🎯 Objetivo general
Explorar e integrar herramientas de IA generativa en procesos clave de un equipo Scrum real para:
- Mejorar la calidad de las interacciones y eventos Agile
- Reducir el tiempo de preparación y documentación
- Aumentar la autonomía y claridad del equipo
🧩 Contexto
Durante el Q1 de 2025, un equipo Scrum en un entorno de consultoría IT mostraba fricción y fatiga:
- Cambios constantes de prioridades
- Crispación interna y falta de confianza
- Falta de visión clara del producto por parte de la PO
- Múltiples dependencias no identificadas a tiempo
Como Scrum Master (con rol ampliado de Agile Coach), identifiqué una oportunidad para introducir IA generativa como copiloto en los procesos del equipo.
🔍 Enfoque del experimento
Fase 1 – Diagnóstico
- Dinámica de Círculo de Preocupación / Influencia
- Registro de obstáculos en Planning, Retro y Refinamiento
Fase 2 – Introducción de IA generativa
Implementación en 3 áreas:
- User Stories asistidas con GPT
- Redacción inicial apoyada por IA
- Validación y revisión en equipo
- Sprint Goal generado con copiloto
- Sugerencias de objetivos SMART según backlog y prioridades
- Resumen y análisis de retrospectivas con IA
- Agrupación de ideas
- Propuesta de acciones recurrentes automatizadas
🛠 Herramientas utilizadas
- ChatGPT Pro (como copiloto general)
- Notion AI (resúmenes y estructuración de sesiones)
- Miro AI (para organizar ideas en clusters visuales)
- Google Sheets + GPT (para prototipos de métricas)
📊 Resultados observados
- –25% de tiempo invertido en redacción y organización de User Stories
- Sprint Goals más claros y orientados a impacto de negocio
- Retros más accionables y seguidas por el equipo
- Adopción espontánea: 4 de 6 miembros integraban IA en su flujo a los 3 sprints
💡 Aprendizajes clave
- La IA potencia la estructura, pero no sustituye la reflexión humana
- Es necesario crear un entorno seguro para la experimentación
- El valor aparece cuando se integra como copiloto, no como reemplazo
🚀 Próximos pasos
- Documentar el experimento en Notion como caso de éxito
- Compartir el caso internamente como formación en Profile
- Extender la aplicación a dinámicas de discovery y OKRs asistidos por IA