaciones costosas.

• Utiliza MVPs (Productos Mínimos Viables): Desarrolla versiones básicas de una funcionalidad para probar su eficacia antes de invertir en desarrollos completos. Así, validas hipótesis sin un gran compromiso de recursos y puedes iterar basándote en datos reales.

• Fomenta una cultura de experimentación: Anima a tu equipo a cuestionar suposiciones y probar nuevas ideas constantemente. Establece un entorno donde los fallos se vean como oportunidades de aprendizaje y no como fracasos.

• Automatiza procesos de validación: Implementa herramientas de análisis y monitoreo que proporcionen datos en tiempo real sobre el uso y efectividad de nuevas funcionalidades. Por ejemplo, utiliza analíticas integradas en tu aplicación para ver cómo interactúan los usuarios con una nueva característica.

• Colaboración interfuncional: Facilita que los diferentes roles (product managers, diseñadores, desarrolladores) trabajen juntos desde el inicio. Esto reduce malentendidos y acelera el proceso de aprendizaje al combinar perspectivas diversas.

Por ejemplo, si estás considerando añadir una nueva forma de registro en tu aplicación, en lugar de desarrollar todo el flujo completo, podrías crear una simple página de aterrizaje que simule el proceso y medir cuántos usuarios muestran interés. De esta manera, validas la idea en días en lugar de semanas.

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