Kanban con un toque de IA: Superpoderes para organizar y priorizar mejor
Gabriel Casarini
- IA, Microsoft
- Artículo
Resumen: La IA ha llegado para quedarse y revolucionarlo todo, principalmente, nuestra forma de trabajar. Este artículo explora cómo la IA puede amplificar la potencia de Kanban para transformar la gestión ágil de los proyectos, servicios y productos con la automatización de tareas y la optimización de flujos de trabajo, la priorización inteligente y los análisis predictivos.
Kanban con un toque de IA: Superpoderes para organizar y priorizar mejor
En cualquier organización, grande o pequeña, optimizar los procesos es esencial para mantener la eficiencia y la competitividad. Lograrlo supone abordar un conjunto de retos únicos que van desde alinear a los equipos con la estrategia hasta acelerar la entrega de valor a nuestros clientes sin sacrificar la calidad.
Desde la distancia parece un reto bastante abstracto: optimizar los flujos de trabajo en todos los niveles para minimizar los bloqueos y maximizar la velocidad, la colaboración y la innovación. El objetivo final es no perder el foco en los clientes y trabajar con más agilidad. Como las dos caras de la misma moneda, estos dos elementos son interdependientes: mantener el foco en los clientes nos obliga a ser más ágiles y ser más ágiles conlleva estar constantemente atentos a las necesidades de los clientes—que van cambiando.
Como sabemos, el camino hacia la agilidad no es lineal. Más bien hay muchos caminos y todos están plagados de desafíos. Pero la estrategia es siempre la misma: los procesos de adopción de la agilidad deben ser ágiles y requieren de aprendizaje y adaptación.
En este escenario de historia interminable, recientemente apareció un nuevo protagonista: la inteligencia artificial, un actor que parece destinado a revolucionarlo todo—principalmente, nuestra forma de trabajar. Así que el desafió que tenemos delante es aún más grande: ¿Puede la IA impulsarnos hacia adelante para ser más ágiles? ¿De qué forma?
El terreno de aplicación de la IA dentro de las organizaciones es muy amplio y apenas estamos empezando a descubrir su potencial. Quiero poner el foco en un tema que me parece fascinante: cómo esta tecnología emergente puede integrarse y, quién sabe, quizás incluso redefinir el diseño y gestión de los productos y servicios en las organizaciones que han adoptado Kanban como principal método de gestión. Kanban e IA. ¿Cuáles son las sinergias? ¿Y los retos?
Imagen generada por IA
La meta de Kanban es que todo fluya
Originario de las fábricas de Toyota en el Japón de mediados del siglo pasado, Kanban es un método para visualizar y optimizar un flujo de trabajo mediante un tablero dividido en columnas que representan las diferentes etapas de un proceso (servicio, flujo de trabajo, cadena de producción, etc.). Las tareas y trabajos que fluyen por el proceso se representan con tarjetas que se mueven a través de estas columnas, proporcionando una vista clara y continua del proceso.
El objetivo principal con Kanban es que el flujo sea visible y las tarjetas viajen por el tablero lo más rápidamente posible. Pero Kanban es mucho más que un simple tablero en la pared y no es algo que se instala y funciona; tampoco es una transformación que empieza y termina. Es más bien una forma de trabajar que se centra en la mejora continua a través del cambio evolutivo. Kanban permite a los equipos priorizar y gestionar su carga de trabajo, identificar cuellos de botella y mejorar la eficiencia de manera incremental y continua.
El principal ámbito de adopción de Kanban es en los equipos autogestionados. Pero podemos aplicar los mismos principios para gestionar la coordinación entre varios equipos y también para conectar la estrategia con las distintas áreas de la organización. Al ayudar a comprender cómo fluye el trabajo a través de los procesos e identificar cuellos de botella, Kanban ayuda a las organizaciones a mejorar la eficiencia y fomentar una cultura de mejora continua y colaboración.
El potencial de la IA
La inteligencia artificial (IA) va camino de convertirse en una herramienta indispensable para la mejora continua en la gestión empresarial. La IA, una rama de la informática dedicada a crear sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, se basa en algoritmos y modelos matemáticos que permiten a las máquinas aprender de los datos y mejorar su funcionamiento con el tiempo.
La IA puede analizar grandes volúmenes de información, predecir tendencias, optimizar procesos y proporcionar recomendaciones basadas en datos. Esto puede transformar la manera en que las organizaciones planifican y ejecutan, permitiendo una toma de decisiones más informada y una mejora continua en la eficiencia operativa.
Como trabajadores del conocimiento, pasamos más tiempo del necesario planificando y coordinando, dejando en segundo plano el trabajo que realmente aporta valor. Demasiadas reuniones. Demasiado tiempo gestionando detalles en lugar de crear, innovar o resolver problemas importantes. ¿Podría la IA ayudarnos a acelerar nuestros procesos?
¿Cómo sería un tablero Kanban que tenga integrado un asistente con IA?
El trabajo basado en conocimiento tiene muchas características que lo diferencian de otros tipos. Por su naturaleza, este tipo de trabajo requiere mucha creatividad, lo que se traduce en mucha variabilidad: ningún problema es idéntico a otro y hay poca repetición. Pero, además, la propia carga de trabajo puede ser variable. Otro aspecto único es la falta de visibilidad: no podemos ver directamente las colas de trabajo ni las esperas, ya que lo que fluye es información. Sin embargo, herramientas como los tableros Kanban funcionan como representaciones visuales que permiten hacer visible el trabajo en curso y optimizar la gestión de los flujos.
La IA puede potenciar el uso de Kanban proporcionando mayor visibilidad, análisis, predicción de cuellos de botella y sugerencias en tiempo real. Un agente de IA es un sistema autónomo o semiautónomo diseñado para analizar datos, aprender patrones y tomar decisiones o hacer recomendaciones basadas en ellos, actuando como un asistente inteligente. Veamos algunos ejemplos de cómo esta integración podría transformar el trabajo de los equipos:
- Simulaciones y análisis predictivos sobre el flujo de trabajo: Una IA es, en esencia, un sistema capaz de hacer predicciones. Si la entrenamos con datos sobre la productividad del equipo, el historial de entregas, la colaboración, distribución del trabajo, tiempo dedicado a las tareas, carga de trabajo, límites de WIP (Work In Progress), cadencia y características del trabajo, podría convertir toda esa información no estructurada en insights útiles y accionables. Podría funcionar como un asistente capaz de reconocer patrones en el flujo de trabajo, hacer simulaciones y predicciones que ayuden a tomar decisiones basadas en datos. En un escenario así, este agente de IA estaría continuamente analizando el flujo actual de tareas para tratar de anticipar bloqueos y reducir las colas de espera que tanto impacto tienen en los tiempos de entrega. Sería especialmente interesante hacer simulaciones de flujos de trabajo que requieren la participación de varios equipos que tienen dependencias entre sí. ¿Podría la IA identificar mejoras que somos incapaces de detectar nosotros mismos?
- Priorización inteligente de las tareas: Los algoritmos de IA podrían analizar los plazos de entrega, las dependencias entre las tareas, la distribución de la carga de trabajo y el historial del equipo, para priorizar las tareas automáticamente y proponer las mejores opciones al momento de hacer “pull” de una tarjeta en el tablero. Esta priorización inteligente garantizaría que se aborden primero las tareas críticas, reduciendo el riesgo de demoras y mejoraría la productividad general. Además, una IA que interprete la descripción de los ítems del backlog podría asistir al equipo con el refinamiento y división de tareas, la identificación de los esfuerzos requeridos y el valor potencial de cada trabajo. Esto ayudaría a acelerar la entrega al priorizar los ítems pequeños que aportan más valor y tienen mayor impacto.
- Mejorar la colaboración y aprendizaje en el equipo: La IA también puede identificar oportunidades para mejorar la colaboración y distribución del conocimiento dentro del equipo y la organización, evitando la proliferación de silos de conocimiento. Con la información de cómo el equipo trabaja y se autoorganiza, la IA podría identificar patrones en los tipos de trabajos, las peticiones que reciben, las dependencias en las interacciones, la dedicación de cada integrante. Y después sugerir mejoras de cómo trabajar en parejas y colaborar más.
- Mejorar la comunicación y visibilidad: La IA también puede mejorar la comunicación dentro del equipo proporcionando actualizaciones, conclusiones, informes, alertas y recomendaciones en tiempo real. Por ejemplo, los tableros Kanban pueden conectarse a chatbots inteligentes que puedan responder a consultas simples y brindar actualizaciones sobre el avance de las tareas. Esto reduciría el tiempo dedicado a gestiones administrativas, permitiendo que los miembros del equipo se concentren más en el trabajo.
Imagen generada por IA
Conclusión
La integración de la inteligencia artificial en Kanban tiene un enorme potencial para mejorar la agilidad en los proyectos. De hecho, algunas herramientas, como Jira y Businessmap, ya incorporan funciones basadas en IA para automatizar procesos y optimizar la coordinación del trabajo. Y esto es solo el comienzo.
Sin embargo, como en cualquier campo emergente, también hay riesgos que considerar. Uno de los principales desafíos es la calidad de los datos. Si los datos no son de buena calidad y no están actualizados, los análisis y recomendaciones pueden ser incorrectos, lo que podría llevar a tomar decisiones equivocadas. Otro aspecto a tener en cuenta es el coste: integrar IA en las herramientas podría encarecer su uso. Por último, el manejo de grandes volúmenes de datos relacionados con equipos y proyectos plantea un importante riesgo de seguridad. Este riesgo aumenta si no se adoptan medidas de protección adecuadas para garantizar la privacidad y la integridad de la información.
Como siempre decimos, una herramienta es tan útil como la mano que la maneja. Debemos tener especial cuidado en que la recolección de toda la información necesaria no suponga un esfuerzo adicional a los equipos y que este proceso se integre de manera natural en su flujo de trabajo. Solo así podremos garantizar que la adopción de la IA se convierta en una ayuda real—y no una carga extra—que permita a los equipos beneficiarse plenamente de sus ventajas.
