Principios del desarrollo de software agile
🌐 Español ▾
En un mundo en el que la IA se encarga de la codificación, las pruebas y la resolución de problemas, los principios en los que se basa el Manifiesto Ágil evolucionan hacia una nueva forma. Esta adaptación -el "Manifiesto Agaile"- reimagina el desarrollo ágil para la era asistida por IA.
Comparación de principios
| Original Agile Principle | Agaile Adaptation (AI-Powered Development) |
|---|---|
| Nuestra máxima prioridad es satisfacer al cliente mediante la entrega temprana y continua de software valioso. | Nuestra máxima prioridad sigue siendo la satisfacción del cliente, ahora acelerada gracias a la capacidad de la IA para generar iteraciones de soluciones completas en horas en lugar de semanas. El bucle de retroalimentación se reduce de semanas a días o incluso horas, lo que permite una entrega realmente continua de soluciones cada vez más refinadas. |
| Acepte los requisitos cambiantes, incluso en fases avanzadas del desarrollo. Los procesos ágiles aprovechan el cambio para la ventaja competitiva del cliente. | Acepte los requisitos cambiantes en cualquier fase, ya que la IA puede aplicar cambios importantes con un retraso mínimo. Lo que antes representaba semanas de retrabajo ahora puede lograrse mediante una conversación con la IA en cuestión de minutos, lo que convierte la adaptación en una ventaja competitiva aún mayor. |
| Entregar software de trabajo con frecuencia, de un par de semanas a un par de meses, con preferencia por los plazos más cortos. | Ofrezca soluciones funcionales varias veces al día. El ciclo de desarrollo de IA permite poner en práctica las ideas de forma inmediata, generando código listo para su despliegue en cuestión de minutos u horas en lugar de semanas. |
| Empresarios y desarrolladores deben colaborar a diario durante todo el proyecto. | Los empresarios se convierten en los principales desarrolladores gracias a la colaboración con la IA. La distinción entre "persona de negocios" y "desarrollador" se difumina a medida que los expertos del sector dan instrucciones directas a la IA para poner en práctica su visión, trabajando en tiempo real con la tecnología para dar forma a las soluciones. |
| Construya proyectos en torno a personas motivadas. Deles el entorno y el apoyo que necesitan, y confíe en que harán su trabajo. | Construya proyectos en torno a expertos en la materia capacitados. Proporcióneles potentes herramientas de IA, una formación eficaz en ingeniería y la autoridad para dirigir la implantación de la IA. Confíe en sus conocimientos empresariales para guiar la IA hacia las soluciones adecuadas. |
| El método más eficiente y eficaz de transmitir información a un equipo de desarrollo y dentro de él es la conversación cara a cara. | El método de desarrollo más eficaz es la conversación directa entre el ser humano y la IA. La capacidad de articular con claridad los requisitos, el contexto y la retroalimentación a los sistemas de IA se convierte en la habilidad crítica, y los humanos se centran en la claridad de la comunicación más que en los detalles de implementación. |
| El software de trabajo es la principal medida del progreso. | El software operativo sigue siendo la principal medida, ahora complementada por la calidad de la conversación entre IA y humanos. Los avances se miden no solo por el funcionamiento del código, sino también por el perfeccionamiento de las instrucciones y especificaciones que guían a la IA para producir implementaciones cada vez más precisas. |
| Los procesos ágiles promueven el desarrollo sostenible. Los patrocinadores, desarrolladores y usuarios deben ser capaces de mantener un ritmo constante indefinidamente. | El desarrollo asistido por IA permite un ritmo verdaderamente sostenible al eliminar los cuellos de botella en la implementación. El agotamiento del equipo disminuye a medida que la IA se encarga de las tareas de codificación repetitivas, lo que permite a los humanos centrarse en la resolución creativa de problemas, el perfeccionamiento y la evaluación del valor a un ritmo constante y sostenible. |
| La atención continua a la excelencia técnica y al buen diseño aumenta la agilidad. | La atención continua a la calidad inmediata y a la orientación de la IA mejora los resultados. La excelencia técnica ahora significa dirigir hábilmente la IA hacia implementaciones óptimas a través de requisitos bien elaborados y orientación arquitectónica, en lugar de destreza de codificación manual. |
| La simplicidad -el arte de maximizar la cantidad de trabajo no realizado- es esencial. | La simplicidad adquiere un nuevo significado: articular la descripción mínima viable para que la IA la aplique correctamente. El trabajo "no realizado" por los humanos se amplía drásticamente, mientras que el arte reside en proporcionar la orientación justa para que la IA complete los detalles apropiados. |
| Las mejores arquitecturas, requisitos y diseños surgen de equipos autoorganizados. | Las mejores soluciones surgen de la colaboración entre IA y humanos. Los equipos se organizan en torno a patrones de colaboración de IA eficaces, en los que los humanos aportan pensamiento crítico y experiencia en el dominio mientras la IA explora las posibilidades de implementación a una velocidad sin precedentes. |
| A intervalos regulares, el equipo reflexiona sobre cómo ser más eficaz y, a continuación, afina y ajusta su comportamiento en consecuencia. | Los equipos revisan periódicamente los patrones de interacción de la IA, la eficacia de las instrucciones y la calidad de los resultados. La reflexión se centra en mejorar el proceso de colaboración entre el ser humano y la IA, captar las indicaciones acertadas y mejorar la capacidad del equipo para guiar a los sistemas de IA hacia los resultados deseados. |
Implantación de Agaile
El cambio al desarrollo impulsado por IA requiere nuevos enfoques de la estructura, las herramientas y las competencias de los equipos:
- Vibe Coding First: Formar a todos los miembros del equipo en enfoques de codificación vibe utilizando herramientas como Cursor antes de iniciar cualquier proyecto de desarrollo
- Prompt Engineering: Desarrollar conocimientos para articular claramente los requisitos de forma que AI pueda aplicarlos eficazmente.
- Conocimiento del dominio sobre codificación: Dar prioridad a la comprensión del negocio sobre los conocimientos tradicionales de programación
- Ciclos de revisión rápida: Implementar múltiples ciclos diarios de revisión de las implementaciones generadas por IA.
- Bibliotecas Prompt: Mantener bibliotecas organizativas de indicaciones eficaces para patrones de desarrollo comunes.