La agilidad y el método científico

Hoy se celebra el Día de la Ciencia o, más concretamente, el Día Mundial de la Ciencia para la Paz y el Desarrollo. Y quiero aprovechar la fecha para contaros la estrecha relación que guarda la agilidad con el método científico.

Aunque hay quien no ve rigor en ella y le parece que consiste en gestionar proyectos a golpe de pegar etiquetas adhesivas de colores, esta imagen próxima al “mundo de los pájaros y las flores” se aleja mucho de los fundamentos reales de la agilidad. Agile tiene sus raíces en el método científico, aunque a veces se olvide. A continuación podemos ver la huella de Newton, Francis Bacon, Heisenberg o incluso Ramón y Cajal, considerado a menudo padre de la neurociencia moderna. 

“A hombros de gigantes” 

Esta expresión, que se atribuye a Isaac Newton, padre de la física clásica, se refiere a que el avance del conocimiento científico es un empeño comunitario. Cada paso adelante se debe a otros muchos dados previamente y supone el inicio de lo que vendrá después.

Newton quería decir que su genialidad no solo residía en su mente, sino que se apoyaba en las obras e inteligencias de otros grandes sabios de la historia. De la misma forma, en la metodología ágil se construye sobre conocimiento ya asentado y persigue la mejora continua. Los orígenes de Scrum, por ejemplo, se remontan a un metaestudio de Takeuchi y Nonaka de los años 80, en el que se analizaba el funcionamiento de los mejores equipos de desarrollo de producto. En él se citan aspectos que hoy en día aún nos parecen novedosos en muchos ámbitos: equipos autoorganizados, desarrollo por iteraciones, multiaprendizaje… Igualmente, el método Kanban se inspira en Lean, que no es más que el sistema de producción que ha permitido a Toyota convertirse en el mayor fabricante mundial de automóviles 

La experiencia es la madre de la ciencia 

El empirismo -que el conocimiento nace de la observación, no de la teoría- está en la base del método científico. Pues bien, uno de los pilares de Scrum es la “inspección”, entendida como “observación”. Se elaboran hipótesis a partir de los hechos objetivos y los comportamientos observables y se proponen mejoras que solo se dan por ciertas cuando se comprueba su validez y replicabilidad. 

Ensayo y error no significa probar hasta que suena la flauta 

Para afrontar nuevos problemas no se prueban soluciones sin más, sino que se diseñan experimentos para falsear hipótesis. Este planteamiento, recogido en Lean Startup, consiste en plantear dos hipótesis alternativas y mutuamente excluyentes, de tal modo que si concluimos (con una probabilidad de error pequeña, según técnicas estadísticas) que una de ellas es falsa, la otra debe cumplirse con seguridad. Es decir, se evita el sesgo de confirmación: justificar que salga el resultado que uno quiere.  

Lo importante es medir lo que importa 

Un principio básico en las ciencias naturales es que es imposible medir algo sin interferir, por lo que hay que asegurarse de medir las cosas correctas. En Física este axioma se recoge en el principio de incertidumbre de Heisenberg, que en las Ciencias Sociales tiene su equivalente en la ley de Goodhart. En este sentido, en agilidad se va más allá de los KPI y las métricas de control. Se plantean sistemas de Objetivos y Resultados Clave (OKR en inglés) para poder medir adecuadamente los cambios que se propician en los sistemas y los equipos. 

Existe una explicación y, a menudo, está en nuestra mente 

La neurociencia nos ayuda a entender por qué la agilidad funciona. Como señala David Allen, el descubridor de la metodología GTD de efectividad personal, las definiciones incompletas y los cambios de contexto son los enemigos de la productividad en el día a día. De ahí, la insistencia en agile de redactar bien los requisitos de un trabajo, concentrar la atención en las reuniones y tener siempre la vista puesta en el entregable.

Imagen: Tom Woodward