Cómo medir y mejorar el rendimiento de tu equipo de desarrollo de software

La tecnología se ha infiltrado en todos los aspectos del lugar de trabajo moderno. Los costos operativos, la seguridad, las comunicaciones, la satisfacción de los empleados y la base de clientes son parte de la ecuación tecnológica. Un CIO inteligente sabe que existe una correlación directa entre una organización de TI que funciona bien y un negocio que tiene un buen desempeño.

Como líder tecnológico, debes abogar por la capacidad de medir la velocidad a la que avanza tu equipo y asegurarte de que vayan en la dirección correcta. No puedes mejorar lo que no mides.

Aprende de las fallas en los enfoques anteriores para medir

Intentar medir cómo un equipo técnico está entregando resultados puede ser complicado. Un equipo está compuesto por individuos. Y en el caso de una organización de TI, esos individuos realizan tareas complejas y distintas. A lo largo de los años, los gerentes de equipos de desarrollo de software han probado muchos enfoques para medir la productividad, la mayoría de los cuales presentan dos fallas fundamentales:

1. Enfocarse en los resultados en lugar de los objetivos.
2. Poner más énfasis en los individuos que en los equipos.

Estos enfoques defectuosos han dado lugar a un puñado de anti-patrones que no solo no brindan métricas de productividad significativas, sino que también pueden llevar a una baja moral del equipo.

Líneas de código

Quizás el intento fallido más famoso y más odiado de medir la productividad de los desarrolladores es contar las líneas de código. Existe poca correlación entre la cantidad de líneas de código que escribe un desarrollador y el valor general que el desarrollador aporta a la organización.

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De hecho, recompensar a los desarrolladores por escribir líneas de código resulta en un código inflado y, en última instancia, incurre en costos de mantenimiento más altos.

Velocidad

Con la prevalencia de Agile en el desarrollo de software, es probable que en algún momento, algunos coaches de Agile recomienden utilizar la velocidad como una forma de medir la productividad de tu equipo. La velocidad del equipo, no la velocidad de cada miembro individual, es una métrica útil para planificar las cargas de trabajo.

Sin embargo, como medida de productividad, tiene sus limitaciones. Equiparar la velocidad con la productividad solo hará que los desarrolladores inflen sus estimaciones, lo que no solo distorsionará la efectividad del equipo, sino que también invalidará la utilidad de la medida en la planificación de la capacidad.

Utilización

En muchas organizaciones de consultoría, se utiliza la utilización de un desarrollador, es decir, el tiempo que dedican a trabajar en el código, como un indicador de productividad. Esto es doblemente defectuoso porque todos sabemos que el esfuerzo no siempre se traduce en resultados y porque esta medida incentiva a los gerentes de proyectos a mantener a los desarrolladores al 100% de utilización.

En matemáticas, la teoría de colas nos dice que a medida que la utilización alcanza el 100%, los tiempos de espera se acercan al infinito. Esto se debe a que un recurso utilizado al 100% no tiene capacidad para la innovación, la mejora o el cambio.

Utiliza un enfoque basado en datos para medir la entrega de software

En 2018, Nicole Forsgren, Jez Humble e Gene Kim publicaron el libro "Accelerate", que incluía un análisis de clúster de más de 23,000 respuestas de más de 2,000 organizaciones únicas. Encontraron cuatro características comunes en los datos que ayudaron a categorizar a los equipos de desarrollo de software como de alto rendimiento, rendimiento medio o bajo rendimiento:

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• Tiempo de entrega de cambios: ¿Cuánto tiempo se tarda desde que se confirma el código hasta que se ejecuta en producción?
• Frecuencia de implementación: ¿Con qué frecuencia entrega tu equipo actualizaciones de software a la base de clientes en tiempo real?
• Tiempo medio de recuperación: ¿Cuánto tiempo tarda tu equipo en restaurar el servicio cuando se detecta un fallo en producción?
• Tasa de fallos en los cambios: ¿Qué porcentaje de cambios en el entorno de producción requieren posteriormente remedios?

Tabla fuente: Accelerate, publicado por IT Revolution en 2018.

También considera otros factores que afectan el rendimiento del equipo

Además de las medidas estrictamente basadas en el código, hay varios factores culturales que pueden ayudar a evaluar el rendimiento de tu equipo de software.

• Los miembros del equipo buscan activamente información.
• No se castiga a los mensajeros por entregar malas noticias.
• Las responsabilidades se comparten.
• Se premia la colaboración multidisciplinaria.
• Se considera que los fracasos son oportunidades de mejora.
• Siempre se dan la bienvenida las ideas nuevas.

Dedica tiempo a evaluar los datos de rendimiento

Una vez que sepas qué medidas indican el rendimiento del equipo, como CIO debes reservar tiempo y recursos para construir un tablero de control para medirlo. Es probable que los datos necesarios no provengan de un solo lugar, por lo que deberás capturar y transformar los datos de múltiples fuentes y luego utilizar una herramienta de visualización personalizada como Tableau o PowerBI para presentarlos.

Es mejor comenzar de manera simple y expandirse donde obtengas el máximo valor. Con frecuencia, puedes obtener la mayoría de los datos cuantitativos que necesitas de las API de tu sistema de control de versiones y tus canalizaciones de código. Para las medidas más cualitativas, considera utilizar encuestas trimestrales.

Implementa cambios basados en los datos de rendimiento

Al final del día, recopilar datos y métricas, incluso solo unas pocas, es un esfuerzo desperdiciado si la organización no revisa continuamente los datos y los utiliza para hacer ajustes en el rumbo.

Aunque es posible que obtengas algunas áreas de excelencia si lo dejas en manos de los equipos individuales, reservar tiempo como organización para revisar regularmente las métricas, obtener información y lograr cambios basados en datos es la forma más rápida de convertirse en una empresa de TI de alto rendimiento.

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