Si trabajas en desarrollo ágil de software, seguramente te has enfrentado al temido retrabajo: corregir funcionalidades, rehacer código o ajustar integraciones debido a errores o cambios en los requisitos. ¿El resultado? Pérdida de tiempo, retrasos en las entregas y, lo peor, frustración en el equipo.
Afortunadamente, existen herramientas para minimizar estos problemas y mejorar la calidad del software desde el inicio. Una de ellas son las gráficas de control, una técnica estadística que permite monitorear la estabilidad del proceso de desarrollo y detectar anomalías antes de que se conviertan en grandes dolores de cabeza.
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¿Qué son las gráficas de control y cómo ayudan en el desarrollo de software? |
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Las gráficas de control permiten visualizar la evolución de métricas clave en cada sprint, ayudando a los equipos a tomar decisiones informadas. Estas herramientas no solo identifican tendencias en defectos, sino que también ayudan a optimizar el tiempo de corrección de errores y mejorar la eficiencia del equipo. |
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Tipos de gráficas de control aplicadas al desarrollo ágil Gráfica P (proporción de defectos): Permite ver qué porcentaje de los casos de uso de un sprint son defectuosos. Supongamos que la organización establece un umbral del 30 % al 60 % de casos defectuosos por sprint. Si la gráfica muestra que varios sprints superan ese límite, significa que hay un problema que debe abordarse. Supongamos que tenemos un proyecto con 9 sprint’s, cada uno de ellos tiene la misma duración, pero no tiene el mismo número de casos de uso a desarrollar; para este tipo de gráfica no importa cuantas incidencias se tuvo en el sprint, sino si el caso de uso fue o no defectuoso (por ejemplo, se considerara defectuoso si tiene 2 o más incidencias de funcionalidad). Teniendo los datos como se muestra en la siguiente tabla: |
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Si la organización establece que se permitirá un 30 % y máximo un 60% de casos de uso defectuosos por sprint se puede observar que hay 4 sprint que no cumplen con esta condición (sprint 1, sprint 3, sprint 4 y esprint 6). La gráfica ayuda a identificar qué puntos están fuera de control y realizar acciones para controlar este proceso, siguiendo con el ejemplo, se observa que los últimos 3 puntos ya cumplen con la condición, además, de esta gráfica podemos concluir que en promedio se tiene el 50.59% de casos de uso defectuosos, aunque la tendencia marca una mejora en los últimos 3 sprint. |
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Gráfica U (conteo de defectos por sprint): A diferencia de la gráfica P, esta toma en cuenta el número total de defectos encontrados. Si la organización establece que no debe haber más de 5 incidencias por caso de uso, esta gráfica permite identificar los sprints en los que se supera esa cantidad. En este tipo de grafica SI se toman en cuenta la cantidad de errores por cada sprint y el numero de elemento, es decir casos de usos. |
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Suponiendo que en la organización no permite más de 5 incidencias (defectos) por CU se observa que hay dos puntos fuera de control (sprint 2 y 4), debido a que en éstos se rebasa el ese número. Podemos también ver que a partir del sprint 5 se logra controlar estos defectos. Se concluye que se tiene una media de 2.91 defectos por CU, teniendo 85 unidades y 247 defectos.
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Implementación práctica en sprints |
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Monitoreo de defectos en revisión de código: Cada vez que se revisa una historia de usuario o un pull request, se registran los defectos encontrados y se trazan en una gráfica P o C. Si el número de errores supera los límites establecidos, se debe investigar la causa y tomar medidas correctivas. Análisis del tiempo de corrección de errores: Utilizando una gráfica I-MR, el equipo puede evaluar cuánto tiempo toma resolver defectos en promedio. Si hay una gran diferencia en los tiempos de corrección, podría ser necesario optimizar procesos o mejorar la distribución de tareas. Priorización de mejoras en el proceso: Si las gráficas muestran un aumento en defectos o tiempos de corrección, se pueden implementar mejoras como: - Refactorización de código en áreas problemáticas. - Mayor énfasis en pruebas automatizadas. - Revisión más rigurosa de los criterios de aceptación antes de la implementación. |
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Beneficios de las gráficas de control en el desarrollo de software |
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Identificación temprana de problemas: Permiten detectar fallas antes de que escalen y afecten todo el proyecto. Menos retrabajo: Optimizan el tiempo del equipo y reducen la necesidad de hacer correcciones constantes. Mayor calidad en el software: Garantizan estabilidad en el proceso de desarrollo y entregas más confiables. |
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Conclusión |
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Incorporar gráficas de control en cada sprint ayuda a los equipos de desarrollo a mejorar su proceso, reducir errores y optimizar tiempos. No se trata solo de medir por medir, sino de tomar decisiones basadas en datos que realmente ayuden a mejorar la calidad del software. Implementarlas es un paso clave hacia un desarrollo más eficiente y libre de retrabajos innecesarios. |