La Evolución del Sprint: Adaptando la Agilidad a las Tres Velocidades de la IA

Les comparto un nuevo planteamiento del Doctor Javier Garzás respecto a un nuevo enfoque de la aplicación de Scrum. En este caso una propuesta de usar los 3 carriles de velocidad. Lo compartió en el vídeo de ayer domingo 29 de marzo.

Fuente: generado por el Prompt

"Usando la estética de la Ciencia Ficción de los años Cincuenta genera una imagen de este concepto: La Evolución del Sprint: Adaptando la Agilidad a las Tres Velocidades de la IA".

Introducción

En el dinámico escenario de la ingeniería informática, quienes llevamos décadas gestionando proyectos hemos visto pasar numerosas metodologías, desde el tradicional modelo en cascada hasta el auge de la Agilidad con Scrum a la cabeza. Sin embargo, como siempre les menciono a mis estudiantes y colegas en mis asesorías, la tecnología no espera a nadie. Hoy, nos enfrentamos a un cambio de paradigma impulsado por la Inteligencia Artificial (IA) que cuestiona incluso las bases de lo que considerábamos "ágil".

En el vídeo ya mencionado encontré un planteamiento del Dr. Javier Garzás que me resultó sumamente provocador y necesario para nuestra comunidad en GestionEnTI.

La tesis es clara: el Sprint "viejuno" (término que usa el autor constantemente) de semanas, tal como lo conocimos hace 30 años, se está quedando lento. La IA ha destruido los supuestos básicos de Scrum (procesos lentos, solo técnicos creando y equipos exclusivamente humanos) para dar paso a un modelo de "carriles de velocidad".

A continuación, comparto con ustedes un análisis de los puntos que considero fundamentales para entender cómo debemos evolucionar nuestros ciclos de vida de desarrollo en esta nueva era.

Análisis de los 5 Temas Más Importantes

1. La Ruptura de los Supuestos Tradicionales de Scrum: Scrum nació en una época donde crear productos era un proceso manual y pausado. Hoy, la IA permite generar prototipos y código en minutos. Ya no podemos asumir que solo los perfiles técnicos participan en la creación; un Product Manager hoy puede "prototipar" con IA sin pasar por el equipo de desarrollo en etapas tempranas. Además, el equipo ya no es solo humano; es un sistema híbrido donde la IA actúa como un agente autónomo o supervisado. Ignorar esto es intentar correr una carrera de Fórmula 1 con las reglas de una de carretas.

2. El Carril Interno (Inner Loop): Velocidad de la Luz y "By-Coding": Este es el carril de la alta velocidad, orientado a la exploración y validación rápida. Aquí es donde el concepto de By-Coding (generación de código asistida por IA) brilla con más fuerza.

• Autonomía de la IA: En este carril, la supervisión humana es baja para no frenar la creatividad.

• Participación No Técnica: Es el espacio ideal para que perfiles no informáticos validen ideas con usuarios "Friends & Family" o versiones Beta.

• Agilidad Real: Este carril no puede estar sujeto a planificaciones de dos semanas o revisiones burocráticas. Funciona más como un modelo Kanban de flujo continuo.

3. El Riesgo de la Velocidad Sin Control: El "Caso Amazon": No todo es correr. Un punto crítico es el peligro de dejar demasiada autonomía a la IA en producción sin filtros adecuados. Se citan ejemplos donde fallos críticos afectaron millones de pedidos por falta de supervisión humana en el carril rápido. Esto nos enseña que, aunque la IA sea rápida, la responsabilidad final sigue siendo nuestra. Como siempre les digo en mis clases de Testing y Usabilidad: "que funcione rápido no significa que funcione bien o que sea seguro".

4. El Nuevo Carril Intermedio (Middle Loop) y la Ingeniería del Arnés Aquí aparece lo que considero la innovación más interesante: un carril de supervisión que no sea "viejuno". No podemos pretender controlar la velocidad de la IA con procesos de revisión manuales y lentos, porque crearíamos un cuello de botella.

• IA controlando a la IA: Se proponen disciplinas emergentes como la Ingeniería del Arnés o el Vipe Engineering.

• Objetivo: Consolidar y endurecer lo que salió del carril rápido, utilizando agentes de IA para testear y asegurar la robustez del sistema antes de su liberación definitiva.

5. El Carril Externo (Outer Loop) y el Foco en el Discovery El carril más lento es el que mira hacia afuera, hacia el usuario real. Aquí la IA ayuda, pero la supervisión humana es total y estratégica. El foco se desplaza del Delivery (entregar por entregar) al Discovery (descubrir si realmente estamos aportando valor). En esta etapa, el rol del profesional de informática es interpretar el feedback, decidir si pivotar o seguir, y asegurar que el producto resuelva problemas complejos del negocio, algo que la IA aún no puede decidir por nosotros.

Conclusión

La integración de la IA en la gestión de proyectos informáticos no es opcional, es una evolución natural de nuestra disciplina. Como docentes y profesionales con experiencia, nuestra misión es formar equipos capaces de gestionar estas "tres velocidades". Debemos aprender a etiquetar nuestras tareas en el Backlog no solo por esfuerzo, sino por el "carril" al que pertenecen.

El Sprint no ha muerto, pero se ha transformado. Para las tareas de exploración rápida, la agilidad debe ser casi instantánea (tipo Kanban); para la consolidación y entrega de valor real, los ciclos de revisión estratégica siguen siendo vitales. La clave del éxito en la implantación de tecnología hoy reside en saber cuándo soltar el acelerador de la IA y cuándo aplicar el criterio humano para garantizar la calidad y la ética del software que construimos.

¡Que la agilidad (y ahora la IA) los acompañe!

Fuente consultada: Garzás, J. (2026, 29 de marzo). El clásico Sprint hoy es demasiado lento: las 3 velocidades de los equipos con IA [Video]. YouTube. https://youtu.be/nOtaMh2yRfI

¿Qué les parece?

Saludos cordiales

Profesor Gerardo Cerda Neumann

Editor del Blog de la Comunidad

Extra: resumen gráfico de los planteamientos del vídeo.